Kurzanleitung: Text-Prompts mit Agent Studio an Gemini senden

Mit Agent Studio können Sie Prompts für die Large Language Models (LLMs) von Google's Gemini sowie für Partner- und Open-Source-Modelle entwerfen, testen und verwalten. Agent Studio unterstützt bestimmte Partner- und Open-Source-Modelle, die auf der Agent Platform als „Modelle als Dienstleistung“ (Models as a Service, MaaS)angeboten werden, z. B. die Claude-Modelle von Anthropic und die Llama-Modelle von Meta.

Dieser Schnellstart erläutert die folgenden Schritte:

• Diese Prompts mit Beispielen aus der Prompt-Galerie für generative KI an die Agent Platform API senden, einschließlich:
  • Ein Text-Prompt zur 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 Language Model 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 send klicken, damit das Modell eine Antwort generiert.

Das Gemini-Modell mit einem Text-Prompt zur Zusammenfassung testen

Senden Sie einen Text-Prompt zur Zusammenfassung an die Agent Platform API. Bei einer Zusammenfassungsaufgabe werden die wichtigsten Informationen aus Text extrahiert. Sie können im Prompt Informationen angeben, damit das Modell eine Zusammenfassung erstellen kann, oder das Modell bitten, selbst eine Zusammenfassung zu erstellen.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Agent Platform “ die Seite Prompt-Galerie auf.
   Zur Prompt-Galerie

2. Wählen Sie im Drop-down-Menü Aufgaben die Option Zusammenfassen aus.

3. Öffnen Sie die Karte Audiozusammenfassung.

   Dieser Beispiel-Prompt enthält eine Audiodatei und fordert eine Zusammenfassung des Inhalts der Datei in einer Liste mit Aufzählungszeichen an.

4. Im Einstellungsbereich ist der Standardwert des Modells auf gemini-3.7-flash festgelegt. Sie können im Bereich Modelleinstellungen ein anderes Gemini-Modell auswählen.

5. Klicken Sie auf Senden send , um die Zusammenfassung zu generieren.

   Die Ausgabe wird in der Antwort angezeigt.

6. Wenn Sie den Code der Gemini Enterprise Agent Platform ansehen möchten, der zum Generieren der Zusammenfassung des Transkripts verwendet wurde, klicken Sie auf Code.

   Im Bereich Code abrufen können Sie Ihre bevorzugte Sprache auswählen, um den Beispielcode für den Prompt zu erhalten, oder Sie können den Python-Code in einem Colab Enterprise-Notebook öffnen.

Das Gemini-Modell mit einem Prompt zur Codegenerierung testen

Senden Sie einen Prompt zur Codegenerierung an die Agent Platform API. Bei einer Codegenerierungsaufgabe wird Code anhand einer Beschreibung in natürlicher Sprache generiert.

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Bereich „Agent Platform “ die Seite Prompt-Galerie auf.
   Zur Prompt-Galerie

2. Wählen Sie im Drop-down-Menü Aufgaben die Option Code aus.

3. Öffnen Sie die Karte Code aus Kommentaren generieren.

   Dieser Beispiel-Prompt enthält eine Systemanweisung die dem Modell mitteilt, wie es reagieren soll, sowie einige unvollständige Java-Methoden.

4. Im Einstellungsbereich ist der Standardwert des Modells auf gemini-3.7-flash festgelegt. Sie können im Bereich Modelleinstellungen ein anderes Gemini-Modell auswählen.

5. Klicken Sie auf Senden send, um die einzelnen Methoden zu vervollständigen, indem Sie Code in den Bereichen generieren, die mit <WRITE CODE HERE> gekennzeichnet sind.

   Die Ausgabe wird in der Antwort angezeigt.

6. Wenn Sie den Code der Gemini Enterprise Agent Platform ansehen möchten, der zum Generieren des Codes verwendet wurde, klicken Sie auf Code.

   Im Bereich Code abrufen können Sie Ihre bevorzugte Sprache auswählen, um den Beispielcode für den Prompt zu erhalten, oder Sie können den Python-Code in einem Colab Enterprise-Notebook öffnen.

Automatische Intent-Erkennung im Prompt-Arbeitsbereich

Wenn Sie in Agent Studio chatten oder Prompts testen, wird im Hintergrund automatisch eine Intent-Erkennung durchgeführt, bei der jede gesendete Nachricht ausgewertet wird, um festzustellen, ob Sie einen autonomen Agenten oder eine Anwendung erstellen möchten. Wenn ein Intent erkannt wird, wird ein kontextbezogenes Banner mit einer Ein-Klick-Aktion angezeigt, mit der Sie Ihre Anfrage an den entsprechenden Builder weiterleiten können.

