Agent gestiti dall'API Gemini: 3.6 Flash, Hook e altro ancora

Gli agenti gestiti nell'API Gemini ora utilizzano per impostazione predefinita Gemini 3.6 Flash. I nuovi hook ambientali ti consentono di bloccare, eseguire lint o controllare le chiamate agli strumenti all'interno della sandbox. Inoltre, abbiamo aggiunto controlli di budget, trigger pianificati e accesso al livello gratuito.

Gli agenti gestiti nell'API Gemini ora supportano hook ambientali, selezione del modello e accesso al livello gratuito. Queste funzionalità si basano sul nostro precedente annuncio che introduceva attività in background e integrazione con server MCP remoti.

Con gli agenti gestiti nella Gemini Interactions API, una singola chiamata API coordina ragionamento, esecuzione di codice, installazione di pacchetti, gestione file e recupero web all'interno di una sandbox cloud isolata.

Se stai usando un assistente di codifica AI, esegui questo comando nel terminale per dargli accesso alla skill Interactions API: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

Di seguito sono riportati esempi che utilizzano l'SDK TypeScript/JavaScript @google/genai. Per Python o cURL, consulta la documentazione dell'agente antigravità.

1npm install @google/genai

Gemini 3.6 Flash è ora l'impostazione predefinita

L'agente antigravity-preview-05-2026 ora utilizza Gemini 3.6 Flash per impostazione predefinita. Non sono necessarie modifiche al codice. La tua prossima interazione lo adotterà automaticamente.

Puoi anche selezionare esplicitamente i modelli passando agent_config.model quando crei un'interazione o un agente gestito. Usa Gemini 3.5 Flash-Lite per costi inferiori o fissa il modello di tua preferenza.

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5const interaction = await client.interactions.create({
6  agent: "antigravity-preview-05-2026",
7  input: "Controlla tutte le dipendenze in package.json, aggiorna i pacchetti obsoleti e verifica la build eseguendo npm test.",
8  environment: "remote",
9  agent_config: {
10    type: "antigravity",
11    model: "gemini-3.5-flash-lite",
12  },
13});
14
15console.log(interaction.output_text);

I modelli supportati includono:

• Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash, predefinito): Modello bilanciato per ragionamento, codifica e utilizzo di strumenti.
• Gemini 3.5 Flash (gemini-3.5-flash): Generazione precedente per flussi di lavoro generici degli agenti.
• Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite): Latenza e costo più bassi nella famiglia Gemini 3.5.

Hook ambientali: blocca, esegui lint e controlla le chiamate agli strumenti nella sandbox

Gli hook ambientali ti permettono di eseguire script personalizzati prima o dopo ogni chiamata a uno strumento effettuata dall'agente all'interno della sua sandbox. Aggiungi un file .agents/hooks.json al tuo ambiente e il runtime eseguirà i tuoi gestori sugli eventi pre_tool_execution o post_tool_execution.

1{
2  "security-gate": {
3    "pre_tool_execution": [
4      {
5        "matcher": "code_execution|write_file",
6        "hooks": [
7          {
8            "type": "command",
9            "command": "python3 /.agents/hooks-scripts/gate.py",
10            "timeout": 10
11          }
12        ]
13      }
14    ]
15  },
16  "auto-format": {
17    "post_tool_execution": [
18      {
19        "matcher": "*",
20        "hooks": [
21          {
22            "type": "command",
23            "command": "python3 /.agents/hooks-scripts/auto_lint.py",
24            "timeout": 15
25          }
26        ]
27      }
28    ]
29  }
30}

In questa configurazione:

• Il gruppo security-gate esegue gate.py prima di ogni chiamata code_execution o write_file. Se lo script restituisce {"decision": "deny", "reason": "..."}, la chiamata allo strumento viene saltata e il motivo del rifiuto viene passato nel contesto del modello.
• Il gruppo auto-format esegue auto_lint.py dopo ogni strumento per applicare lo stile del codice.
• Gli hook supportano anche gestori di tipo http che inviano POST direttamente a un endpoint esterno.

