प्रबंधित एजेंटों की अपनी टीम बनाएं - जैक वूदरस्पून, गूगल डीपमाइंड
원제 · Build Your Own Team of Managed Agents - Jack Wotherspoon, Google DeepMind
핵심 요약
सिंगल एपीआई कॉल के जरिए क्लाउड-आधारित मैनेज्ड एजेंट्स और एंटी-ग्रेविटी हार्नेस का उपयोग करके डेवलपर्स बिना किसी बुनियादी ढांचा प्रबंधन के सुरक्षित और स्केलेबल मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो बना सकते हैं।
하이라이트
मैनेज्ड एजेंट्स मशीन पर सीधे कोडिंग एजेंट चलाने के बजाय सैंडबॉक्स का उपयोग करके कोड लिखने, तर्क देने और क्लाउड में वेब पर खोज करने की अनुमति देते हैं।
जेमिनी एपीआई में मैनेज्ड एजेंट्स की शुरुआत एक सिंगल एपीआई कॉल के साथ होती है जो बिना किसी बुनियादी ढांचे को प्रबंधित किए इन-बिल्ट एंटी-ग्रेविटी हार्नेस और सैंडबॉक्स प्रदान करती है।
नया जेमिनी 4 आर्गन मॉडल वित्तीय कार्यों और दस्तावेजों में डेटा विश्लेषण में विशेष रूप से अच्छा है और इसमें 1 मिलियन संदर्भ विंडो की सुविधा है।
सुरक्षा के लिए, मैनेज्ड एजेंट्स की प्रॉक्सी सैंडबॉक्स और एपीआई के बीच एक परत के रूप में काम करती है ताकि रहस्य कभी भी सैंडबॉक्स में प्रवेश न करें।
एजेंटों को शेड्यूल्ड ट्रिगर के माध्यम से स्वचालित रूप से चलाने के लिए सेट किया जा सकता है, जैसे हर सुबह बाजार खुलने से पहले वित्तीय विश्लेषण करना।
타임라인
मैनेज्ड एजेंट्स का परिचय और आवश्यकता
स्थानीय लैपटॉप पर कोडिंग एजेंट चलाने से ब्राउज़र और संसाधनों पर अत्यधिक दबाव पड़ता है और इन्हें अन्य सहकर्मियों के साथ साझा करना या स्केल करना कठिन होता है। इन समस्याओं से निपटने के लिए क्लाउड आधारित सैंडबॉक्स का उपयोग किया जाता है।
- मैनेज्ड या क्लाउड एजेंट्स स्थानीय मशीन के बजाय क्लाउड सैंडबॉक्स में चलते हैं।
- यह तकनीक कोड लिखने, टेस्ट चलाने, वेब पर खोज करने और सत्यापित उत्तर देने में सक्षम है।
- इसे खुद सेटअप करना काफी थकाऊ प्रक्रिया है, जिसमें कंटेनर, वीएम, हार्नेस इंजीनियरिंग और फ ायरवॉल नियम प्रबंधित करने होते हैं।
इंटरेक्शन एपीआई और इंफ्रास्ट्रक्चर
जेमिनी एपीआई में मैनेज्ड एजेंट्स की पेशकश एक सिंगल एपीआई कॉल के रूप में काम करती है। इसमें सर्वर-साइड टूल्स और गूगल क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलने वाले सैंडबॉक्स का उपयोग किया जाता है, जिससे बुनियादी ढांचे की चिंता समाप्त हो जाती है।
- नया Interactions API एजेंट-फर्स्ट वर्जन है जो एजेंट के विभिन्न चरणों और कॉल्स को संभालता है।
- हुड के तहत, यह जेमिनी एपीआई को कॉल करता है जिसमें इन-बिल्ट सर्वर-साइड टूल्स और गूगल सर्च शामिल होते हैं।
- मुख्य स्तंभों में एंटी-ग्रेविटी हार्नेस, एनवायरनमेंट, स्किल्स, क्रेडेंशियल्स और ट्रिगर्स शामिल हैं।
मॉडल और उन्नत क्षमताएं
एजेंट कॉन्फ़िगरेशन में विभिन्न मॉडल सेट किए जा सकते हैं। जेमिनी 4 आर्गन मॉडल अत्यधिक गणितीय तर्क और वित्तीय मॉडलिंग के लिए बड़े आउटपुट और बेहतर परिणाम प्रदान करता है, जबकि एनवायरनमेंट और इंटरेक्शन का उपयोग करके अलग-अलग एजेंट एक ही सैंडबॉक्स पर काम जारी रख सकते हैं।
- जेमिनी 4 आर्गन वित्तीय कार्यों और डेटा विश्लेषण के लिए एक उत्कृष्ट फ्रंटियर मॉडल है।
- लॉन्ग डिकोड फीचर के माध्यम से 1 मिलियन संदर्भ विंडो या टोकन सीमा को इनपुट, थिंकिंग और आउटपुट के बीच साझा किया जाता है।
- इंटरेक्शन और एनवायरनमेंट दो स्टेटफुल बैकएंड चीजें हैं जो मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो को सक्षम बनाती हैं।
सुरक्षा, ट्रिगर्स और मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो
मैनेज्ड एजेंट्स में सुरक्षा सर्वोपरि है जहाँ प्रॉक्सी टोकन को इंजेक्ट करती है ताकि एजेंट उनका दुरुपयोग न कर सकें। इसके अलावा, सैंडबॉक्स में agents.md और गिटहब रिपॉजिटरी जोड़कर और विभिन्न एपीआई डेमो के माध्यम से पूरी तरह से अनुकूलित वित्तीय रिपोर्ट और विजुअलाइज़ेशन तैयार किए जा सकते हैं।
- सुरक्षा प्रॉक्सी यह सुनिश्चित करती है कि संवेदनशील रहस्य कभी भी सीधे सैंडबॉक्स में प्रवेश न करें।
- ट्रिगर्स का उपयोग करके एजेंटों को दैनिक ब्रीफिंग या शेयर बाजार की जाँच जैसे कार्यों के लिए निर्धारित समय पर चलाया जा सकता है।
- मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो के तहत अलग-अलग लक्षित एजेंट मिलकर काम बांट सकते हैं और शोध से लेकर रिपोर्ट तैयार करने तक के कार्य कर सकते हैं।
설명
Jack Wotherspoon, developer experience engineer at Google DeepMind, introduces Gemini Managed Agents: coding agents that run in cloud sandboxes from a single API call instead of on your laptop. He covers the Interactions API, the Antigravity harness, environments that several agents can share, uploaded skills and AGENTS.md files, a proxy that keeps secrets out of the sandbox, scheduled triggers and multi-agent workflows. Demos include an SEC filing researcher handing its work to a quant agent, and a stock research app built in AI Studio. Chapters 00:00 Intro: what are managed agents? 00:54 Why run agents in the cloud 02:13 Doing it yourself vs one API call 03:26 The Interactions API 04:32 How it works under the hood 05:22 Building blocks: harness, environment, skills, credentials, triggers 07:02 Choosing models, including Gemini 4 Argon 08:51 Interactions and environments 10:46 Tools, MCP servers and file mounts 12:21 Keeping secrets out of the sandbox 13:12 Triggers and scheduled agents 13:37 Multi-agent workflows 14:32 Demo: SEC research to quant analysis to report 16:34 Demo: managed agents inside an app 17:44 Getting started in AI Studio Jack Wotherspoon, Google DeepMind Join us in SF for the second annual AIE CODE summit: https://aie.codes our last flagship summit of 2026. Applications live now!