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source gemini_env/bin/activate # On Windows, use: gemini_env\Scripts\activate
pip install google-generativeai

2。配置您的 API 密鑰并導入庫：

在您的 Python 腳本中，設置 Gemini 客戶端：

import google.generativeai as genai



# Replace 'YOUR_API_KEY' with your actual Gemini API key.

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp-03-25")

該摘要將導入必要的庫，配置 API 鍵，并將模型設置為 Gemini Pro 2.5 實驗。

第一步和第一次運行

在構建完整代理之前，請用簡單的提示測試模型 ?

# A simple test prompt

prompt = "Explain the significance of Occam's Razor in simple terms."



response = model.generate_content(prompt)

print(response.text)

通過執行來運行此腳本 ?

python your_script.py

您應該明確，簡潔地解釋 Occam 的剃須刀，這是您的雙子座設置正常工作的一個很好的跡象。

分步示例：建立一個簡單的代理

讓我們構建一個可以回答用戶查詢的簡單代理。該代理將：

接受用戶提示。
使用 Gemini Pro 2.5 生成響應。
以對話方式打印輸出。

步驟1：定義代理商的目的

在此示例中，我們的代理人將充當基本的對話助手。

步驟2：編寫代理代碼

以下是一個完整的 Python 腳本，可以設置并運行基本的對話循環 ?

import google.generativeai as genai



# Configure the Gemini API with your API key

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp-03-25")



def ask_agent(prompt):

    """Send a prompt to Gemini Pro 2.5 and return the response."""

    response = model.generate_content(prompt)

    return response.text



def run_agent():

    print("Welcome to the Gemini Pro 2.5 Agent!")

    print("Type 'exit' to quit.\n")

    while True:

        user_input = input("You: ")

        if user_input.lower() == "exit":

            print("Agent: Goodbye!")

            break

        # Process the user input and generate a response

        answer = ask_agent(user_input)

        print(f"Agent: {answer}\n")



if __name__ == "__main__":

    run_agent()