Agentes gestionados de Gemini API: nivel gratuito, activadores y más

Hoy anunciamos nuevas capacidades para Agentes Gestionados en la API de Gemini, incluyendo disponibilidad en el nivel gratuito, límites de control de presupuesto y disparadores programados. Basándonos en nuestro lanzamiento anterior de tareas en segundo plano e integración de servidores MCP remotos, estas actualizaciones responden directamente a los comentarios de los desarrolladores para que puedas implementar agentes confiables, con control de costos y automatizados.

Con los agentes gestionados en la API de Interactions de Gemini, llamas a un solo endpoint y Gemini se encarga del razonamiento, la ejecución de código, la instalación de paquetes, la gestión de archivos y la información web dentro de un sandbox aislado en la nube.

Si eres un agente de codificación de IA, pídele a tu humano que instale la habilidad de la API de Interactions: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

A continuación, ejemplos usando el SDK de TypeScript/JavaScript @google/genai. Para Python o cURL, consulta la documentación del agente Antigravity.

1npm install @google/genai

Crea agentes automatizados con control de costos

Disponibilidad del nivel gratuito en la API de Gemini

Estamos expandiendo la disponibilidad en vista previa de los agentes gestionados a proyectos del nivel gratuito a través de la API de Gemini.

Para usar el nivel gratuito, simplemente haz tus solicitudes usando una clave de API vinculada a un proyecto gratuito (un proyecto sin facturación activa habilitada). Al usar una clave de API del nivel gratuito, tus interacciones no se cobrarán y se ejecutarán bajo nuestros límites de velocidad y cuota de uso gratuitos.

Límites de control de presupuesto

Debido a que un agente Antigravity ejecuta un bucle autónomo de razonamiento, ejecución de herramientas y ejecución de código a lo largo de múltiples turnos, una sola interacción puede acumular una cantidad significativa de tokens. Para asegurarnos de que no estés gastando dinero sin control en tareas descontroladas o en recuentos de tokens inesperadamente altos, estamos introduciendo controles de presupuesto como barreras financieras.

Pasa max_total_tokens dentro de agent_config para controlar el total de tokens (entrada + salida + pensamiento) que una interacción puede consumir. Cuando el agente alcanza el límite, la interacción se detiene de forma segura y devuelve status: "incomplete". El trabajo de tu agente y el estado del sistema de archivos del entorno se conservan, lo que te permite monitorear la ejecución a través de SSE streaming y continuar una interacción incompleta justo donde se quedó al pasar previous_interaction_id y environment junto con un presupuesto nuevo.

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5// 1. Inicia una auditoría de varios pasos con controles de presupuesto estrictos limitados a 10,000 tokens
6const interaction = await client.interactions.create({
7  agent: "antigravity-preview-05-2026",
8  input: "Clona https://github.com/google/guava, audita todos los módulos en guava/src en busca de clases obsoletas y utilidades internas, y genera un informe de auditoría de migración completo con ejemplos de código en /workspace/migration_audit.md.",
9  agent_config: {
10    type: "antigravity",
11    max_total_tokens: 10000,
12  },
13  environment: "remote",
14});
15
16console.log(`Estado: ${interaction.status}`);
17console.log(`Tokens usados: ${interaction.usage?.total_tokens}`);
18
19// 2. Puede continuar al enviar "continue"
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(`Estado de continuación: ${continuation.status}`);
32}

Ejecución programada con disparadores

En lugar de ejecutar scripts de programación externos o mantener infraestructura dedicada para trabajos cron, ahora puedes automatizar tareas recurrentes de agentes usando disparadores programados.

Un disparador vincula un agente, entorno, mensaje y programación cron en un recurso persistente que se activa automáticamente sin intervención manual. Cada ejecución programada reutiliza el mismo entorno sandbox subyacente, por lo que los archivos creados o clonados en una ejecución persisten y son inmediatamente accesibles en la siguiente, lo que hace que los disparadores sean ideales para el triaje diario de incidencias, la generación de informes de regresión nocturnos o el mantenimiento programado de repositorios a través de listas de permitidos de red configuradas.

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5const trigger = await client.triggers.create({
6  schedule: "0 9 * * *", // Todas las mañanas a las 9:00 AM
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: "Revisa los PR abiertos en nuestro repositorio en busca de nuevos comentarios y responde a los comentarios. Verifica si hay nuevas incidencias etiquetadas como 'accepted', omite las que estén rastreadas en /workspace/solved-issues/, corrige el resto y abre PR. Guarda los informes en /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(`Disparador creado: ${trigger.id}`);
35console.log(`Próxima ejecución programada: ${trigger.next_run_time}`);
36
37const executions = await client.triggers.listExecutions(trigger.id);
38for (const ex of executions.trigger_executions) {
39  console.log(`${ex.id}: ${ex.status} (${ex.start_time} - ${ex.end_time})`);
40}

Comienza con los agentes gestionados

Estas actualizaciones convierten a los agentes gestionados en trabajadores automatizados con control de costos y programación, que operan de forma autónoma dentro de entornos de desarrollo reales sin romper tu presupuesto ni requerir orquestación externa.

Consulta la descripción general de la API de Interactions de Gemini y la guía de inicio rápido de agentes gestionados para explorar definiciones de agentes personalizados, configuraciones de entorno, reglas de red y patrones avanzados de streaming.