בדף הזה מוסבר איך משתמשים בניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM) כדי לנהל את הגישה למשאבים של פלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise. כדי לנהל את הגישה למכונות של Gemini Enterprise Agent Platform Workbench, עיינו במאמר בקרת גישה למכונות של Agent Platform Workbench.
סקירה כללית
ב-Agent Platform, הגישה למשאבים מנוהלת באמצעות IAM. כשמתכננים את בקרת הגישה למשאבים, כדאי לקחת בחשבון את הנקודות הבאות:
אתם יכולים לנהל את הגישה ברמת הפרויקט או ברמת המשאב. גישה ברמת הפרויקט חלה על כל המשאבים בפרויקט. הגישה למשאב ספציפי חלה רק על המשאב הזה. מידע נוסף זמין במאמר גישה ברמת הפרויקט לעומת גישה ברמת המשאב.
כדי לתת גישה, מקצים תפקידי IAM לחשבונות משתמשים. כדי להקל על הגדרת הגישה, אפשר להשתמש בתפקידים מוגדרים מראש, אבל מומלץ להשתמש בתפקידים בהתאמה אישית כי אתם יוצרים אותם, וכך אתם יכולים להגביל את הגישה שלהם רק להרשאות הנדרשות. תפקידים ב-IAM
תפקידי IAM
יש סוגים שונים של תפקידי IAM שאפשר להשתמש בהם ב-Agent Platform:
תפקידים בהתאמה אישית מאפשרים לכם לבחור קבוצה ספציפית של הרשאות, ליצור תפקיד משלכם עם ההרשאות האלה ולהקצות את התפקיד למשתמשים בארגון.
תפקידים מוגדרים מראש מאפשרים לכם לתת קבוצה של הרשאות קשורות למשאבים של Agent Platform ברמת הפרויקט.
תפקידים בסיסיים (בעלים, עריכה וצפייה) מספקים בקרת גישה למשאבים של Agent Platform ברמת הפרויקט, והם משותפים לכל שירותי Cloud de Confiance by S3NS .
כדי להוסיף, לעדכן או להסיר את התפקידים האלה בפרויקט של פלטפורמת הסוכנים, אפשר לעיין במסמכי המידע בנושא הענקה, שינוי וביטול של גישה.
תפקידים בהתאמה אישית
תפקידים בהתאמה אישית מאפשרים לכם לבחור קבוצה ספציפית של הרשאות, ליצור תפקיד משלכם עם ההרשאות האלה ולהקצות את התפקיד למשתמשים בארגון. מידע נוסף מופיע במאמר הסבר על תפקידים בהתאמה אישית ב-IAM.
שימוש בתפקידים בהתאמה אישית כדי להעניק הרשאות מינימליות
תפקידים מוגדרים מראש כוללים לעיתים קרובות יותר הרשאות ממה שאתם צריכים. אתם יכולים ליצור תפקידים בהתאמה אישית כדי לתת לחשבונות המשתמשים רק את ההרשאות הספציפיות שנדרשות.
לדוגמה, אתם יכולים ליצור תפקיד בהתאמה אישית עם ההרשאה aiplatform.endpoints.predict, ואז להקצות את התפקיד לחשבון שירות בנקודת קצה. כך חשבון השירות מקבל את היכולת לקרוא לנקודת הקצה כדי לקבל תחזיות, אבל לא את היכולת לשלוט בנקודת הקצה.
