Verwaltete Agents erstellen

Mit verwalteten KI-Agenten in der Gemini API können Sie den Antigravity-KI-Agenten mit eigenen Anweisungen, Fähigkeiten und Daten erweitern. Sie können den Agenten inline anpassen oder die Konfiguration als verwalteten Agenten speichern, den Sie über die ID aufrufen.

Antigravity-Agent anpassen

Die schnellste Methode, einen benutzerdefinierten Agent zu erstellen, besteht darin, die Konfiguration inline zu übergeben, wenn Sie eine neue Interaktion erstellen. Eine Registrierung ist nicht erforderlich. Sie können den Agent auf drei Arten erweitern:

  • Systemanweisungen: Übergeben Sie Inline-Text über system_instruction, um das Verhalten zu steuern.
  • Tools: Überschreiben Sie die Standardtools (Codeausführung, Suche, URL-Kontext).
  • Dateien und Skills: Dateien wie AGENTS.md und SKILL.md in die Umgebung einbinden.

Hier ein Beispiel für die Übergabe aller drei Inline-Parameter:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    system_instruction="You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",        
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    system_instruction: "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",        
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/AGENTS.md",
                content: "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                content: "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
        ],
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Analyze the Q1 revenue data and create a slide deck.",
    "system_instruction": "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report."
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results."
            }
        ]
    }
}'

Alles wird zur Interaktionszeit definiert. Es ist keine vorherige Registrierung erforderlich. Das Antigravity-Agent-Framework stellt die Laufzeit (Code-Ausführung, Dateiverwaltung, Webzugriff) bereit und Ihre Konfiguration wird darauf aufgebaut.

Tools und Systemanweisungen

Mit den Parametern system_instruction und tools können Sie das Verhalten und die Funktionen des Agenten für eine bestimmte Interaktion anpassen.

  • Systemanweisungen: Verwenden Sie den Parameter system_instruction, um Inline-Text zu übergeben, der das Verhalten des Agents beeinflusst. Das ist ideal für schnelle Anpassungen, die Sie pro Anruf ändern möchten. Die system_instruction und AGENTS.md sind additiv. Beide gelten, wenn sie vorhanden sind.
  • Tools: Standardmäßig hat der Antigravity-Agent Zugriff auf code_execution, google_search und url_context. Sie können diese Liste überschreiben, indem Sie den Parameter tools zur Interaktionszeit übergeben. Weitere Informationen zu den verfügbaren Tools und ihrer Verwendung

Dateibasierte Anpassung

Verzeichnisstruktur des Agenten

Sie können die Konfiguration zwar inline übergeben, wir empfehlen jedoch, die Dateien des Agents in einem strukturierten Verzeichnis zu organisieren. Dadurch lassen sich die Dateien einfacher verwalten, versionieren und in die Umgebung des Agents einbinden.

Ein typisches Agent-Projektverzeichnis sieht so aus:

my-agent/
├── AGENTS.md        # Instructions on how the agent should operate
├── skills/          # Custom skills (subfolders and SKILL.md files)
│   └── slide-maker/
│       └── SKILL.md
└── workspace/       # Initial data files and knowledge

Die Antigravity-Laufzeit scannt .agents/ (und das Stammverzeichnis der Umgebung) nach diesen Dateien.

AGENTS.md

Der Agent lädt beim Start automatisch .agents/AGENTS.md (oder /.agents/AGENTS.md) aus der Umgebung als Systemanweisungen. Verwenden Sie AGENTS.md für ausführliche Personadefinitionen, detaillierte Richtlinien und Anleitungen, die Sie zusammen mit Ihrem Code in der Versionsverwaltung verwalten möchten.

AGENTS.md mit einer Inline-Quelle einbinden:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the Q1 revenue data and create a report.",
    system_instruction="You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Analyze the Q1 revenue data and create a report.",
    system_instruction: "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/AGENTS.md",
                content: "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
        ],
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "input": "Analyze the Q1 revenue data and create a report.",
      "system_instruction": "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
      "environment": {
          "type": "remote",
          "sources": [
              {
                  "type": "inline",
                  "target": ".agents/AGENTS.md",
                  "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report."
              }
          ]
      }
  }'

Skills: SKILL.md

Skills sind Dateien, die die Fähigkeiten des Agenten erweitern. Platzieren Sie sie unter .agents/skills/<skill-name>/SKILL.md. Das Harness erkennt und registriert sie dann automatisch.