Per definizioni complete degli hook HTTP e semantica di gestione degli errori, consulta la documentazione degli hook.

I team stanno già utilizzando gli hook per creare pipeline di validazione di livello produttivo. Ad esempio, la banca d'investimento nativa AI Offdeal utilizza hook post_tool_execution per eseguire la verifica automatica delle immagini all'interno della sandbox remota.

OffDeal è una banca d'investimento nativa AI, e Archie è l'analista AI che i nostri banchieri usano ogni giorno. Un requisito per le presentazioni pronte per i banchieri sono i loghi aziendali: tabelle degli acquirenti, colonne degli sponsor, griglie tombstone, spesso 30+ loghi in una singola presentazione, ognuno dei quali deve essere dell'azienda giusta, delle dimensioni e proporzioni appropriate, contenere il nome, avere uno sfondo trasparente e un contrasto elevato quando posizionato su una diapositiva bianca.

Prima degli hook per agenti, non potevamo farlo sugli agenti gestiti di Gemini: la sandbox è remota, quindi il nostro codice di validazione non aveva dove essere eseguito. Con gli hook, un hook post_tool_execution attiva la nostra pipeline all'interno della sandbox nel momento in cui Archie scrive il suo elenco di aziende, recuperando candidati, applicando controlli di qualità a livello di pixel, verificando ogni logo con Gemini vision e pubblicando un manifesto dei file approvati che sono le uniche immagini consentite nella presentazione.

— Alston Lin, Fondatore e CTO di OffDeal

Funzionalità di controllo dei costi e automazione

Disponibilità del livello gratuito

Gli agenti gestiti sono ora disponibili sui progetti del livello gratuito. Gli sviluppatori possono sperimentare con flussi di lavoro degli agenti utilizzando una chiave API da un progetto senza fatturazione attiva.

Controlli di budget

Poiché gli agenti gestiti eseguono cicli autonomi multi-turno, le attività complesse possono consumare budget di token significativi. Per prevenire attività fuori controllo, puoi passare max_total_tokens all'interno di agent_config per limitare il consumo totale (input + output + ragionamento).

Quando l'agente raggiunge il limite, l'esecuzione si mette in pausa in sicurezza e l'interazione restituisce status: "incomplete". Lo stato dell'ambiente viene preservato, consentendoti di continuare da dove si era fermato passando previous_interaction_id con un nuovo budget.

1const interaction = await client.interactions.create({
2  agent: "antigravity-preview-05-2026",
3  input: "Controlla tutti i moduli in questo repository e genera un report di migrazione.",
4  agent_config: {
5    type: "antigravity",
6    max_total_tokens: 10000,
7  },
8  environment: "remote",
9});

Esecuzione pianificata con trigger

Automatizza le attività ricorrenti degli agenti con trigger pianificati. Un trigger associa un agente, un ambiente, un prompt e una pianificazione cron in una risorsa persistente che si attiva senza intervento manuale. Ogni esecuzione riutilizza la stessa sandbox, quindi i file persistono tra le esecuzioni.

API degli ambienti

L'API degli ambienti ti permette di elencare, ispezionare ed eliminare sessioni sandbox dal codice. Recupera gli ID ambiente dopo una disconnessione o pulisci le sandbox quando la tua pipeline termina invece di attendere il TTL di 7 giorni.

Inizia con gli agenti gestiti

Questi aggiornamenti trasformano gli agenti gestiti in lavoratori pianificati e con controllo dei costi che operano autonomamente all'interno di ambienti di sviluppo reali senza superare il budget o richiedere orchestrazione esterna.

Consulta la panoramica della Gemini Interactions API e la guida rapida agli agenti gestiti per esplorare definizioni personalizzate degli agenti, configurazioni ambientali, regole di rete e pattern di streaming avanzati.