תפקידים מוגדרים מראש ב-Agent Platform
| Role | Permissions |
|---|---|
Agent Platform Administrator( Grants full access to all resources in Agent Platform. |
|
Aiplatform Editor( Editor role for aiplatform |
|
Agent Platform Express User Beta( Grants user access to Agent Platform Express. |
|
Agent Platform User( Grants access to use all resource in Agent Platform. |
|
Agent Platform Viewer( Grants access to view all resource in Agent Platform. |
|
Agent Platform Agents Admin Role Beta( Grants full administrative access to Agent Platform agents, including reading and managing their memories and their access control policies. |
|
Agent Platform Agents Creator Role Beta( Grants access to create and discover Agent Platform agents and their auth providers. |
|
Agent Platform Agents User Role Beta( Grants access to view agents and to create, update, and delete their tasks. |
|
Agent Platform Agents Viewer Role Beta( Grants read-only access to Agent Platform agents. |
|
Colab Enterprise Admin( Admin role of using colab enterprise. |
|
Colab Enterprise User( User role of using colab enterprise. |
|
Agent Platform Feature Store EntityType owner( Provides full access to all permissions for a particular entity type resource. Lowest-level resources where you can grant this role:
|
|
Agent Platform Express Admin Beta( Grants admin access to Agent Platform Express. |
|
Agent Platform Feature Store Admin( Grants full access to all resources in Agent Platform Feature Store. Lowest-level resources where you can grant this role:
|
|
Agent Platform Feature Store Data Viewer( This role provides permissions to read Feature data. Lowest-level resources where you can grant this role:
|
|
Agent Platform Feature Store Data Writer( This role provides permissions to read and write Feature data. Lowest-level resources where you can grant this role:
|
|
Agent Platform Feature Store Instance Creator( Administrator of Featurestore resources, but not the child resources under Featurestores. Lowest-level resources where you can grant this role:
|
|
Agent Platform Feature Store Resource Viewer( Viewer of all resources in Agent Platform Feature Store but cannot make changes. Lowest-level resources where you can grant this role:
|
|
Agent Platform Feature Store User Beta( Deprecated. Use featurestoreAdmin instead. |
|
Agent Platform Memory Bank Editor Role( Grants edit access to Agent Platform Memory Bank. |
|
Agent Platform Memory Bank User Role( Grants full user access to Agent Platform Memory Bank. |
|
Agent Platform Memory Bank Viewer Role( Grants viewer access to Agent Platform Memory Bank. |
|
Agent Platform Migration Service User( Grants access to use migration service in Agent Platform |
|
Notebook Executor User Beta( Grants users full access to schedules and notebook execution jobs. |
|
Notebook Runtime Admin( Grants full access to all runtime templates and runtimes in Notebook Service. |
|
Notebook Runtime User( Grants users permissions to create runtime resources using a runtime template and manage the runtime resources they created. |
|
Vertex AI Platform Provisioned Throughput Admin Beta( Grants access to use all resources related to Vertex AI Provisioned Throughput |
|
Vertex AI Platform Publisher Provisioned Throughput Admin Beta( Grants Publisher access to use all resources related to Vertex AI Provisioned Throughput Orders |
|
Vertex AI Platform Publisher Provisioned Throughput Viewer Beta( Grants Publisher access to view all resources related to Vertex AI Provisioned Throughput Orders |
|
Agent Platform Sessions Editor Role( Grants edit access to Agent Platform Sessions. |
|
Agent Platform Sessions User Role( Grants full user access to Agent Platform Sessions. |
|
Agent Platform Sessions Viewer Role( Grants viewer access to Agent Platform Sessions |
|
Agent Platform Tensorboard Web App User Beta( Grants access to the Vertex AI TensorBoard web app. |
|
Service agent roles
Service agent roles should only be granted to service agents.
| Role | Permissions |
|---|---|
Vertex AI Agent Sandbox Service Agent( Vertex AI Service Agent used to access Agent Sandbox managed resources in consumer project with restricted permissions. |
|
Vertex AI Batch Prediction Service Agent( Vertex AI Batch Prediction Service Agent for serving batch prediction requests. |
|
Vertex AI Colab Service Agent( Gives Vertex AI Colab the proper permissions to function. |
|
Vertex AI Custom Code Service Agent( Gives Vertex AI Custom Code the proper permissions. The aiplatform.customJobs.create IAM permission is highly privileged. Through Vertex AI Custom Training jobs, it effectively grants editor-level access to other services activated for the consumer project, such as GCS and BigQuery. |
|
Vertex AI Extension Custom Code Service Agent( Gives Vertex AI Extension that executes custom code the permissions it needs to function. |
|
Vertex AI Extension Service Agent( Gives Vertex AI Extension the permissions it needs to function. |
|
Vertex AI Model Monitoring Service Agent( Gives Vertex AI Model Monitoring the permissions it needs to function. |
|
Vertex AI Notebook Service Agent( Vertex AI Service Agent used to run Notebook managed resources in user project with restricted permissions. |
|
Vertex AI Online Prediction Service Agent( Gives Vertex AI Online Prediction the permissions it needs to function. |
|
Vertex AI RAG Data Service Agent( Vertex AI Service Agent used by Vertex RAG to access user imported data, Vertex AI, Document AI processors, and Vector Search in the project |
|
Vertex AI Rapid Eval Service Agent( Vertex AI Service Agent used by GenAI Rapid Evaluation Service to access publisher model endpoints in the user project |
|
Vertex AI Reasoning Engine Service Agent( Gives Vertex AI Reasoning Engine the proper permissions to function. The aiplatform.reasoningEngines.create IAM permission implies read access to the GCS objects of the consumer project through this service agent. |
|
Vertex AI Service Agent( Gives Vertex AI the permissions it needs to function. |
|
Vertex AI Telemetry Service Agent( Allows Vertex AI Telemetry Service Agent to access telemetry data. |
|
Vertex AI Tuning Service Agent( Vertex AI Service Agent used for tuning in user project. |
|
תפקידים בסיסיים
התפקידים הבסיסיים Cloud de Confianceהישנים משותפים לכל השירותים של Cloud de Confiance . התפקידים האלה הם "בעלים", "עריכה" ו"צפייה".