.agents/
├── AGENTS.md
└── skills/
    └── slide-maker/
        └── SKILL.md

So stellen Sie einen Skill mit einer Inline-Quelle bereit:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Create a presentation about our Q1 results.",
    system_instruction="You create presentations from data.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\ndescription: Create HTML slide decks\n---\n# Slide Maker\n\nWhen asked to create a presentation:\n1. Analyze the input data\n2. Create an HTML slide deck with reveal.js\n3. Save to /workspace/output/slides.html",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Create a presentation about our Q1 results.",
    system_instruction: "You create presentations from data.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                content: "---\nname: slide-maker\ndescription: Create HTML slide decks\n---\n# Slide Maker\n\nWhen asked to create a presentation:\n1. Analyze the input data\n2. Create an HTML slide deck with reveal.js\n3. Save to /workspace/output/slides.html",
            },
        ],
    },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "input": "Create a presentation about our Q1 results.",
      "system_instruction": "You create presentations from data.",
      "environment": {
          "type": "remote",
          "sources": [
              {
                  "type": "inline",
                  "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                  "content": "---\nname: slide-maker\ndescription: Create HTML slide decks\n---\n# Slide Maker\n\nWhen asked to create a presentation:\n1. Analyze the input data\n2. Create an HTML slide deck with reveal.js\n3. Save to /workspace/output/slides.html"
              }
          ]
      }
  }'

Skills, die aus .agents/skills/ und /.agents/skills/ geladen werden, werden automatisch erkannt.

Verwalteten Agent erstellen

Nachdem Sie die Konfiguration optimiert haben, können Sie sie mit agents.create als verwalteten Agent erstellen. So können Sie den Agenten anhand der ID aufrufen, ohne die Konfiguration jedes Mal wiederholen zu müssen.

Aus Quellen

Geben Sie base_agent, id, system_instruction und base_environment mit Quellen an. Bei jedem Aufruf wird eine neue Sandbox mit Ihren Dateien bereitgestellt. Informationen zu den verfügbaren Quelltypen (Git, GCS, Inline) finden Sie unter Umgebungen.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

agent = client.agents.create(
    id="data-analyst",
    base_agent="antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction="You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    base_environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/my-org/analysis-templates",
                "target": "/workspace/templates",
            },
        ],
    },
)

print(f"Created agent: {agent.id}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const agent = await client.agents.create({
    id: "data-analyst",
    base_agent: "antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction: "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    base_environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/AGENTS.md",
                content: "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report.",
            },
            {
                type: "inline",
                target: ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                content: "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results.",
            },
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/my-org/analysis-templates",
                target: "/workspace/templates",
            },
        ],
    },
});

console.log(`Created agent: ${agent.id}`);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/agents" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "id": "data-analyst",
    "base_agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "system_instruction": "You are a data analyst. Always include visualizations and export results as PDF.",
    "base_environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/AGENTS.md",
                "content": "Always use matplotlib for charts. Include a summary table in every report."
            },
            {
                "type": "inline",
                "target": ".agents/skills/slide-maker/SKILL.md",
                "content": "---\nname: slide-maker\n---\n# Slide Maker\nCreate HTML slide decks from data analysis results."
            },
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/my-org/analysis-templates",
                "target": "/workspace/templates"
            }
        ]
    }
}'

Aus einer vorhandenen Umgebung (Fork)

Arbeiten Sie mit dem Basis-Antigravity-Agenten, bis die Umgebung stimmt (Pakete installiert, Dateien vorhanden), und forken Sie ihn dann in einen verwalteten Agenten.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# Step 1: set up the environment interactively
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Install pandas, matplotlib, and seaborn. Create an analysis template at /workspace/template.py.",
    environment="remote",
)

