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

Hoy anunciamos nuevas capacidades para Managed Agents en Gemini API, incluyendo disponibilidad en el nivel gratuito, guardarraíles de control de presupuesto y disparadores programados. Basándonos en nuestro lanzamiento anterior de tareas en segundo plano e integración remota con servidores MCP, estas actualizaciones responden directamente a los comentarios de los desarrolladores para que puedas implementar agentes fiables, con control de costes y automatizados.

Con los managed agents en la API Gemini Interactions, llamas a un único 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 Interactions: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

A continuación se muestran ejemplos que utilizan 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 costes

Disponibilidad del nivel gratuito en la API Gemini

Estamos ampliando la disponibilidad en vista previa de los managed agents a proyectos de nivel gratuito a través de la API Gemini.

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

Guardarraíles de control de presupuesto

Debido a que un agente Antigravity ejecuta un bucle autónomo de razonamiento, ejecución de herramientas y código a lo largo de múltiples turnos, una sola interacción puede acumular una cantidad significativa de tokens. Para asegurarnos de que no gastes dinero sin control en tareas desbocadas o recuentos de tokens inesperadamente altos, presentamos los controles de presupuesto como guardarraíles financieros.

Pasa max_total_tokens dentro de agent_config para controlar el total de tokens (entrada + salida + pensamiento) que puede consumir una interacción. Cuando el agente alcanza el límite, la interacción se detiene de forma segura y devuelve status: "incomplete". El trabajo del agente y el estado del sistema de archivos del entorno se conservan, lo que te permite supervisar la ejecución a través de SSE streaming y continuar una interacción incompleta justo donde se quedó pasando 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(`Status: ${interaction.status}`);
17console.log(`Tokens used: ${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(`Continuation status: ${continuation.status}`);
32}

Ejecución programada con disparadores

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

Un disparador vincula un agente, entorno, indicación 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 accesibles de inmediato en la siguiente, lo que hace que los disparadores sean ideales para el triaje diario de incidencias, informes de regresión nocturnos o 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 * * *", // Cada mañana 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. Comprueba si hay nuevas incidencias etiquetadas como 'accepted', omite las que ya estén registradas en /workspace/solved-issues/, corrige el resto y abre PRs. 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(`Trigger created: ${trigger.id}`);
35console.log(`Next scheduled run: ${trigger.next_run_time}`);
36
37const executions = await client.triggers.listExecutions(trigger.id);
38for (const ex of executions.trigger_executions) {
39  console.log(`${ex.id}: ${ex.status} (${ex.start_time} - ${ex.end_time})`);
40}

Comienza con los managed agents

Estas actualizaciones convierten a los managed agents en trabajadores programados con control de costes 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 Gemini Interactions y la guía de inicio rápido de managed agents para explorar definiciones de agentes personalizados, configuraciones de entorno, reglas de red y patrones avanzados de streaming.