Administra los comentarios con el SDK de Python o la API de REST

En esta página, se describe cómo usar la API y el SDK del servicio de Feedback para administrar las entradas y el contexto de comentarios. Puedes implementar controles de comentarios personalizados (como botones de Me gusta o No me gusta) en una interfaz de usuario, como widgets de chat o apps para dispositivos móviles, y usar el servicio de Feedback para hacer un seguimiento de los comentarios.

Antes de comenzar

Asegúrate de tener lo siguiente:

  • El rol de Usuario de Agent Platform (roles/aiplatform.user).
  • Sigue los pasos de Authentication para configurar la autenticación.
  • Una instancia de Agent Runtime implementada Si no tienes una instancia implementada, consulta Implementa un agente o inicializa y crea uno siguiendo los pasos de la siguiente sección.
  • Opcional: Para ver las entradas de comentarios junto a los eventos de seguimiento en la consola, asegúrate de que tu instancia de Agent Runtime tenga habilitado el seguimiento.

Crea una instancia de Agent Runtime

Si no tienes una instancia existente de Agent Runtime, puedes inicializar el cliente y crear una:

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)
# If you don't have an Agent Runtime instance already, create an instance.
agent_engine = client.runtimes.create()

# Optionally, print out the Agent Runtime resource name. You will need the
# resource name to interact with the Feedback service later on.
print(agent_engine.api_resource.name)

API de REST

El nombre de un recurso de Agent Runtime usa el siguiente formato: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Tu región. Consulta las regiones admitidas para Runtime.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Runtime.

Crea una entrada de comentarios

Antes de enviar comentarios, debes tener una sesión existente con pocos mensajes intercambiados entre el usuario y el agente. Identifica la respuesta sobre la que quieres enviar comentarios y obtén su ID de evento y su ID de sesión.

Para ello, sigue estos pasos:

  1. Crea una sesión de interacción con un agente.

  2. Envía una consulta al agente y, luego, identifica la respuesta sobre la que quieres enviar comentarios.

  3. Obtén el ID de sesión y el ID del evento de respuesta (que actúa como el ID del evento para la entrada de comentarios). Si usas el servicio de sesión administrado con el ADK, puedes obtener el ID del evento del campo raw_event.id de la respuesta de los eventos de la lista (consulta Cómo enumerar eventos en una sesión).

Registra de forma programática una entrada de comentarios vinculada directamente a un session_id y un event_id de destino que definen un evento de conversación del agente de usuario.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

operation = client.feedback_entries.create(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID",
    session_id="SESSION_ID",
    event_id="EVENT_ID",
    feedback_type="THUMBS_UP",
    config={
        "feedback_text": "The response was helpful and accurate.",
        "feedback_labels": ["accurate"],
        "user_id": "user-123",
        "source": "Chat UI",
        "custom_metadata": {"model_temperature": "0.7"},
    }
)

# Retrieve the created feedback entry details
feedback_entry = operation.response
print(f"Created feedback entry: {feedback_entry.name}")

Los valores admitidos para feedback_type son los siguientes:

  • "THUMBS_UP"
  • "THUMBS_DOWN"
  • "FEEDBACK_TYPE_UNSPECIFIED"

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región en la que se encuentra tu instancia de Agent Engine.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Engine.
  • SESSION_ID: Es el ID de la sesión que define la conversación asociada con los comentarios.
  • EVENT_ID: Es el ID del evento que identifica el mensaje o el nodo específico al que se dirige la opinión.

Método HTTP y URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "sessionId": "SESSION_ID",
  "eventId": "EVENT_ID",
  "feedbackType": "THUMBS_DOWN",
  "feedbackLabels": ["inaccurate"],
  "feedbackText": "The answer was incorrect.",
  "userId": "user-123",
  "source": "Chat UI",
  "customMetadata": {
    "temperature": "0.7"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries" | Select-Object -Expand Content

Recibirás una operación de larga duración que indica el estado de la creación de la entrada de comentarios.

Recupera una entrada de comentarios

Recupera la carga útil estructurada completa de un registro de comentarios aislado con su dirección de recurso única.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

feedback_entry = client.feedback_entries.get(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"
)

print(f"Feedback Type: {feedback_entry.feedback_type}")
print(f"Feedback Text: {feedback_entry.feedback_text}")

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región en la que se encuentra tu instancia de Agent Engine.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Engine.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Es el ID del recurso de la entrada de comentarios.

Método HTTP y URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID" | Select-Object -Expand Content

La respuesta incluye los detalles de la entrada de comentarios, como el ID de sesión, el tipo, las etiquetas y el texto.

Enumera las entradas de comentarios

Enumera las entradas de comentarios en tu instancia de Agent Runtime. Puedes aplicar filtros y ordenar propiedades.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

response = client.feedback_entries.list(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID",
    config={
        "filter": 'session_id="SESSION_ID"',
        "order_by": "create_time desc"
    }
)

for entry in response:
    print(f"Entry name: {entry.name}, Type: {entry.feedback_type}")

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región en la que se encuentra tu instancia de Agent Engine.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Engine.

Método HTTP y URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries" | Select-Object -Expand Content

La respuesta incluye una lista de entradas de comentarios que coinciden con los filtros aplicados, junto con un token de paginación si hay entradas adicionales.

Puedes usar el parámetro de consulta filter para realizar consultas por atributos específicos. Para ordenar, usa el parámetro de consulta order_by.

