Verwaltete KI-Agenten in der Gemini API bieten Ihnen eine konfigurierbare Agent-Umgebung. Mit einem einzigen API-Aufruf wird eine Linux-Sandbox bereitgestellt, in der der Agent autonom Schlussfolgerungen zieht, Code ausführt, Dateien verwaltet und im Web surft.
Kurzanleitung
Ersten Agent-Aufruf starten, Antworten streamen und benutzerdefinierten Agenten erstellen
Antigravity-Agent
Funktionen, Tools, multimodale Eingabe und Preise für den Standard-Agenten.
KI-Agenten in AI Studio
Visuelle Umgebung zum Erstellen von Agentenprototypen ohne Code.
Verfügbare verwaltete KI-Agenten
- Antigravity-Agent: Verwalteter Agent für allgemeine Zwecke, der auf Gemini 3.6 Flash basiert. Führt Code aus, verwaltet Dateien und durchsucht das Web in einer sicheren Linux-Sandbox, die von Google gehostet wird. Sie können das zugrunde liegende Modell (z. B. Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash oder Gemini 3.5 Flash-Lite) mit
agent_configkonfigurieren und mit Ihren eigenen Anweisungen, Skills und Daten erweitern, um einen benutzerdefinierten Agent zu erstellen. - Deep Research: Autonomer Recherche-Agent, der mehrstufige Rechercheaufgaben für Anwendungsfälle wie Marktanalysen, Due-Diligence-Prüfung und Literaturübersichten plant, ausführt und zusammenfasst.
Sicherheit und Best Practices
Jeder Agent wird in einer Sandbox-Umgebung ausgeführt, die auf Betriebssystemebene isoliert ist. Die Sandbox hat standardmäßig uneingeschränkten ausgehenden Netzwerkzugriff. Sie können den Netzwerkzugriff mithilfe einer Zulassungsliste einschränken oder deaktivieren.
Netzwerkzugriff
Standardmäßig haben Umgebungen uneingeschränkten ausgehenden Netzwerkzugriff. Verwenden Sie eine network-Zulassungsliste, um ausgehenden Traffic auf bestimmte Domains oder Platzhaltermuster zu beschränken. Weitere Informationen zur Konfiguration finden Sie unter Network Allow List (AI Studio) oder Network rules (API).
Externe Tools und APIs
Sie können externe Tools und APIs verbinden, um den Agenten zu erweitern. Verwenden Sie nur Tools von vertrauenswürdigen Quellen und beschränken Sie die Berechtigungen auf das erforderliche Minimum. Anmeldedaten können sicher über Egress-Proxy-Header-Transformationen eingefügt werden und werden niemals in der Sandbox verfügbar gemacht. Der Agent kann alle Anmeldedaten verwenden, auf die er Zugriff hat. Geben Sie daher nur Anmeldedaten an, deren vollständigen Umfang Sie gewähren möchten.
- Verwenden Sie Dienstkonten oder API-Schlüssel mit geringsten Berechtigungen.
- Verwenden Sie lieber kurzlebige Tokens als langlebige Schlüssel.
- Geben Sie nur Anmeldedaten an, deren vollen Umfang Sie gewähren möchten.
- Anmeldedaten regelmäßig rotieren.
Weitere Informationen zum Konfigurieren von Header-Transformationen finden Sie unter Anmeldedaten.
Menschliche Aufsicht
Überprüfen Sie die Ausgaben (generierter Code, Datentransformationen, Konfigurationsänderungen) immer, bevor Sie sie bereitstellen, insbesondere bei Aufgaben, bei denen Daten geändert oder mit externen Systemen interagiert wird.
Preise
Für verwaltete Agents wird ein Pay-as-you-go-Modell verwendet, das auf Gemini-Modell-Tokens und der Tool-Nutzung basiert. Eine einzelne Interaktion kann mehrere Reasoning-Schleifen auslösen, die in der Regel 100.000 bis 3 Millionen Tokens verbrauchen. Die Rechenleistung der Umgebung wird während der Vorschau nicht in Rechnung gestellt. Geschätzte Kosten für Aufschlüsselungen nach Aufgabe Verwaltete Agents sind auch in der kostenlosen Stufe mit einem kostenlosen Ratenlimit und Nutzungskontingent verfügbar.
Limits
| Limit | Beschreibung |
|---|---|
| Lebensdauer der Umgebung | Umgebungen werden nach 7 Tagen Inaktivität endgültig gelöscht. |
| VM-Spin-down | VMs werden nach kurzer Inaktivität heruntergefahren, um Ressourcen zu sparen. Bei der nächsten Anfrage wird der Status wiederhergestellt (mit einem Kaltstart). |
| Vorinstallierte Software | Ubuntu-basierte Umgebung mit Python 3.12 und Node.js 22. Weitere Informationen zum Basis-Image der Umgebung finden Sie unter Vorinstallierte Software. |
| Maximale Anzahl von Kundenservicemitarbeitern | Sie können bis zu 1.000 verwaltete Agents haben. |
Frameworks für KI-Agenten
Sie können auch mit diesen Frameworks und SDKs KI-Agenten mit Gemini erstellen:
- LangChain / LangGraph: Erstellen Sie zustandsbehaftete, komplexe Anwendungsabläufe und Multi-Agent-Systeme mithilfe von Graphstrukturen.
- LlamaIndex: Gemini-Agents mit Ihren privaten Daten für RAG-optimierte Workflows verbinden.
- CrewAI: Orchestrieren Sie kollaborative, autonome KI-Agents, die Rollenspiele spielen.
- Vercel AI SDK: Erstellen Sie KI-basierte Benutzeroberflächen und Agents in JavaScript/TypeScript.
- Google ADK: Ein Open-Source-Framework zum Erstellen und Orchestrieren interoperabler KI-Agents.
- Antigravity SDK: Erstellen Sie autonome KI-Agents mit denselben Tools, demselben Agent-Loop und derselben Kontextverwaltung, die Google Antigravity zugrunde liegen. Die Programmierung erfolgt in Python.