# Step 2: fork that environment into a managed agent

agent = client.agents.create(
    id="my-data-analyst",
    base_agent="antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction="You are a data analyst. Use the template at /workspace/template.py for all reports.",
    base_environment=interaction.environment_id,
)

print(f"Forked agent successfully: {agent.id}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Install pandas, matplotlib, and seaborn. Create an analysis template at /workspace/template.py.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

const agent = await client.agents.create({
    id: "my-data-analyst",
    base_agent: "antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction: "You are a data analyst. Use the template at /workspace/template.py for all reports.",
    base_environment: interaction.environment_id,
});

console.log(`Forked agent successfully: ${agent.id}`);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "input": "Install pandas, matplotlib, and seaborn. Create an analysis template at /workspace/template.py.",
      "environment": "remote"
  }'

Mit Netzwerkregeln

Sie können den ausgehenden Zugriff sperren oder Anmeldedaten einfügen, wenn Sie einen verwalteten Agent speichern. Das vollständige Schema für die Zulassungsliste, Anmeldedatenmuster und Platzhalter finden Sie unter Umgebungen: Netzwerkkonfiguration.

Im folgenden Beispiel wird ein issue-resolver-Agent erstellt, der nur auf GitHub und PyPI zugreifen kann. Für GitHub werden Anmeldedaten eingefügt:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

agent = client.agents.create(
    id="issue-resolver",
    base_agent="antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction="You resolve GitHub issues. Clone the repo, find the bug, write the fix, run the tests, and open a PR.",
    base_environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/my-org/backend",
                "target": "/workspace/repo",
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "api.github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    },
                },
                {"domain": "pypi.org"},
            ]
        },
    },
)

print(f"Created issue-resolver agent successfully: {agent.id}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const agent = await client.agents.create({
    id: "issue-resolver",
    base_agent: "antigravity-preview-05-2026",
    system_instruction: "You resolve GitHub issues. Clone the repo, find the bug, write the fix, run the tests, and open a PR.",
    base_environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/my-org/backend",
                target: "/workspace/repo",
            }
        ],
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "api.github.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    },
                },
                { domain: "pypi.org" },
            ]
        }
    },
});

console.log(`Created issue-resolver agent successfully: ${agent.id}`);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/agents" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "id": "issue-resolver",
      "base_agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "system_instruction": "You resolve GitHub issues. Clone the repo, find the bug, write the fix, run the tests, and open a PR.",
      "base_environment": {
          "type": "remote",
          "sources": [
              {
                  "type": "repository",
                  "source": "https://github.com/my-org/backend",
                  "target": "/workspace/repo"
              }
          ],
          "network": {
              "allowlist": [
                  {
                      "domain": "api.github.com",
                      "transform": {
                          "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                      }
                  },
                  {"domain": "pypi.org"}
              ]
          }
      }
  }'

Agent aufrufen

Rufen Sie Ihren verwalteten Agenten mit Ihrer Agent-ID auf, indem Sie eine neue Interaktion erstellen. Bei jedem Aufruf wird die Basisumgebung verzweigt, sodass jeder Lauf sauber beginnt.

Python

result = client.interactions.create(
    agent="data-analyst",
    input="Analyze Q1 revenue data from /workspace/templates/sample.csv and create a slide deck.",
    environment="remote",
)

print(result.output_text)

JavaScript

const result = await client.interactions.create({
    agent: "data-analyst",
    input: "Analyze Q1 revenue data from /workspace/templates/sample.csv and create a slide deck.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(result.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "data-analyst",
      "input": "Analyze Q1 revenue data from /workspace/templates/sample.csv and create a slide deck.",
      "environment": "remote"
  }'

Informationen zu Unterhaltungen mit mehreren Durchgängen und Streaming finden Sie in der Kurzanleitung. Die gleichen previous_interaction_id- und environment-Muster gelten für verwaltete Agents.

Konfiguration beim Aufruf überschreiben

Sie können die Standardwerte für system_instruction und tools des Agents überschreiben, wenn Sie eine Interaktion erstellen. So können Sie das Verhalten oder die Funktionen des Agents für einen bestimmten Lauf ändern, ohne die gespeicherte Agentdefinition zu ändern.