גישה ברמת הפרויקט לעומת גישה ברמת המשאב
אתם יכולים לנהל את הגישה ברמת הפרויקט או ברמת המשאב. יכול להיות שתוכלו גם לנהל את הגישה ברמת התיקייה או הארגון.
ברוב המשאבים של Agent Platform, אפשר לשלוט בגישה רק ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון. אפשר להעניק גישה למשאבים ספציפיים רק לסוגים מסוימים של משאבים, למשל נקודת קצה או מאגר תכונות.
המשתמשים חולקים את השליטה בכל המשאבים שיש להם גישה אליהם. לדוגמה, אם משתמש רושם מודל, כל המשתמשים המורשים האחרים בפרויקט יכולים לגשת למודל, לשנות אותו ולמחוק אותו.
כדי להעניק גישה למשאבים ברמת הפרויקט, מקצים תפקיד אחד או יותר של IAM לחשבון ראשי (משתמש, קבוצה או חשבון שירות).
במשאבים של פלטפורמת הסוכנים שמאפשרים להעניק גישה ברמת המשאב, מגדירים מדיניות IAM במשאב הזה. המדיניות מגדירה אילו תפקידים מוקצים לאילו חשבונות משתמשים.
הגדרת מדיניות ברמת המשאב לא משפיעה על כללי המדיניות ברמת הפרויקט. משאב יורש את כל כללי המדיניות מההורים שלו בהיררכיה. אפשר להשתמש בשתי רמות הפירוט האלה כדי להתאים אישית את ההרשאות. לדוגמה, אתם יכולים לתת למשתמשים הרשאות קריאה ברמת הפרויקט כדי שהם יוכלו לקרוא את כל המשאבים בפרויקט, ואז לתת למשתמשים הרשאות כתיבה לכל משאב (ברמת המשאב).
לא כל התפקידים המוגדרים מראש והמשאבים בפלטפורמת הסוכנים תומכים במדיניות ברמת המשאב. כדי לזהות באילו תפקידים אפשר להשתמש במשאבים מסוימים, עיינו בטבלת התפקידים המוגדרים מראש.
משאבים נתמכים
פלטפורמת Agent תומכת במשאבים של Vertex AI Feature Store (מאגר פיצ'רים, סוג ישות ומרשם המודלים). מידע נוסף זמין במאמר שליטה בגישה למשאבים של Vertex AI Feature Store. הגישה ל-מרשם המודלים מנוהלת ברמת Agent Platform.
אחרי שמעניקים או מבטלים גישה למשאב, לוקח זמן עד שהשינויים האלה מתעדכנים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא הפצת שינויים בגישה.
משאבים, חשבונות שירות וסוכני שירות
שירותי Agent Platform בדרך כלל מנהלים משאבים שפועלים לאורך זמן ומבצעים פעולות, כמו הפעלת משימת אימון שקוראת נתוני אימון, או הצגת מודל למידת מכונה (ML) שקורא את משקל המודל. למשאבים עצמאיים כאלה יש זהות משאב משלהם כשמבצעים פעולות. הזהות הזו שונה מהזהות של חשבון המשתמש שיצר את המשאב. ההרשאות שניתנות לזהות המשאב מגדירות לאילו נתונים ולמשאבים אחרים יש לזהות המשאב גישה, ולא ההרשאות של החשבון הראשי שיצר את המשאב.