Funktionsweise der Intent-Erkennung

Jedes Mal, wenn Sie eine Nachricht im Prompt-Arbeitsbereich des Chats senden, wird Ihre Eingabe im Hintergrund ausgewertet:

• Agent-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 zu Agent Designer weitergeleitet und Ihr Seed-Prompt wird automatisch gesendet, um sofort mit der Erstellung des Agenten zu beginnen.

  • Die Arbeitsfläche wird mit generierten Anweisungen, Systemkonfigurationen und vorab angehängten Tools geöffnet, die Sie weiter bearbeiten können.

• App-Intent erkannt: Ein Banner mit der Aktion App erstellen wird angezeigt.

  • Wenn Sie auf den Aktionsbutton klicken, werden Sie zur App Builder-Oberfläche weitergeleitet.

  • Das Prompt-Feld wird mit Ihren Prompt-Details vorab ausgefüllt, wenn Kontext verfügbar ist.

  • Im Gegensatz zum Agent-Flow wird der Build in App Builder nie automatisch gesendet. Er wird auf der Seite angehalten, damit Sie den Prompt überprüfen und manuell senden können.

Abrechnung und Preise

Jede Auswertung der Intent-Erkennung im Hintergrund wird Ihrem Google Cloud-Konto in Rechnung gestellt:

• Verwendetes Modell: Die Intent-Erkennung wird von Gemini 3.5 Flash Lite unterstützt, einem optimierten, ressourcenschonenden Modell.

• Kosten: Da das Modell ressourcenschonend ist, sind die Kosten pro Erkennung minimal. Ungefähr 0,002 $ pro Nachrichtenauswertung.

• Die Standardgebühren für die Inferenz werden separat für Ihren primären Prompt und die Antwort berechnet.

Agent mit Intent-Erkennung erstellen

So erstellen Sie einen Agenten aus einer Chatsitzung mit automatischer Intent-Erkennung:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console,
   die Agent Platform auf.

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Studio > + Neu > Chat > Neuer Chat.

3. Geben Sie im Prompt-Feld unten im Arbeitsbereich einen Prompt ein, in dem Sie deutlich angeben, dass Sie einen Agenten erstellen möchten, und eine Beschreibung des Zwecks und der Aufgaben des Agenten hinzufügen.

4. Klicken Sie auf Senden send.

5. Wenn die Antwort beginnt, suchen Sie das Banner zur Intent-Erkennung über dem Prompt-Feld.

6. Klicken Sie im Banner auf Agent erstellen.

7. Klicken Sie im Bestätigungsdialogfeld auf, um fortzufahren. In Agent Studio wird die visuelle Arbeitsfläche in Agent Designer geöffnet und Ihr Agent-Flow wird initialisiert.

8. Prüfen und konfigurieren Sie die ausgefüllten Einstellungen in der Seitenleiste:

   • Details: Bearbeiten Sie den Namen und die Beschreibung des Agenten.

   • Anweisungen: Prüfen und passen Sie die Systemanweisungen an.

   • Tools: Prüfen und konfigurieren Sie angehängte Tools wie die Google Suche.

App mit Intent-Erkennung erstellen

So erstellen Sie eine Anwendung aus einer Chatsitzung mit automatischer Intent-Erkennung:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console,
   die Agent Platform auf.

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Studio > + Neu > Chat > Neuer Chat.

3. Geben Sie im Prompt-Feld unten im Arbeitsbereich einen Prompt ein, in dem Sie deutlich angeben, dass Sie eine Anwendung erstellen möchten, und eine Beschreibung der Anwendung hinzufügen.

4. Klicken Sie auf Senden send.

5. Wenn das Banner zur Intent-Erkennung über dem Prompt-Feld angezeigt wird, klicken Sie auf App erstellen. In Agent Studio wird der Arbeitsbereich App Builder geöffnet und Ihr Prompt wird im Eingabefeld vorab ausgefüllt.

6. Prüfen und bearbeiten Sie den Prompt-Text nach Bedarf.

7. Klicken Sie im Prompt-Feld auf Senden send, um den Erstellungsprozess der Anwendung zu starten.

Intent-Erkennung deaktivieren

Wenn Sie Hintergrundauswertungen und Gebühren für die Erkennung pro Nachricht während des Chats vermeiden möchten:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console,
   die Agent Platform auf.

2. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Studio > + Neu > Chat > Neuer Chat.

3. Klicken Sie in der Kopfzeile des Arbeitsbereichs auf Einstellungen (Zahnradsymbol).

4. Suchen Sie im Menü „Einstellungen“ die Einstellung Build-Intent erkennen.

5. Klicken Sie auf den Ein/Aus-Button, um die Einstellung zu deaktivieren.

Wenn die Option deaktiviert ist, wird keine Hintergrunderkennung ausgeführt, es werden keine Vorschlagsbanner angezeigt und es werden keine Gebühren für die Erkennung berechnet.

Nächste Schritte