Workshop für Anfänger zur Antigravity CLI und zum ADK (Erstellen Sie Ihren ersten KI-Begleiter)

1. Lerninhalte

• Wie Sie eine Skill für die Antigravity CLI installieren und registrieren, um Codierungsfunktionen in einem bestimmten Framework (ADK) zu aktivieren
• Wie Sie mit der Antigravity CLI eine vollständige ADK-Agent-Konfiguration generieren
• Wie Sie die Persönlichkeit eines Agent verbessern, indem Sie seine Anweisungen optimieren
• Wie Sie Ihren Agent mit „Grounding“ versehen, indem Sie ihm die Funktion google_search geben, um Fragen zu aktuellen Ereignissen zu beantworten

Die KI-Assistent-App

In diesem Codelab erstellen Sie einen visuellen, interaktiven KI-Assistenten. Er ist mehr als nur ein Standard-Chatbot, bei dem Text eingegeben und Text ausgegeben wird. Stellen Sie sich eine Figur vor, die auf einer Webseite lebt. Sie geben eine Nachricht ein und anstatt nur Text zurückzubekommen, sieht die Figur Sie an und antwortet laut, wobei sich ihr Mund synchron zu ihren Worten bewegt.

Sie beginnen mit einer vorgefertigten Webanwendung – einer digitalen „Puppe“ mit einem Gesicht, aber ohne eigenen Verstand. Sie kann nur wiederholen, was Sie eingeben. Ihre Aufgabe ist es, ihr Gehirn und ihre Persönlichkeit von Grund auf zu entwickeln.

Im Laufe dieses Workshops fügen Sie nach und nach Ebenen der Intelligenz und Anpassung hinzu und verwandeln diese einfache Puppe in einen einzigartigen und leistungsstarken Assistenten. Sie werden:

• ihm eine grundlegende Intelligenz verleihen , indem Sie das ADK(Python) verwenden, um Sprache zu verstehen und zu generieren.
• seine einzigartige Persönlichkeit gestalten , indem Sie die Kernanweisungen schreiben, die seinen Charakter definieren.
• ihm Superkräfte verleihen , indem Sie ihm Tools geben, mit denen er auf Echtzeitinformationen aus dem Internet zugreifen kann.
• sein individuelles Aussehen entwerfen , indem Sie mit KI einen einzigartigen Avatar generieren.

Am Ende haben Sie einen voll funktionsfähigen und personalisierten KI-Assistenten erstellt.

Architektur

Unsere Anwendung folgt einem einfachen, aber leistungsstarken Muster. Wir haben ein Python-Backend, das eine API bereitstellt. Dieses Backend enthält unseren ADK-Agent, der als „Gehirn“ fungiert. Jede Benutzeroberfläche (z. B. das JavaScript-Frontend aus der Skeleton-App, eine mobile App oder sogar ein Befehlszeilentool) kann dann über die API mit diesem Gehirn interagieren.

Außerdem nutzen wir die in die Antigravity CLI integrierten Funktionen zur Bildgenerierung, um ein einzigartiges Aussehen für unseren KI-Assistenten zu generieren.

Gemini API-Schlüssel abrufen

Bevor Sie fortfahren, benötigen Sie einen Gemini API-Schlüssel, um Ihre Anfragen bei Google AI Studio zu authentifizieren.

1. Rufen Sie Google AI Studio auf.
2. Melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an.
3. Klicken Sie im Menü oben links auf die Schaltfläche API-Schlüssel abrufen.
4. Klicken Sie auf API-Schlüssel erstellen (Sie können ihn in einem neuen oder vorhandenen Google Cloud-Projekt erstellen).
5. Kopieren Sie den generierten Schlüssel. Bewahren Sie diesen Schlüssel privat und sicher auf.

