Mit Agent Studio können Sie Prompts für die Gemini-Large Language Models (LLMs) von Google sowie für Partnermodelle und Open-Source-Modelle entwerfen, testen und verwalten. Agent Studio unterstützt bestimmte Partner- und offene Modelle, die auf der Agent Platform als Models as a Service (MaaS) angeboten werden, z. B. Anthropic Claude-Modelle und Llama-Modelle von Meta.
Dieser Schnellstart erläutert die folgenden Schritte:
- Senden Sie diese Prompts mithilfe von Beispielen aus der Prompt-Galerie für generative KI an die Agent Platform API, einschließlich der folgenden:
- Ein Text-Prompt für eine Zusammenfassung
- Ein Prompt zur Codegenerierung
- Code ansehen, der zum Generieren der Antworten verwendet wurde
Beispiel-Prompts in Agent Studio
Ein Prompt ist eine Anfrage in natürlicher Sprache, die an ein Sprachmodell gesendet wird, um eine Antwort zu erhalten. Prompts können Fragen, Anleitungen, Kontextinformationen, Few-Shot-Beispiele und Teileingaben für das Modell enthalten, die abgeschlossen werden sollen. Nachdem das Modell einen Prompt erhalten hat, kann es je nach verwendetem Modell generierten Text, Einbettungen, Code, Bilder, Videos, Musik und mehr erzeugen.
Die Beispiel-Prompts in der Prompt-Galerie von Agent Studio wurden entwickelt, um die Modellfunktionen zu veranschaulichen. Jeder Prompt ist mit einem angegebenen Modell und Parameterwerten vorkonfiguriert. Sie können also einfach den Beispiel-Prompt öffnen und auf Senden klicken, damit das Modell eine Antwort generiert.
Gemini-Modell mit einem Text-Prompt für Zusammenfassungen testen
Einen Text-Prompt zur Zusammenfassung an die Agent Platform API senden. Bei einer Zusammenfassungsaufgabe werden die wichtigsten Informationen aus Text extrahiert. Sie können Informationen im Prompt angeben, damit das Modell eine Zusammenfassung erstellen kann, oder das Modell auffordern, selbst eine Zusammenfassung zu erstellen.
Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Agent Platform“ die Seite Prompt-Galerie auf.
Zur Prompt-GalerieWählen Sie im Drop-down-Menü Aufgaben die Option Zusammenfassen aus.
Öffnen Sie die Karte Audio-Zusammenfassung.
Dieser Beispiel-Prompt enthält eine Audiodatei und fordert eine Zusammenfassung des Dateiinhalts in einer Aufzählungsliste an.
Im Bereich „Einstellungen“ ist der Standardwert des Modells auf gemini-3.7-flash festgelegt. Im Bereich Modelleinstellungen können Sie ein anderes Gemini-Modell auswählen.
Klicken Sie auf Senden , um die Zusammenfassung zu generieren.
Die Ausgabe wird in der Antwort angezeigt.
Wenn Sie den Gemini Enterprise Agent Platform-Code aufrufen möchten, der zum Generieren der Transkriptzusammenfassung verwendet wurde, klicken Sie auf Code.
Im Bereich Code abrufen können Sie die gewünschte Sprache auswählen, um den Beispielcode für den Prompt abzurufen, oder den Python-Code in einem Colab Enterprise-Notebook öffnen.
Gemini-Modell mit einem Prompt zur Codegenerierung testen
Einen Prompt zur Codegenerierung an die Agent Platform API senden. Bei einer Codegenerierungsaufgabe wird Code mithilfe einer Beschreibung in natürlicher Sprache generiert.
Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Agent Platform“ die Seite Prompt-Galerie auf.
Zur Prompt-GalerieWählen Sie im Drop-down-Menü Aufgaben die Option Code aus.
Öffnen Sie die Karte Code aus Kommentaren generieren.
Dieser Beispielprompt enthält eine Systemanweisung, die dem Modell mitteilt, wie es reagieren soll, sowie einige unvollständige Java-Methoden.
Im Bereich „Einstellungen“ ist der Standardwert des Modells auf gemini-3.7-flash festgelegt. Im Bereich Modelleinstellungen können Sie ein anderes Gemini-Modell auswählen.
Klicken Sie auf Senden , um die einzelnen Methoden durch Generieren von Code in den mit
<WRITE CODE HERE>gekennzeichneten Bereichen zu vervollständigen.Die Ausgabe wird in der Antwort angezeigt.
Wenn Sie den Gemini Enterprise Agent Platform-Code sehen möchten, der zum Generieren des Codes verwendet wurde, klicken Sie auf Code.
Im Bereich Code abrufen können Sie die gewünschte Sprache auswählen, um den Beispielcode für den Prompt abzurufen, oder den Python-Code in einem Colab Enterprise-Notebook öffnen.
Automatische Intent-Erkennung im Prompt-Arbeitsbereich
Wenn Sie im Agent Studio chatten oder Prompts testen, wird jede gesendete Nachricht automatisch von der Intent-Erkennung im Hintergrund ausgewertet, um festzustellen, ob Sie einen autonomen Agenten oder eine Anwendung erstellen möchten. Wenn eine Absicht erkannt wird, wird ein kontextbezogenes Banner mit einer Ein-Klick-Aktion angezeigt, um Ihre Anfrage an den entsprechenden Builder weiterzuleiten.