כברירת מחדל, משאבים של Agent Platform משתמשים בחשבונות שירות שמנוהלים על ידי Agent Platform כזהות משאב. חשבונות השירות האלה נקראים סוכני שירות של Agent Platform, והם מצורפים לפרויקט שבו נוצר המשאב. משתמשים עם הרשאות ספציפיות בפלטפורמת הסוכנים יכולים ליצור משאבים שמשתמשים בסוכני שירות של פלטפורמת הסוכנים. בחלק מהשירותים אפשר לציין חשבון שירות שיצורף למשאב. המשאב משתמש בחשבון השירות הזה כדי לגשת למשאבים ולשירותים אחרים. מידע נוסף על חשבונות שירות זמין במאמר חשבונות שירות.
ב-Agent Platform נעשה שימוש בסוכני שירות שונים בהתאם לממשקי ה-API שנקראים. לכל סוכן שירות יש הרשאות IAM ספציפיות בפרויקט שאליו הוא משויך. זהות המשאב משתמשת בהרשאות האלה כדי לבצע פעולות, וההרשאות יכולות לכלול גישה לקריאה בלבד לכל המשאבים של Cloud Storage ולנתוני BigQuery בפרויקט.
חשבונות שירות
חשבון שירות הוא חשבון מיוחד שאפליקציה או מכונה וירטואלית (VM) משתמשות בו, ולא אדם. אתם יכולים ליצור הרשאות ולהקצות אותן לחשבונות שירות כדי לספק הרשאות ספציפיות למשאב או לאפליקציה.
מידע על שימוש בחשבון שירות כדי להתאים אישית את ההרשאות שזמינות למאגר מותאם אישית לאימון או למאגר שמספק תחזיות אונליין למודל שאומן בהתאמה אישית זמין במאמר שימוש בחשבון שירות בהתאמה אישית.
חשבונות שירות מזוהים באמצעות כתובת אימייל.
סוכני שירות
סוכני שירות מסופקים באופן אוטומטי, והם מאפשרים לשירות לגשת למשאבים בשמכם.
כשיוצרים סוכן שירות, מוקצה לו תפקיד מוגדר מראש בפרויקט. בטבלה הבאה מפורטים סוכני השירות של Agent Platform, כתובות האימייל שלהם והתפקידים שלהם:
| שם | משמש ל: | כתובת האימייל | תפקיד |
|---|---|---|---|
| סוכן השירות של Agent Platform | היכולות של Agent Platform | service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com |
roles/aiplatform.serviceAgent |
| Gemini Enterprise Agent Platform RAG Data Service Agent | RAG ב-Agent Platform ניגש לנתונים שהמשתמשים ייבאו, ל-Agent Platform ולמעבדי Document AI בפרויקט | service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-vertex-rag.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com |
roles/ |
| Gemini Enterprise Agent Platform Custom Code Service Agent |
קוד של אימון בהתאמה אישית קוד האפליקציה של Ray ב-Agent Platform |
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform-cc.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com |
roles/aiplatform.customCodeServiceAgent |
| Agent Platform Extension Service Agent | Vertex Extensions | service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-vertex-ex.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com |
|
| חשבון שירות של Cloud AI Platform Notebooks | היכולות של Agent Platform Workbench | service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-notebooks.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com |
roles/notebooks.serviceAgent |
הסוכן של Gemini Enterprise Agent Platform Custom Code Service נוצר רק אם מריצים קוד אימון בהתאמה אישית כדי לאמן מודל בהתאמה אישית.
