本页面介绍了如何配置 Mainframe Assessment Tool 的常规设置，以及如何修改新评估的默认 AI 功能。
修改后的设置不适用于现有评估。如需使用修改后的设置，请创建新的评估。
配置常规设置
如需为评估配置常规设置，请按以下步骤操作：
点击设置设置图标。
如需修改 Cloud Logging 和 Google Analytics 的偏好设置，请在常规设置部分中执行以下操作：
如需关闭日志记录，请点击启用 Cloud Logging 切换开关，将其切换到关闭位置。此设置默认处于启用状态。
如需了解详情，请参阅 Cloud Logging 文档。
如需停用 Google Analytics，请点击启用 Google Analytics 切换开关，以切换到关闭位置。默认情况下，Google Analytics 处于启用状态。对该设置所做的更改仅在您重新加载页面后生效。
对于 Google Cloud 项目，请输入您要用于评估的Google Cloud 项目 ID 的名称。
如需使用您创建大型机评估工具实例的 Google Cloud 项目，请将此字段留空。
对于服务层级，请选择 Gemini Enterprise Agent Platform 服务层级。默认值为标准。
服务层级设置决定了在大型机评估期间应用于 Gemini 模型调用的推理和消耗模型。如需详细了解 Gemini Enterprise Agent Platform 服务层级，请参阅 PayGo。
点击保存设置。
为新评估配置默认 AI 功能
借助 Mainframe Assessment Tool，您可以自定义评估中 AI 洞见的默认参数。默认情况下，AI 分析洞见处于启用状态。
如需在新评估中配置 AI 功能，请按以下步骤操作：
点击设置图标 设置。
如需为 COBOL 代码生成段落级摘要，请选择详细摘要。
默认情况下，启用 AI 分析时，此选项处于选中状态。
如需为 Gemini 生成的评估规范生成测试用例，请选择测试用例。
默认情况下，启用 AI 分析时，此选项处于未选中状态。
如需生成建议将大型机语言翻译为 Python、Java、C# 和 SQL 的输出代码示例，请选择代码建议。
对于技术堆栈提示，请输入有助于 Gemini 为特定技术堆栈生成代码的文本。例如，输入
Spring Boot and MySQL。点击保存设置。
可选：执行操作
本部分介绍了如何执行操作，例如清除 Gemini 缓存和验证与 Gemini 的连接。
如需执行操作，请按以下步骤操作：
点击设置图标 设置。
如需测试从 Mainframe Assessment Tool 到 Google Cloud服务的连接，请点击验证连接。
如果连接成功，您会看到类似于以下内容的消息：
Connectivity success。如需清除 Gemini 缓存，请点击清除模型缓存。
如需下载 Mainframe Assessment Tool 日志，请点击下载支持软件包。
支持包包含 Mainframe Assessment Tool 日志（以 ZIP 文件形式），您可以与 Google Cloud 支持团队分享这些日志，以便排查问题。
停用 AI 评估分析洞见
您可以停用 AI 分析，以防止 AI 数据洞见显示在评估页面上。
如需针对评估停用 AI 分析，请按以下步骤操作：
在新评估中的默认 AI 功能部分，清除启用 AI 洞见。
点击保存设置。
使用自定义元数据标签跟踪 Agent Platform 费用
大型主机评估工具会自动向所有代理平台请求添加自定义元数据标签，以帮助您跟踪和分析费用。在结算报告中，您可以使用这些标签来过滤费用，以便更好地了解和优化代理平台的使用情况。费用会在使用后 24 小时内更新到结算报告中，但在某些情况下可能需要更长时间。
使用以下标签过滤结算报告中的费用：
mat-version：Mainframe Assessment Tool 的版本。mat-host：Mainframe Assessment Tool 实例的宿主环境。例如，Compute Engine 虚拟机或 Google Kubernetes Engine。mat-action-type：Mainframe Assessment Tool 执行的操作类型。mat-schema：已处理的素材资源类型。例如COBOL或JCL。mat-target：Mainframe Assessment Tool 实例的部署目标。mat-run-id：评估的唯一 ID。
如需在结算报告中使用这些过滤条件中的一个或多个来跟踪使用情况，请参阅使用过滤条件优化数据。
如需详细了解代理平台中的标签，请参阅自定义元数据标签。
后续步骤
- 了解如何创建评估。