Gemini API Managed Agents: Kostenloses Kontingent, Trigger & mehr

Heute kündigen wir neue Funktionen für Managed Agents in der Gemini API an, einschließlich Verfügbarkeit des Free Tiers, Budgetkontrollen und geplanten Triggern. Aufbauend auf unserer vorherigen Veröffentlichung von Hintergrundaufgaben und Remote-MCP-Serverintegration adressieren diese Updates direkt das Feedback von Entwicklern, sodass Sie zuverlässige, kostengesteuerte und automatisierte Agenten einsetzen können.

Mit verwalteten Agenten in der Gemini Interactions API rufen Sie einen einzigen Endpunkt auf und Gemini übernimmt die Argumentation, Codeausführung, Paketinstallation, Dateiverwaltung und Webinformationen in einer isolierten Cloud-Sandbox.

Wenn Sie ein KI-Codierungsagent sind, bitten Sie Ihren Menschen, den Interactions-API-Skill zu installieren: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

Im Folgenden finden Sie Beispiele mit dem @google/genai TypeScript/JavaScript SDK. Für Python oder cURL schauen Sie in die Dokumentation zum Antigravity-Agenten.

1npm install @google/genai

Kostengesteuerte, automatisierte Agenten erstellen

Verfügbarkeit des Free Tiers in der Gemini API

Wir erweitern die Vorschauverfügbarkeit von verwalteten Agenten auf Free-Tier-Projekte über die Gemini API.

Um den Free Tier zu nutzen, senden Sie Ihre Anfragen einfach mit einem API-Schlüssel, der mit einem kostenlosen Projekt verknüpft ist (einem Projekt ohne aktivierte Abrechnung). Wenn Sie einen API-Schlüssel des Free Tiers verwenden, werden Ihre Interaktionen nicht berechnet und laufen stattdessen unter unseren kostenlosen Ratengrenzen und Nutzungskontingenten.

Budgetkontrollen als Leitplanken

Da ein Antigravity-Agent eine autonome Schleife aus Argumentation, Toolausführung und Codeausführung über mehrere Durchläufe hinweg ausführt, kann eine einzelne Interaktion erhebliche Token ansammeln. Um sicherzustellen, dass Sie nicht endlos Geld für ausufernde Aufgaben oder unerwartet hohe Tokenanzahlen ausgeben, führen wir Budgetkontrollen als finanzielle Leitplanken ein.

Übergeben Sie max_total_tokens innerhalb von agent_config, um die Gesamtzahl der Token (Eingabe + Ausgabe + Denken) zu steuern, die eine Interaktion verbrauchen kann. Wenn der Agent die Grenze erreicht, stoppt die Interaktion sicher und gibt den Status: "incomplete" zurück. Der Arbeitsstand und der Dateisystemzustand der Umgebung Ihres Agents bleiben erhalten, sodass Sie die Ausführung über SSE-Streaming überwachen und eine unvollständige Interaktion genau dort fortsetzen können, wo sie aufgehört hat, indem Sie previous_interaction_id und environment zusammen mit einem neuen Budget übergeben.

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5// 1. Starten Sie eine mehrstufige Prüfung mit strengen Budgetkontrollen, begrenzt auf 10.000 Token
6const interaction = await client.interactions.create({
7  agent: "antigravity-preview-05-2026",
8  input: "Klonen Sie https://github.com/google/guava, prüfen Sie alle Module in guava/src auf veraltete Klassen und interne Hilfsprogramme, und erstellen Sie einen umfassenden Migrationsprüfbericht mit Codebeispielen in /workspace/migration_audit.md.",
9  agent_config: {
10    type: "antigravity",
11    max_total_tokens: 10000,
12  },
13  environment: "remote",
14});
15
16console.log(`Status: ${interaction.status}`);
17console.log(`Verwendete Token: ${interaction.usage?.total_tokens}`);
18
19// 2. Kann fortgesetzt werden, wenn "continue" gesendet wird
20if (interaction.status === "incomplete") {
21  const continuation = await client.interactions.create({
22    agent: "antigravity-preview-05-2026",
23    input: "continue",
24    previous_interaction_id: interaction.id,
25    environment: interaction.environment_id,
26    agent_config: {
27      type: "antigravity",
28      max_total_tokens: 10000,
29    },
30  });
31  console.log(`Fortsetzungsstatus: ${continuation.status}`);
32}

Geplante Ausführung mit Triggern

Anstatt externe Planungsskripte auszuführen oder dedizierte Infrastruktur für Cron-Jobs zu unterhalten, können Sie jetzt wiederkehrende Agentenaufgaben mit geplanten Triggern automatisieren.

Ein Trigger bindet einen Agenten, eine Umgebung, einen Prompt und einen Cron-Zeitplan in eine persistente Ressource, die automatisch ohne manuelles Eingreifen ausgelöst wird. Jede geplante Ausführung verwendet dieselbe zugrunde liegende Sandbox-Umgebung, sodass Dateien, die in einem Durchlauf erstellt oder geklont wurden, erhalten bleiben und im nächsten sofort zugänglich sind. Dadurch sind Trigger ideal für tägliches Issue-Triage, nächtliche Regression-Berichte oder geplante Repository-Wartung über konfigurierte Netzwerk-Allowlists.

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5const trigger = await client.triggers.create({
6  schedule: "0 9 * * *", // Jeden Morgen um 9:00 Uhr
7  time_zone: "America/Los_Angeles",
8  display_name: "daily-issue-solver",
9  interaction: {
10    agent: "antigravity-preview-05-2026",
11    input: [
12      {
13        type: "text",
14        text: "Überprüfen Sie offene PRs in unserem Repo auf neue Kommentare und gehen Sie auf Feedback ein. Suchen Sie nach neuen Issues mit dem Label 'accepted', überspringen Sie solche, die in /workspace/solved-issues/ verfolgt werden, beheben Sie die restlichen und erstellen Sie PRs. Speichern Sie Berichte in /workspace/solved-issues/.",
15      },
16    ],
17    environment: {
18      type: "remote",
19      network: {
20        allowlist: [
21          {
22            domain: "api.github.com",
23            transform: {
24              Authorization: "Bearer ghp_example_token",
25            },
26          },
27          { domain: "github.com" },
28        ],
29      },
30    },
31  },
32});
33
34console.log(`Trigger erstellt: ${trigger.id}`);
35console.log(`Nächste geplante Ausführung: ${trigger.next_run_time}`);
36
37const executions = await client.triggers.listExecutions(trigger.id);
38for (const ex of executions.trigger_executions) {
39  console.log(`${ex.id}: ${ex.status} (${ex.start_time} - ${ex.end_time})`);
40}

Erste Schritte mit verwalteten Agenten

Diese Updates verwandeln verwaltete Agenten in kostengesteuerte, geplante Arbeiter, die autonom in realen Entwicklungsumgebungen arbeiten, ohne Ihr Budget zu sprengen oder externe Orchestrierung zu erfordern.

Sehen Sie sich die Gemini Interactions API Übersicht und den Quickstart für verwaltete Agenten an, um benutzerdefinierte Agentendefinitionen, Umgebungskonfigurationen, Netzwerkregeln und erweiterte Streaming-Muster zu erkunden.