Campos admitidos para el filtrado:

  • session_id, como session_id="SESSION_ID"
  • user_id, como user_id="YOUR_USER_ID"
  • feedback_type, como feedback_type="THUMBS_DOWN"
  • feedback_labels, como feedback_labels: "inaccurate"
  • create_time
  • update_time

Campos admitidos para la ordenación:

  • create_time
  • update_time

Actualiza una entrada de comentarios

Actualiza los detalles de una entrada de comentarios existente, como modificar etiquetas, comentarios o metadatos personalizados.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

operation = client.feedback_entries.update(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID",
    feedback_type="THUMBS_DOWN",
    config={
        "feedback_text": "Actually, this response was not accurate.",
        "feedback_labels": ["inaccurate"],
    }
)

updated_entry = operation.response
print(f"Updated entry: {updated_entry.name}")

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región en la que se encuentra tu instancia de Agent Engine.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Engine.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Es el ID del recurso de la entrada de comentarios que se actualizará.

Método HTTP y URL: 

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID?updateMask=feedbackType,feedbackLabels,feedbackText

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "feedbackType": "THUMBS_DOWN",
  "feedbackLabels": ["inaccurate", "incomplete"],
  "feedbackText": "The response was details-lacking and inaccurate."
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID?updateMask=feedbackType,feedbackLabels,feedbackText"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID?updateMask=feedbackType,feedbackLabels,feedbackText" | Select-Object -Expand Content

Recibirás una operación de larga duración que indica el progreso de la operación de actualización.

Cómo borrar una entrada de comentarios

Borra de forma permanente una entrada de comentarios de tu proyecto.

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

client.feedback_entries.delete(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"
)

print("Feedback entry deleted.")

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región en la que se encuentra tu instancia de Agent Engine.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Engine.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Es el ID del recurso de la entrada de comentarios que se borrará.

Método HTTP y URL: 

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID" | Select-Object -Expand Content

Recibirás una operación de larga duración que muestra el estado de eliminación.

Contexto de los comentarios

El contexto de comentarios (FeedbackContext) es un recurso secundario de una entrada de comentarios (FeedbackEntry) que se crea y borra automáticamente junto con su entrada de comentarios principal. De forma predeterminada, el contexto de comentarios contiene una lista vacía de eventos.

El contexto de comentarios almacena transcripciones o estados de eventos asociados con la entrada de comentarios. Esta separación de recursos:

  • Conserva el historial de conversaciones: Incluso si se borra la sesión original, se conservan las transcripciones o los registros almacenados en el contexto de comentarios.
  • Reduce el tamaño de la respuesta: Cuando recuperas entradas de comentarios, no es necesario que recuperes los detalles del contexto.

El recurso FeedbackContext tiene la siguiente estructura:

projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext

Recupera el contexto de los comentarios

Obtén los detalles y los eventos de conversación almacenados en el contexto de comentarios:

Python SDK 

import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

feedback_context = client.feedback_entries.feedback_contexts.get(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext"
)

# Point to event list
for event in feedback_context.context_events:
    print(f"Author: {event.author}")
    if event.content and event.content.parts:
        print(f"Content: {event.content.parts[0].text}")

API de REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región en la que se encuentra tu instancia de Agent Engine.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Engine.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Es el ID del recurso de la entrada de comentarios.

Método HTTP y URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext" | Select-Object -Expand Content

La respuesta incluye detalles sobre el contexto de comentarios solicitado, incluida la lista de eventos de conversación asociados con la entrada de comentarios principal.

Crea y actualiza el contexto de comentarios

Python SDK

Para completar o modificar el historial de conversación asociado con una entrada de comentarios, actualiza el contexto de los comentarios con el siguiente flujo de dos pasos:

  1. Crea la entrada de comentarios: Llama a los métodos estándar para crear el registro de comentarios principal.
  2. Actualiza el contexto de los comentarios: Después de obtener el ID de la entrada de comentarios, envía una solicitud para completar los eventos de contexto.
import os
import agentplatform

# Set this environment variable to enable the Enterprise features.
os.environ["GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE"] = "TRUE"

client = agentplatform.Client(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

# Construct conversation events
session_event = {
    "author": "user",
    "content": {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "Hello Agent"}]
    }
}

operation = client.feedback_entries.feedback_contexts.update(
    name="projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID",
    context_events=[session_event]
)

updated_context = operation.response
print("Feedback context updated successfully.")

API de REST

Para completar o modificar el historial de conversación asociado con una entrada de comentarios, actualiza el contexto de los comentarios con el siguiente flujo de dos pasos:

  1. Crea la entrada de comentarios: Llama a CreateFeedbackEntry para crear el registro de comentarios principal.
  2. Actualiza el contexto de los comentarios: Una vez que obtengas el ID de la entrada de comentarios, envía una solicitud PATCH al recurso secundario de contexto (UpdateFeedbackContext) para completar contextEvents.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • PROJECT_ID: ID del proyecto
  • LOCATION: Es la región en la que se encuentra tu instancia de Agent Engine.
  • AGENT_ENGINE_ID: Es el ID de recurso de tu instancia de Agent Engine.
  • FEEDBACK_ENTRY_ID: Es el ID del recurso de la entrada de comentarios.

Método HTTP y URL: 

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext?updateMask=contextEvents

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "contextEvents": [
    {
      "author": "user",
      "content": {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "What is the capital of France?"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "author": "agent",
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "Paris is the capital of France."
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext?updateMask=contextEvents"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/reasoningEngines/AGENT_ENGINE_ID/feedbackEntries/FEEDBACK_ENTRY_ID/feedbackContext?updateMask=contextEvents" | Select-Object -Expand Content

Recibirás una operación de larga duración que muestra el progreso de la actualización del contexto de comentarios.

Para quitar el contexto de comentarios, envía una actualización vacía (por ejemplo, con context_events establecido en una lista vacía).