Gemini Managed Agents: Developer Guide

摘要

介紹如何透過單一 API 呼叫建立、自訂並部署能進行推理、執行程式碼與管理檔案的 Gemini 管理式代理。讀者可學習使用 Interactions API 在隔離的 Linux 沙盒中開發生產級代理，並掌握多輪對話、資料載入與安全網路設定等具體實作方法。

A developer guide on building, customizing, and deploying production-ready AI agents that reason and execute code within secure Linux sandboxes via a single API call.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 透過單一 API 呼叫即可建立並部署具備推理與程式碼執行能力的代理。
• 支援在隔離的 Linux 沙盒中執行 Python、Node.js 與 Bash 程式碼。
• 提供多輪對話持久化、資料載入與網路存取限制等安全實作細節。

提到的工具與公司

• Gemini 3.5 Flash
• Gemini API CLI
• Ubuntu
• Python 3.12
• Node.js 22
• Google Cloud Storage
• Git

適合誰看

希望開發能獨立執行任務、管理檔案並進行程式碼運作的 AI 代理的開發人員。

摘要依據

講者

Philipp Schmid

依據

文章全文

為什麼排在這裡

人氣

0.75

新鮮

0.59

在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算

相關內容

• How Gemini Managed Agents Works under the Hood文章 ・ Philipp Schmid
• Build agents with Gemini API (I/O Connect ‘26)影片 ・ Google for Developers ・ 37 分鐘
• Gemini Interactions API Quick Start文章 ・ Philipp Schmid
• Why AI Agents Should Have Their Own Sandbox — Philipp Schmid, Google DeepMind影片 ・ AI Engineer
• I gave Gemini 3 Pro its own computer... it's official, Claude Code has COMPETITION影片 ・ IndyDevDan ・ 30 分鐘
• An Interaction Is All You Need — Ivan Leo, Google DeepMind影片 ・ AI Engineer