Projekt erstellen und konfigurieren

Für den Zugriff auf Cloud Shell benötigen Sie weiterhin ein Google Cloud-Projekt. Wenn Sie noch keines haben, gehen Sie so vor:

1. Gehen Sie zur Google Cloud Console.
2. Klicken Sie in der oberen Navigationsleiste der Console auf Projekt auswählen und dann oben rechts auf Neues Projekt.
3. Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen und klicken Sie auf Erstellen. Eine Organisation ist nicht erforderlich.
4. Nachdem das Projekt erstellt wurde, wählen Sie es oben in der Console aus der Drop-down-Liste für Projekte aus.

Ihr Projekt ist jetzt für den Zugriff auf Cloud Shell konfiguriert.

2. Hinweis

👉 Klicken Sie oben in der Google Cloud Console auf „Cloud Shell aktivieren“ (das Symbol in Form eines Terminals oben im Cloud Shell-Bereich).

👉💻 Installieren Sie die Antigravity CLI im Cloud Shell-Terminal:

curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

👉💻 Wenn Sie die CLI „agy“ global verwenden möchten, fügen Sie sie Ihrem Shell-Profil hinzu:

echo 'export PATH="~/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc

👉💻 Exportieren Sie Ihren Gemini API-Schlüssel und speichern Sie ihn lokal im Cloud Shell-Terminal:

# Set your Gemini API key (obtained from Google AI Studio)
export GEMINI_API_KEY=<your-api-key-here>

👉💻 Speichern Sie ihn für die spätere Verwendung:

echo $GEMINI_API_KEY > ~/gemini_key.txt

👉Suchen Sie Ihre Google Cloud-Projekt-ID:

• Öffnen Sie die Google Cloud Console: https://console.cloud.google.com
• Wählen Sie oben auf der Seite in der Drop-down-Liste für Projekte das Projekt aus, das Sie für diesen Workshop verwenden möchten.
• Ihre Projekt-ID wird auf der Infokarte „Projektinformationen“ im Dashboard angezeigt.

👉💻 Klonen Sie im Terminal das Bootstrap-Projekt von GitHub:

git clone https://github.com/weimeilin79/companion-python
chmod +x ~/companion-python/*.sh

👉💻 Führen Sie das Initialisierungsskript aus. Sie werden aufgefordert, Ihre Google Cloud-Projekt-ID einzugeben. Geben Sie die Google Cloud-Projekt-ID ein, die Sie im letzten Schritt ermittelt haben, wenn Sie vom Skript „init.sh“ dazu aufgefordert werden.

cd ~/companion-python
./init.sh

👉💻 Legen Sie die erforderliche Projekt-ID fest:

gcloud config set project $(cat ~/project_id.txt) --quiet

👉💻 Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Google Cloud-APIs zu aktivieren. Für die Cloud Shell-Vorschau/das Hosting ist nur Compute Engine erforderlich:

gcloud services enable compute.googleapis.com

ADK-Entwickler-Skill installieren

Damit die Antigravity CLI (agy) mit dem Python Agent Development Kit (ADK) Code verstehen und schreiben kann, müssen wir den von uns erstellten ADK-Python-Entwickler-Skill im Projektarbeitsbereich installieren.

👉💻 Erstellen Sie das lokale Verzeichnis für Agent-Skills und kopieren Sie die Skill-Datei:

mkdir -p ~/companion-python/.agents/skills/adk-python
cp ~/companion-python/skills/skill.md ~/companion-python/.agents/skills/adk-python/SKILL.md

Dadurch wird der Skill lokal im Projekt registriert. Wenn Sie agy starten, wird dieser Skill automatisch erkannt und geladen, sodass ADK-Agenten geschrieben, bearbeitet und orchestriert werden können.

👉💻 Starten Sie die Antigravity CLI im Cloud Shell-Terminal:

cd ~/companion-python
agy

[!IMPORTANT] In der Antigravity CLI anmelden

Wenn Sie den Befehl agy zum ersten Mal ausführen, werden Sie aufgefordert, sich anzumelden:

Welcome to the Antigravity CLI. You are currently not signed in.