Funktionsweise der Intent-Erkennung
Jedes Mal, wenn Sie eine Nachricht im Arbeitsbereich für Chat-Prompts senden, wird Ihre Eingabe im Hintergrund ausgewertet:
Agenten-Intent erkannt: Ein Banner mit der Aktion Agent erstellen wird angezeigt.
Wenn die Erkennungs-Engine genügend Kontext hat, um zu bestimmen, welche Art von Agent Sie erstellen möchten, werden Sie zum Agent Designer weitergeleitet. Ihr Seed-Prompt wird automatisch gesendet, um sofort mit dem Erstellen des Agents zu beginnen.
Der Canvas wird mit generierten Anweisungen, Systemkonfigurationen und vorab angehängten Tools geöffnet, die weiter bearbeitet werden können.
App-Intent erkannt: Ein Banner mit der Aktion App erstellen wird angezeigt.
Wenn Sie auf den Aktionsbutton klicken, gelangen Sie zur App Builder-Oberfläche.
Das Prompt-Feld wird vorab mit den Prompt-Details ausgefüllt, wenn Kontext verfügbar ist.
Im Gegensatz zum Agenten-Flow wird der Build in App Builder nie automatisch gesendet. Der Vorgang wird auf der Seite angehalten, damit Sie den Prompt prüfen und manuell senden können.
Abrechnung und Preise
Jede Bewertung der Intent-Erkennung im Hintergrund wird Ihrem Google Cloud-Konto in Rechnung gestellt:
Verwendetes Modell: Die Intent-Erkennung basiert auf Gemini 3.5 Flash-Lite, einem optimierten, schlanken Modell.
Kosten: Da das Modell schlank ist, sind die Kosten pro Erkennung minimal. Etwa 0,002 $ pro Nachrichtenbewertung.
Für den primären Prompt und die Antwort fallen separate Standard-Inferenzgebühren an.
Agenten mit Intent-Erkennung erstellen
So erstellen Sie einen Agenten aus einer Chatsitzung mit automatischer Intent-Erkennung:
In der Google Cloud Console:
Zur Agent PlatformKlicken Sie im Navigationsmenü auf Studio > + Neu > Chat > Neuer Chat.
Geben Sie im Prompt-Feld unten im Arbeitsbereich einen Prompt ein, der Ihre Absicht, einen Agenten zu erstellen, klar formuliert, zusammen mit einer Beschreibung des Zwecks und der Aufgaben des Agenten.
Klicken Sie auf Senden .
Wenn die Antwort beginnt, suchen Sie das Banner zur Intent-Erkennung über dem Prompt-Feld.
Klicken Sie im Banner auf Agent erstellen.
Klicken Sie im Bestätigungsdialogfeld, um fortzufahren. Agent Studio öffnet den visuellen Canvas in Agent Designer und initialisiert den Ablauf des KI-Agenten.
Prüfen und konfigurieren Sie in der Seitenleiste die ausgefüllten Einstellungen:
Details: Bearbeiten Sie den Namen und die Beschreibung des KI-Agenten.
Anweisungen: Prüfen Sie die Systemanweisungen und passen Sie sie an.
Tools: Überprüfen und konfigurieren Sie angehängte Tools (z. B. die Google Suche).
Anwendung mit Intent-Erkennung erstellen
So erstellen Sie eine Anwendung aus einer Chatsitzung mit automatischer Intent-Erkennung:
In der Google Cloud Console:
Zur Agent PlatformKlicken Sie im Navigationsmenü auf Studio > + Neu > Chat > Neuer Chat.
Geben Sie im Prompt-Feld unten im Arbeitsbereich einen Prompt ein, der Ihre Absicht, eine Anwendung zu erstellen, klar zum Ausdruck bringt, zusammen mit einer Beschreibung der Anwendung.
Klicken Sie auf Senden .
Wenn das Banner zur Intent-Erkennung über dem Prompt-Feld angezeigt wird, klicken Sie auf Anwendung erstellen. Agent Studio öffnet den Arbeitsbereich App Builder, wobei Ihr Prompt bereits im Eingabefeld vorab ausgefüllt ist.
Überprüfen und bearbeiten Sie den Prompttext nach Bedarf.
Klicken Sie im Prompt-Feld auf Senden , um den Build-Prozess der Anwendung zu starten.
Intent-Erkennung deaktivieren
So verhindern Sie Hintergrundbewertungen und vermeiden Gebühren für die Erkennung pro Nachricht beim Chatten:
In der Google Cloud Console:
Zur Agent PlatformKlicken Sie im Navigationsmenü auf Studio > + Neu > Chat > Neuer Chat.
Klicken Sie in der Kopfzeile des Arbeitsbereichs auf Einstellungen (Zahnradsymbol).
Suchen Sie im Einstellungsmenü nach der Einstellung Build-Intent erkennen.
Klicken Sie auf den Ein/Aus-Button, um die Position „Aus“ festzulegen.
Wenn die Option deaktiviert ist, wird keine Hintergrundprüfung ausgeführt, es werden keine Vorschlagsbanner angezeigt und es fallen keine Gebühren für die Erkennung an.
Nächste Schritte
Prompt als Webanwendung bereitstellen
Folgen Sie der Anleitung, um Ihren Prompt als Webanwendung über Agent Studio bereitzustellen.