Python

result = client.interactions.create(
    agent="data-analyst",
    input="Analyze Q1 revenue data, but do not create a slide deck. Just output a summary table.",
    system_instruction="You are a data analyst. Focus ONLY on summary tables. Ignore default instructions about slides.",
    tools=[{"type": "code_execution"}], # Override to only use code execution
    environment="remote",
)
print(result.output_text)

JavaScript

const result = await client.interactions.create({
    agent: "data-analyst",
    input: "Analyze Q1 revenue data, but do not create a slide deck. Just output a summary table.",
    system_instruction: "You are a data analyst. Focus ONLY on summary tables. Ignore default instructions about slides.",
    tools: [{ type: "code_execution" }], // Override to only use code execution
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(result.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "data-analyst",
      "input": "Analyze Q1 revenue data, but do not create a slide deck. Just output a summary table.",
      "system_instruction": "You are a data analyst. Focus ONLY on summary tables. Ignore default instructions about slides.",
      "tools": [{"type": "code_execution"}],
      "environment": "remote"
  }'

KI-Agenten verwalten

Sie können KI-Agenten auflisten, abrufen und löschen.

Agents auflisten

Python

agents = client.agents.list()
for a in agents.agents:
    print(f"{a.id}: {a.description}")

JavaScript

const agents = await client.agents.list();
if (agents.agents) {
    for (const a of agents.agents) {
        console.log(`${a.id}: ${a.description}`);
    }
}

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/agents" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

KI-Agenten abrufen

Python

agent = client.agents.get(id="data-analyst")
print(agent)

JavaScript

const agent = await client.agents.get("data-analyst");
console.log(agent);

REST

curl -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/agents/data-analyst" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

KI-Agent löschen

Durch das Löschen wird die Konfiguration entfernt. Vorhandene Umgebungen und Interaktionen, die vom Agent erstellt wurden, sind davon nicht betroffen.

Python

client.agents.delete(id="data-analyst")

JavaScript

await client.agents.delete("data-analyst");

REST

curl -X DELETE "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/agents/data-analyst" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Referenz zur Definition des KI-Agenten

Feld Typ Erforderlich Beschreibung
id String Ja Eindeutige Agent-Kennung. Wird zum Aufrufen des Agents verwendet.
description String Nein Eine menschenlesbare Beschreibung des KI-Agenten.
base_agent String Ja Basis-KI-Agent-ID (z.B. antigravity-preview-05-2026).
system_instruction String Nein Systemprompt, der Verhalten und Persona definiert.
tools String oder Objekt Nein Tools, die der Agent verwenden kann. Wenn diese Option ausgelassen wird, hat der Agent Zugriff auf code_execution, google_search und url_context.
base_environment String oder Objekt Nein "remote", ein environment_id oder ein Konfigurationsobjekt mit sources und network. Weitere Informationen finden Sie unter „Umgebungen“.

Workflow für Iterationen

  1. Prototyp mit dem Basis-Antigravity-Agenten. Systemanweisungen und Umgebungsquellen inline übergeben. Testen Sie Anleitungen, Skills und die Einrichtung der Umgebung interaktiv.
  2. Stabilisieren Sie die Umgebung. Installieren Sie Pakete, binden Sie Quellen ein und prüfen Sie, ob alles funktioniert.
  3. Persistieren Sie als verwalteter Agent, indem Sie einen neuen Agent erstellen, entweder aus Quellen oder durch Forking der Umgebung.
  4. Aktualisieren Sie die Definition des KI-Agenten. Systemanweisungen ändern, Skills tauschen oder Quellen hinzufügen Beim nächsten Aufruf wird die neue Konfiguration übernommen.

Beschränkungen

  • Vorschau: Verwaltete Agents sind in der Vorschau. Funktionen und Schemas können sich ändern.
  • Basis-KI-Agent: Nur antigravity-preview-05-2026 wird als base_agent unterstützt.
  • Keine Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung und das Rollback von Agenten sind noch nicht verfügbar.
  • Keine Sub-Agent-Verschachtelung: Die Sub-Agent-Delegierung wird noch nicht unterstützt.
  • Sie können bis zu 1.000 verwaltete Agents haben.

Nächste Schritte