תפקידים והרשאות של סוכני שירות
בהמשך מפורטים התפקידים וההרשאות שמוענקים לסוכני שירות של Agent Platform.
| תפקיד | הרשאות |
|---|---|
סוכן שירות Vertex AI( נותנת ל-Vertex AI את ההרשאות שנדרשות לו כדי לפעול. |
|
סוכן שירות הנתונים של Vertex AI RAG( סוכן שירות Vertex AI שמשמש את Vertex RAG כדי לגשת לנתונים שיובאו על ידי המשתמש, ל-Vertex AI, למעבדי Document AI ולחיפוש וקטורי בפרויקט |
|
סוכן Vertex AI Custom Code Service( נותן לקוד בהתאמה אישית של Vertex AI את ההרשאות המתאימות. הרשאת ה-IAM aiplatform.customJobs.create היא הרשאה עם הרבה זכויות. באמצעות משימות אימון בהתאמה אישית ב-Vertex AI, הוא מעניק למעשה גישה ברמת עריכה לשירותים אחרים שמופעלים בפרויקט של הצרכן, כמו GCS ו-BigQuery. |
|
סוכן השירות של תוסף Vertex AI( נותן ל-Vertex AI Extension את ההרשאות שהוא צריך כדי לפעול. |
|
סוכן השירות של AI Platform Notebooks( מתן גישה לסוכן שירות של מחברות כדי לנהל מופעי מחברות בפרויקטים של משתמשים |
|
איך נותנים לסוכני השירות של Agent Platform גישה למשאבים אחרים
לפעמים צריך להקצות תפקידים נוספים לסוכן של פלטפורמת הסוכנים. לדוגמה, אם אתם צריכים ש-Agent Platform יקבל גישה לקטגוריה של Cloud Storage בפרויקט אחר, תצטרכו להקצות לסוכן השירות תפקיד נוסף אחד או יותר.
דרישות להוספת תפקידים ב-BigQuery
בטבלה הבאה מפורטים התפקידים הנוספים שצריך להוסיף לסוכן השירות של Agent Platform בשביל טבלאות או תצוגות ב-BigQuery בפרויקט אחר, או כאלה שמגובות על ידי מקור נתונים חיצוני.
המונח פרויקט בית מתייחס לפרויקט שבו נמצאים מערך הנתונים או המודל של Agent Platform. המונח פרויקט אחר מתייחס לכל פרויקט אחר.
| סוג טבלה | פרויקט טבלה | פרויקט של מקור נתונים | צריך להוסיף תפקיד |
|---|---|---|---|
| טבלה ב-BigQuery | פרויקט ביתי | לא רלוונטי | אין. |
| טבלה ב-BigQuery | פרויקט אחר | לא רלוונטי | BigQuery Data Viewer לפרויקט אחר. מידע נוסף |
| תצוגת BigQuery | פרויקט ביתי | לא רלוונטי | אין. |
| תצוגת BigQuery | פרויקט אחר | לא רלוונטי | BigQuery Data Viewer לפרויקט אחר. מידע נוסף |
| מקור נתונים חיצוני של BigQuery שמגובה על ידי Bigtable | פרויקט ביתי | פרויקט ביתי | Bigtable Reader לפרויקט ביתי. מידע נוסף |
| מקור נתונים חיצוני של BigQuery שמגובה על ידי Bigtable | פרויקט ביתי | פרויקט אחר | Bigtable Reader לפרויקט אחר. מידע נוסף |
| מקור נתונים חיצוני של BigQuery שמגובה על ידי Bigtable | פרויקט אחר | פרויקט אחר | BigQuery Reader ו-Bigtable Reader לפרויקט אחר. מידע נוסף |
| מקור נתונים חיצוני ב-BigQuery שמגובה על ידי Cloud Storage | פרויקט ביתי | פרויקט ביתי | אין. |
| מקור נתונים חיצוני ב-BigQuery שמגובה על ידי Cloud Storage | פרויקט ביתי | פרויקט אחר | Storage Object Viewer לפרויקט אחר. מידע נוסף |
| מקור נתונים חיצוני של BigQuery שמגובה ב-Cloud Storage | פרויקט אחר | פרויקט אחר | Storage Object Viewer ו-BigQuery Data Viewer לפרויקט אחר. מידע נוסף |
| מקור נתונים חיצוני של BigQuery שמגובה ב-Google Sheets | פרויקט ביתי | לא רלוונטי | משתפים את הקובץ ב-Sheets עם חשבון השירות של Agent Platform. מידע נוסף |
| מקור נתונים חיצוני של BigQuery שמגובה ב-Google Sheets | פרויקט אחר | לא רלוונטי | BigQuery Reader לפרויקט אחר ולשתף את קובץ הגיליון האלקטרוני ב-Sheets עם חשבון השירות של Agent Platform. |
דרישות להוספת תפקידים ב-Cloud Storage
אם אתם ניגשים לנתונים בקטגוריה של Cloud Storage בפרויקט אחר, אתם צריכים לתת את התפקיד Storage > Storage Object Viewer ל-Agent Platform בפרויקט הזה. מידע נוסף
אם אתם משתמשים בקטגוריה של Cloud Storage כדי לקבל נתונים מהמחשב המקומי לצורך פעולת ייבוא, והקטגוריה נמצאת בפרויקט שונה מפרויקטCloud de Confiance , אתם צריכים להקצות את התפקיד Storage > Storage Object Creator לפלטפורמת הסוכן בפרויקט הזה. מידע נוסף
מתן גישה ל-Agent Platform למשאבים בפרויקט הבית
כדי להקצות תפקידים נוספים לסוכן שירות של Agent Platform בפרויקט הבית:
עוברים לדף IAM במסוף Cloud de Confiance של פרויקט הבית.