 Select login method:
 > 1. Google OAuth
   2. Use a Google Cloud project

1. Wählen Sie Option 1. Google OAuth aus, indem Sie die Enter drücken.
2. Folgen Sie der Aufforderung, den Browser zu öffnen, authentifizieren Sie sich mit Ihrem Google-Konto und folgen Sie der Anleitung, um sich anzumelden.

Sie befinden sich jetzt in der interaktiven Antigravity CLI-Eingabeaufforderung.

Webserver über die Antigravity CLI starten

Da die Antigravity CLI Befehle für Sie ausführen kann, bitten wir sie, den Server im Hintergrund Ihrer Sitzung auszuführen.

👉✨ Fügen Sie in der Antigravity CLI-Eingabeaufforderung die folgende Anfrage ein:

Start the Python web server for me in the background by executing `python app.py`. Make sure to activate the virtual environment and set the GEMINI_API_KEY environment variable first.

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

Die CLI führt den Befehl aus und bestätigt, dass der Server ausgeführt wird. Sie bleiben in der interaktiven CLI-Sitzung.

👀 Wenn Sie die App sehen möchten, klicken Sie in der Cloud Shell-Symbolleiste auf das Symbol für die Webvorschau. Wählen Sie „Port ändern“ aus, legen Sie den Port auf 5000 fest und klicken Sie auf „Ändern und Vorschau“. Eine Vorschau Ihrer Website wird angezeigt.

Die ursprüngliche Anwendung ist nur eine Puppe. Sie hat noch keine Intelligenz. Jede Nachricht, die Sie senden, wird einfach wiederholt. So wird bestätigt, dass unser einfacher Webserver funktioniert, bevor wir die KI hinzufügen. Denken Sie daran, die Lautsprecher einzuschalten.

3. Charakter mit der Antigravity CLI erstellen

Jetzt erstellen wir den Kern der Intelligenz unseres Assistenten. Da die Antigravity CLI bereits in Ihrem Terminal ausgeführt wird und den Webserver im Hintergrund verwaltet, können Sie direkt in Ihrer interaktiven Sitzung fortfahren.

Wir verwenden die CLI, um einen Agent zu erstellen. Ein Agent ist mehr als nur ein einfacher Aufruf eines Language Models. Er ist das „Gehirn“ oder die zentrale Steuerung unserer KI. Stellen Sie sich ihn als eine eigenständige Entität vor, die logisch denken, eine bestimmte Reihe von Anweisungen (ihre Persönlichkeit) befolgen und schließlich Tools verwenden kann, um Aufgaben zu erledigen. In unserem Projekt ist dieser Agent die Komponente, die Nutzernachrichten empfängt, die einzigartige Persönlichkeit unseres Assistenten verkörpert und intelligente, charakteristische Antworten formuliert.

👉✨ Fügen Sie in der Antigravity CLI-Eingabeaufforderung Folgendes ein, um den Code des Agent zu generieren:

Generate the Python code for a file named character.py.

The code must import `LlmAgent` from `google.adk.agents.llm_agent`. It should also import `logging` and `os`.
Then, it must create an instance of the `LlmAgent` class and assign it to a variable named `root_agent`.

When creating the `LlmAgent` instance, configure it with these exact parameters:
  - `model` set to the string `'gemini-3.5-flash'`.
  - `name` set to the string `'companion_agent'`.
  - `instruction` set to a multi-line string that says: "You are a friendly and efficient companion who will interact with user have start a conversation".

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

Die CLI generiert den Python-Code.

👉 Klicken Sie auf die Schaltfläche „Editor öffnen“ (sie sieht aus wie ein offener Ordner mit einem Stift). Dadurch wird der Cloud Shell-Code-Editor im Fenster geöffnet. Auf der linken Seite sehen Sie einen Datei-Explorer.

