Gemini 3.8 Flash

Google Gemini API · type: "gemini"

Ids de modelo: gemini-3.8-flash

1. Armazene a credencial

Adicione a chave de API do provedor ao Cofre de Segredos no Manager, ou com PUT /secretstore/secrets/default/gemini-key, com o nome usado abaixo. As configurações a referenciam como ${vault:…}, então a chave nunca aparece em texto puro.

${vault:gemini-key}

2. Configure a tarefa LLM

Use isto como o langchain.json do workflow do agente, ou cole os parâmetros no editor LLM do Manager.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "gemini",
      "parameters": {
        "apiKey": "${vault:gemini-key}",
        "modelName": "gemini-3.8-flash",
        "maxOutputTokens": "8192",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

Ou crie o agente inteiro em uma única chamada

setup_agent grava as regras, a configuração LLM e o workflow, e depois implanta o agente. Chame-o via MCP ou com POST /administration/agents/setup.

setup_agent(
  agentName: "My gemini-3.8-flash agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "gemini",
  model: "gemini-3.8-flash",
  apiKey: "${vault:gemini-key}"
)

Google Vertex AI · type: "gemini-vertex"

Ids de modelo: gemini-3.8-flash

1. Armazene a credencial

Este provedor não usa chave de API: O Vertex AI se autentica com as Application Default Credentials do Google. Defina projectId e location para o seu projeto.

2. Configure a tarefa LLM

Use isto como o langchain.json do workflow do agente, ou cole os parâmetros no editor LLM do Manager.

{
  "tasks": [
    {
      "actions": [
        "send_message"
      ],
      "id": "chat",
      "type": "gemini-vertex",
      "parameters": {
        "projectId": "your-gcp-project",
        "location": "us-central1",
        "modelId": "gemini-3.8-flash",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}