Agent gestiti dell'API Gemini: piano gratuito, trigger e altro

Oggi annunciamo nuove funzionalità per gli Agenti Gestiti nell'API Gemini, tra cui la disponibilità del livello gratuito, i guardrail per il controllo del budget e i trigger programmati. Basandoci sul nostro precedente rilascio di attività in background e integrazione con server MCP remoti, questi aggiornamenti rispondono direttamente al feedback degli sviluppatori, permettendoti di distribuire agenti affidabili, con controllo dei costi e automatizzati.

Con gli agenti gestiti nella API Gemini Interactions, chiami un singolo endpoint e Gemini si occupa di ragionamento, esecuzione del codice, installazione di pacchetti, gestione dei file e informazioni web all'interno di un sandbox cloud isolato.

Se sei un agente di codifica AI, chiedi al tuo umano di installare la skill Interactions API: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

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

1npm install @google/genai

Crea agenti automatizzati con controllo dei costi

Disponibilità del livello gratuito sull'API Gemini

Stiamo espandendo la disponibilità in anteprima degli agenti gestiti ai progetti del livello gratuito tramite l'API Gemini.

Per utilizzare il livello gratuito, invia le tue richieste utilizzando una chiave API collegata a un progetto gratuito (un progetto senza fatturazione attiva). Quando utilizzi una chiave API del livello gratuito, le tue interazioni non verranno addebitate e verranno eseguite secondo i nostri limiti di velocità e quote di utilizzo gratuiti.

Guardrail per il controllo del budget

Poiché un agente Antigravity esegue un ciclo autonomo di ragionamento, esecuzione di strumenti e codice su più turni, una singola interazione può accumulare token significativi. Per garantire che tu non spenda all'infinito denaro per attività fuori controllo o conteggi di token inaspettatamente elevati, introduciamo i controlli di budget come guardrail finanziari.

Passa max_total_tokens all'interno di agent_config per controllare i token totali (input + output + ragionamento) che un'interazione può consumare. Quando l'agente raggiunge il limite, l'interazione si ferma in sicurezza e restituisce lo stato: "incomplete". Il lavoro dell'agente e lo stato del filesystem dell'ambiente vengono preservati, permettendoti di monitorare l'esecuzione tramite streaming SSE e continuare un'interazione incompleta esattamente da dove si era interrotta, passando previous_interaction_id e environment insieme a un nuovo budget.

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5// 1. Avvia un audit multi-step con controlli di budget rigorosi, limitati a 10.000 token
6const interaction = await client.interactions.create({
7  agent: "antigravity-preview-05-2026",
8  input: "Clona https://github.com/google/guava, controlla tutti i moduli in guava/src per classi deprecate e utility interne, e genera un report di audit completo per la migrazione con esempi di codice in /workspace/migration_audit.md.",
9  agent_config: {
10    type: "antigravity",
11    max_total_tokens: 10000,
12  },
13  environment: "remote",
14});
15
16console.log(`Stato: ${interaction.status}`);
17console.log(`Token utilizzati: ${interaction.usage?.total_tokens}`);
18
19// 2. Può continuare quando invia "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(`Stato della continuazione: ${continuation.status}`);
32}

Esecuzione programmata con trigger

Invece di eseguire script di pianificazione esterni o mantenere un'infrastruttura dedicata per i processi cron, ora puoi automatizzare le attività ricorrenti degli agenti utilizzando i trigger programmati.

Un trigger associa un agente, un ambiente, un prompt e una pianificazione cron in una risorsa persistente che si attiva automaticamente senza intervento manuale. Ogni esecuzione programmata riutilizza lo stesso ambiente sandbox sottostante, quindi i file creati o clonati in una esecuzione persistono e sono immediatamente accessibili nella successiva, rendendo i trigger ideali per il triage giornaliero dei problemi, la reportistica notturna delle regressioni o la manutenzione programmata del repository attraverso liste di permessi di rete configurate.

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5const trigger = await client.triggers.create({
6  schedule: "0 9 * * *", // Ogni mattina alle 9:00
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: "Esamina le PR aperte nel nostro repo per nuovi commenti e rispondi ai feedback. Controlla i nuovi problemi etichettati come 'accepted', salta quelli tracciati in /workspace/solved-issues/, risolvi gli altri e apri PR. Salva i report 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 creato: ${trigger.id}`);
35console.log(`Prossima esecuzione programmata: ${trigger.next_run_time}`);
36
37const executions = await client.triggers.listExecutions(trigger.id);
38for (const ex of executions.trigger_executions) {
39  console.log(`${ex.id}: ${ex.status} (${ex.start_time} - ${ex.end_time})`);
40}

Inizia con gli agenti gestiti

Questi aggiornamenti trasformano gli agenti gestiti in lavoratori programmati con controllo dei costi che operano in modo autonomo all'interno di ambienti di sviluppo reali, senza sforare il budget o richiedere orchestrazione esterna.

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