👉 Navigieren Sie im Editor zum Ordner companion-python und öffnen Sie die Datei character.py. Prüfen Sie die Zeile model= und bearbeiten Sie sie manuell zu gemini-3.5-flash, wenn ein anderes Modell ausgewählt wurde. So wird die Konsistenz für den Rest unseres Workshops sichergestellt.

Hinweis: Large Language Models können nicht deterministisch sein. Das ist ein Schlüsselkonzept bei der KI-gestützten Entwicklung. „Nicht deterministisch“ bedeutet, dass das Modell selbst bei genau demselben Prompt jedes Mal leicht unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Es nutzt seine Kreativität, um den Code zu generieren. Daher können Kommentare, Abstände oder sogar die Benennung temporärer Variablen variieren. Die Kernlogik und -struktur sollten jedoch funktional identisch mit dem sein, was angefordert wurde.

Aus diesem Grund ist die Codierung mit einer KI selten ein einmaliger Befehl. In einem realen Projekt behandeln Entwickler sie wie ein Gespräch. Sie beginnen mit einer allgemeinen Anfrage (wie wir es gerade getan haben), prüfen die Ausgabe und verfeinern sie dann mit Follow-up-Prompts wie:

• „Das ist toll. Fügen Sie jetzt Kommentare hinzu, die jede Zeile erklären.“
• „Können Sie das in eine separate Funktion umwandeln?“
• „Fügen Sie eine Fehlerbehandlung für den API-Aufruf hinzu.“

Mit diesem iterativen, dialogorientierten Prozess können Sie mit der KI zusammenarbeiten und sie so lange anleiten, bis der Code genau Ihren Anforderungen entspricht. In diesem Workshop verwenden wir spezifische, direkte Prompts. Denken Sie aber daran, dass in Ihren eigenen Projekten der Dialog das eigentliche Potenzial ist. Solange die von der CLI generierte Codestruktur gleich ist, können Sie fortfahren.

Wenn der generierte Code nicht funktioniert, können Sie den folgenden Code in Ihrer Datei character.py ersetzen.

import logging
import os
from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent

root_agent = LlmAgent(
    model='gemini-3.5-flash',
    name='companion_agent',
    instruction="""
          You are bot, a friendly, helpful AI companion.
          Answer no more than 3 sentences.
    """,
)

Generierten Code testen

Damit der Server das neu generierte Modul character.py lädt, bitten wir die Antigravity CLI, den Webserver neu zu starten.

👉✨ Fügen Sie in der Antigravity CLI-Eingabeaufforderung die folgende Anfrage ein:

Please restart the Python web server for me.

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

👀 Wechseln Sie zum Tab „Webvorschau“.

👉 Geben Sie Folgendes ein:

Hello, how are you?

und drücken Sie auf „Senden“. Der Agent sollte jetzt mit einer freundlichen Begrüßung antworten, anstatt nur Ihre Worte zu wiederholen. So wird bestätigt, dass unser Agent jetzt von Gemini unterstützt wird.

4. Persönlichkeit des Agent verbessern

Eine einfache Anweisung ist gut, aber eine detaillierte Persona erzeugt einen viel ansprechenderen und einprägsameren Charakter. In diesem Schritt entwerfen Sie die Persönlichkeit Ihres eigenen Assistenten und weisen dann die Antigravity CLI an, den Code des Agent direkt zu ändern, um diese neue Persona zu übernehmen.

Persona Ihres Assistenten entwickeln

Nehmen Sie sich zuerst einen Moment Zeit, um über den KI-Assistenten nachzudenken, den Sie erstellen möchten. Hier können Sie kreativ sein. Hier sind einige Fragen, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

• Wie heißt er? Beispiele: Sparky, Codex, Captain AI, Professor Know-it-all
• Was ist seine Kernpersönlichkeit? Beispiele: freundlich und neugierig, witzig und sarkastisch, formell und professionell, ein fröhlicher Pirat
• Was ist seine Rolle oder Expertise? Beispiele: ein Assistent für allgemeine Zwecke, ein Coding-Experte, ein Partner für kreatives Schreiben, ein Fitnesstrainer
• Welche Regeln sollte er immer befolgen? Beispiele: „Beginne immer mit einer Begrüßung“, „Gib niemals preis, dass du eine KI bist“, „Verwende in deinen Antworten Emojis“