מסמנים את התיבה Include Google-provided role grants.
בוחרים את סוכן השירות שרוצים לתת לו את ההרשאות ולוחצים על סמל העיפרון .
אפשר לסנן לפי Principal:@gcp-sa-aiplatform-cc.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com כדי למצוא את סוכני השירות של Agent Platform.
מקצים לסוכן השירות את התפקידים הנדרשים ושומרים את השינויים.
איך נותנים ל-Agent Platform גישה למשאבים בפרויקט אחר
כשמשתמשים במקורות נתונים או ביעדים בפרויקט אחר, צריך לתת לסוכן השירות של Agent Platform הרשאות בפרויקט הזה. סוכן השירות של Agent Platform נוצר אחרי שמפעילים את המשימה האסינכרונית הראשונה (לדוגמה, יצירת נקודת קצה). אפשר גם ליצור באופן מפורש את סוכן השירות של Agent Platform. למידע נוסף, ראו gcloud beta services identity create. הפקודה הזו ב-Google Cloud CLI יוצרת את סוכן השירות הראשי ואת סוכן השירות של הקוד בהתאמה אישית. עם זאת, רק סוכן השירות הראשי מוחזר בתשובה.
כדי להוסיף הרשאות ל-Agent Platform בפרויקט אחר:
נכנסים לדף IAM במסוף Cloud de Confiance של הפרויקט הראשי (הפרויקט שבו אתם משתמשים ב-Agent Platform).
מסמנים את התיבה Include Google-provided role grants.
בוחרים את סוכן השירות שרוצים לתת לו את ההרשאות ומעתיקים את כתובת האימייל שלו (שמופיעה בקטע Principal).
אפשר לסנן לפי Principal:@gcp-sa-aiplatform-cc.s3ns-system.iam.gserviceaccount.com כדי למצוא את סוכני השירות של Agent Platform.
עוברים לפרויקט שבו רוצים לתת את ההרשאות.
לוחצים על Add ומזינים את כתובת האימייל בשדה New principals.
מוסיפים את כל התפקידים הנדרשים ולוחצים על שמירה.
מתן גישה ל-Google Sheets
אם אתם משתמשים במקור נתונים חיצוני של BigQuery שמגובה ב-Google Sheets, אתם צריכים לשתף את הגיליון עם חשבון השירות של Agent Platform. חשבון השירות של Agent Platform נוצר אחרי שמתחילים את המשימה האסינכרונית הראשונה (לדוגמה, יצירת נקודת קצה). אתם יכולים גם ליצור באופן מפורש את חשבון השירות של Agent Platform באמצעות ה-CLI של gcloud, לפי ההוראות האלה.
כדי לתת לנציג גישה לקובץ ב-Sheets:
נכנסים לדף IAM במסוף Cloud de Confiance .
מחפשים את חשבון השירות בשם
Agent Platform Service Agentומעתיקים את כתובת האימייל שלו (שמופיעה בקטע Principal).פותחים את הקובץ ב-Sheets ומשתפים אותו עם הכתובת הזו.
המאמרים הבאים
- מידע נוסף על IAM
- מידע על הרשאות IAM ספציפיות והפעולות שהן תומכות בהן
- במאמר הגדרת פרויקט לצוות מוסבר איך מומלץ להגדיר פרויקט לצוות.
- סקירה כללית של Agent Platform