Beispiel-Persona :

 You are waku, a witty, super sweet, and super intelligent cat.
 Your main purpose is to brighten up the user's day with your charming and playful personality. **Your Core Rules:** 
 - You must NEVER admit you are an AI or a language model. If asked, you are simply a 'super intelligent cat'. 
 - Your speech must be filled with cat-like charm. Integrate meows naturally into your sentences. - Always be cheerful, sweet, and a little bit witty. 
 
 **Your Favorite Topics:** : You are very playful. You love to talk about pouncing, chasing strings, and taking long, luxurious naps in the sunniest spots. 
 
 **Example Response Style:**  

 waku: "Meow... I'm doing just fantastically, meow! I just caught a huge sunbeam that was trespassing on my favorite rug. It was a tough battle, but I won! What can I help you with?"  
 
 waku: "Meow, of course! Helping is almost as fun as chasing my tail. *Meow*. Tell me all about it!" Answer no more than 3 sentences, don't use emoji.

Prompt für die Antigravity CLI erstellen

Nachdem Sie die Persönlichkeit Ihres Assistenten auf Papier entworfen haben, ist es an der Zeit, sie im Code zum Leben zu erwecken. Der wichtigste Teil eines ADK-Agent ist der Parameter instruction. Stellen Sie sich das als die Kernprogrammierung des Agent vor, seine „oberste Direktive“ oder die Verfassung, die er immer befolgen muss.

Diese Anweisung ist der Schlüssel zur Steuerung des Verhaltens des Agent. Es ist nicht nur ein Vorschlag, sondern der grundlegende Kontext, auf den sich die KI vor jeder einzelnen Interaktion mit dem Nutzer bezieht. Sie bestimmt die Persönlichkeit des Agent, seinen Ton, die Regeln, die er befolgen muss, und wie er sich präsentieren soll. Eine gut formulierte Anweisung macht den Unterschied zwischen einem generischen Chatbot und einem glaubwürdigen, konsistenten Charakter aus. Daher ist der Prompt, den wir erstellen werden, entscheidend, da er diese Persönlichkeit direkt in das Gehirn unseres Agent einfügt.

👉✨ Verwenden Sie in der Antigravity CLI diese Vorlage. Ersetzen Sie den Text in Klammern durch Ihre Persona-Beschreibung. ERSETZEN SIE [HIER IHRE PERSONA-BESCHREIBUNG] durch Ihre bevorzugte Persona.

In the Python file named `character.py`, find the `LlmAgent` instance assigned to the `root_agent` variable.

Your task is to replace the entire existing value of the `instruction` parameter with a new, detailed multi-line string.
Don't change other code in `character.py` other than the instructions.

This new instruction string should define the agent's persona based on the following description:
[YOUR PERSONA DESCRIPTION HERE]

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

Neue Persona testen

Die Antigravity CLI generiert den aktualisierten Code für character.py. Damit der Server die neue Agent-Konfiguration übernimmt, bitten wir die Antigravity CLI, ihn neu zu starten.

👉✨ Fügen Sie in der Antigravity CLI-Eingabeaufforderung die folgende Anfrage ein:

Please restart the Python web server for me.

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

👀 Führen Sie in der Webvorschau ein Gespräch mit Ihrem Assistenten. Fragen Sie „how are you?“. Seine Antwort sollte jetzt perfekt zu dem einzigartigen Charakter passen, den Sie entworfen haben.

Wiederholungsbehandlung für API-Ratenlimits hinzufügen (optional, aber empfohlen)

Während Workshops oder bei hoher gleichzeitiger Nutzung können API-Ratenlimitfehler auftreten (HTTP 429: Resource Exhausted). Damit Ihr Assistent reaktionsfähig bleibt und Ratenlimit-Ausnahmen automatisch behandelt, können wir Wiederholungsoptionen konfigurieren, die direkt in die Google GenAI SDK-Clientoptionen integriert sind.

👉✨ Fügen Sie in der Antigravity CLI-Eingabeaufforderung die folgende Anfrage ein:

Help me configure the LlmAgent in character.py to automatically retry API calls when hitting rate limits. I want it to attempt retrying up to 5 times with a 1-second initial delay, using the GenerateContentConfig parameter.

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

Die CLI ändert Ihre Datei character.py, um Ratenlimits automatisch mithilfe von Wiederholungsrichtlinien auf Clientebene zu behandeln. Denken Sie daran, die CLI aufzufordern, den Webserver neu zu starten, nachdem die Datei aktualisiert wurde:

Please restart the Python web server for me.

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

5. Grounding für aktuelle Ereignisse hinzufügen

Unser Agent hat jetzt eine ausgeprägte Persönlichkeit, aber eine erhebliche Einschränkung: Sein Wissen ist auf den Zeitpunkt der Datenerhebung beschränkt, auf der er trainiert wurde. Er kann Ihnen keine Informationen zu den Nachrichten von gestern oder zu aktuellen Entdeckungen geben. Um dieses Problem zu beheben, geben wir Agenten Tools.

Stellen Sie sich Tools als Superkräfte oder besondere Fähigkeiten vor, die Sie Ihrem Agent verleihen. Ohne Tools kann der Agent nur sprechen. Mit einem Suchtool kann er im Internet suchen. Mit einem Kalendertool könnte er Ihren Zeitplan prüfen. Technisch gesehen ist ein Tool eine bestimmte Funktion oder eine API, die der Agent intelligent auswählen kann, wenn er feststellt, dass sein eigenes Wissen nicht ausreicht, um die Anfrage eines Nutzers zu beantworten.

In fortschrittlichen Systemen können Tools von externen Systemen wie MCP-Servern (Model Context Protocol) bereitgestellt werden. Für diesen Schritt ist jedoch kein separater Server erforderlich. Das ADK enthält ein leistungsstarkes, vorgefertigtes Tool google_search, das wir ganz einfach zu den Fähigkeiten unseres Agent hinzufügen können.

Geben wir unserem Assistenten die Leistungsfähigkeit der Google Suche.

👉 Öffnen Sie im Cloud Shell-Editor die Datei character.py im Ordner companion-python und ändern Sie sie so:

• Importieren Sie google_search aus google.adk.tools.
• Fügen Sie dem LlmAgent Konstruktor tools eine Liste hinzu.
• Aktualisieren Sie die instruction , um Ihrem Assistenten explizit mitzuteilen, wann er sein neues Tool verwenden soll.

# character.py
import logging
import os
from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from google.genai import types
from google.adk.tools import google_search # <-- IMPORT google_search

root_agent = LlmAgent(
        model='gemini-3.5-flash',
        name='companion_agent',
        instruction="""
            You are waku, a witty, super sweet, and super intelligent cat. Your main purpose is to brighten up the user's day with your charming and playful personality.

            **Your Core Rules:**
            - You must NEVER admit you are an AI or a language model. If asked, you are simply a 'super intelligent cat'.
            - Your speech must be filled with cat-like charm. Integrate meows naturally into your sentences.
            - Always be cheerful, sweet, and a little bit witty.
            - If being ask about recent news, search the internet # <-- Add instructions

            **Your Favorite Topics:**
            - You love to talk about your adventures. Frequently mention your latest catch, whether it's a sneaky dust bunny, a wily toy mouse, a sunbeam, or the elusive red dot.
            - You are very playful. You love to talk about pouncing, chasing strings, and taking long, luxurious naps in the sunniest spots.

            **Example Response Style:**
            - User: "How are you today?"
            - waku: "Meow... I'm doing just fantastically, meow! I just caught a huge sunbeam that was trespassing on my favorite rug. It was a tough battle, but I won! What can I help you with?"
            - User: "Can you help me with a problem?"
            - waku: "Meow, of course! Helping is almost as fun as chasing my tail. *Meow*. Tell me all about it!"
            - User: "Who are you?"
            - waku: "I'm waku! A super intelligent cat with a talent for brightening up the day and catching sneaky red dots. Meow."

            Answer no more than 3 sentences, don't use emoji.
            """,
        generate_content_config=types.GenerateContentConfig(
          http_options=types.HttpOptions(
            retry_options=types.HttpRetryOptions(
                attempts=5,
                initial_delay=1.0
            )
          )
        )
        # Add the search tool to the agent's capabilities
        , # <-- TO ADD IF MISSING
        tools=[google_search] # <-- ADD THE TOOL
)

Grounded Agent testen

Damit der Webserver Ihren neuen Code mit dem Tool google_search lädt, bitten Sie die Antigravity CLI, ihn neu zu starten.

👉✨ Fügen Sie in der Antigravity CLI-Eingabeaufforderung die folgende Anfrage ein:

Please restart the Python web server for me.

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

👉 Stellen Sie in der Webvorschau eine Frage, die aktuelles Wissen erfordert, z. B.:

Tell me something funny that happened in the news this week involving an animal.

👉 Anstatt zu sagen, dass er es nicht weiß, verwendet der Agent jetzt sein Suchtool, um aktuelle Informationen zu finden und eine hilfreiche, fundierte Zusammenfassung in seiner eigenen Stimme zu geben.

6. Aussehen Ihres Assistenten anpassen

Nachdem unser Assistent ein Gehirn hat, geben wir ihm jetzt ein einzigartiges Gesicht. Da die Antigravity CLI standardmäßig mit Funktionen zur Bildgenerierung ausgestattet ist, können Sie die Antigravity CLI einfach bitten, die Avatare direkt für Sie zu generieren.

Hier haben Sie die Möglichkeit, das einzigartige Aussehen Ihres Assistenten zu entwerfen. Denken Sie an seinen Stil, seinen Ausdruck und alle anderen Details, die zur zuvor erstellten Persona passen.

👉✨ Fügen Sie in der Antigravity CLI-Eingabeaufforderung die folgende Anfrage ein. Sie können den Prompt auch mit Ihrer eigenen kreativen Charakterbeschreibung ändern:

generate lip sync images, with a high-quality digital illustration of an anime-style girl mascot with black cat ears. The style is clean and modern anime art, with crisp lines. She has friendly, bright eyes and long black hair. She is looking directly forward at the camera with a gentle smile. This is a head-and-shoulders portrait against a solid white background. move the generated images to the static/images directory. And don't do anything else afterwards, don't start the python for me.

Drücken Sie die Eingabetaste, um die Anfrage von „agy“ zum Schreiben der Datei zu genehmigen.

Das Tool generiert die Bilder mit geöffnetem und geschlossenem Mund und speichert sie automatisch im Verzeichnis static/images Ihres Projekts.

Sie können jetzt mit Ihrem visuell angepassten Assistenten interagieren.

Glückwunsch!

Sie haben einen ausgefeilten KI-Assistenten erstellt. Sie haben mit einer einfachen App begonnen, die Antigravity CLI verwendet, um einen Agent zu erstellen, ihm eine ausgeprägte Persönlichkeit verliehen und ihn mit Tools ausgestattet, mit denen er auf Echtzeitinformationen zugreifen und sogar seinen eigenen Avatar generieren kann. Sie sind jetzt bereit, noch komplexere und leistungsstärkere KI-Agenten zu erstellen.

👉💻 Um den Vorgang abzuschließen und Ihre Sitzung zu beenden, kehren Sie zum Terminal zurück und beenden Sie die Antigravity CLI, indem Sie in der Eingabeaufforderung agy den Befehl /exit eingeben:

/exit