Os Managed Agents na Gemini API agora usam o Gemini 3.6 Flash como padrão. Novos environment hooks permitem bloquear, lintar ou auditar chamadas de ferramentas dentro do sandbox. Além disso, adicionamos controles de orçamento, gatilhos agendados e acesso ao nível gratuito.
Os Managed Agents na Gemini API estão recebendo environment hooks, seleção de modelos e acesso ao nível gratuito. Esses recursos se baseiam no nosso lançamento anterior que apresentou tarefas em segundo plano e integração com servidor MCP remoto.
Com os managed agents na Gemini Interactions API, uma única chamada de API coordena raciocínio, execução de código, instalação de pacotes, gerenciamento de arquivos e recuperação web dentro de um sandbox isolado na nuvem.
Se você está usando um assistente de codificação de IA, digite isto no seu terminal para dar a ele acesso à habilidade da Interactions API: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api
Abaixo estão exemplos usando o SDK @google/genai TypeScript/JavaScript. Para Python ou cURL, confira a documentação do agente Antigravity.
1npm install @google/genai
Gemini 3.6 Flash agora é o padrão
O agente antigravity-preview-05-2026 agora usa Gemini 3.6 Flash como padrão. Nenhuma alteração de código é necessária. Sua próxima interação o adotará automaticamente.
Você também pode selecionar modelos explicitamente passando agent_config.model ao criar uma interação ou um managed agent. Use o Gemini 3.5 Flash-Lite para menor custo, ou fixe no modelo de sua preferência.
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";23const client = new GoogleGenAI({});45const interaction = await client.interactions.create({6 agent: "antigravity-preview-05-2026",7 input: "Audite todas as dependências no package.json, atualize pacotes desatualizados e verifique a build executando npm test.",8 environment: "remote",9 agent_config: {10 type: "antigravity",11 model: "gemini-3.5-flash-lite",12 },13});1415console.log(interaction.output_text);
Os modelos suportados incluem:
- Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash, padrão): Modelo equilibrado para raciocínio, codificação e uso de ferramentas.
- Gemini 3.5 Flash (gemini-3.5-flash): Geração anterior para fluxos de trabalho agênticos gerais.
- Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite): Menor latência e custo da família Gemini 3.5.
Environment hooks: bloqueie, linte e audite chamadas de ferramentas dentro do sandbox
Os Environment hooks permitem executar seus scripts personalizados antes ou depois de cada chamada de ferramenta que o agente faz dentro do seu sandbox. Adicione um arquivo .agents/hooks.json ao seu ambiente e o runtime executará seus manipuladores nos eventos pre_tool_execution ou 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": 1011 }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": 1525 }26 ]27 }28 ]29 }30}
Nesta configuração:
- O grupo security-gate executa gate.py antes de cada chamada de code_execution ou write_file. Se o script retornar {"decision": "deny", "reason": "..."}, a chamada de ferramenta é ignorada e o motivo da rejeição é passado para o contexto do modelo.
- O grupo auto-format executa auto_lint.py após cada ferramenta terminar para aplicar a estilização de código.
- Hooks também suportam manipuladores do tipo http que fazem POST diretamente para um endpoint externo.
Para definições completas de hooks HTTP e semânticas de tratamento de falhas, consulte a documentação de hooks.
Equipes já estão usando hooks para construir pipelines de validação de nível de produção. Por exemplo, o banco de investimento nativo de IA Offdeal usa hooks post_tool_execution para executar verificação automatizada de imagens dentro do sandbox remoto.
A OffDeal é um banco de investimento nativo de IA, e o Archie é o analista de IA que nossos banqueiros usam diariamente. Um requisito para apresentações prontas para banqueiros são logotipos de empresas: tabelas de compradores, colunas de patrocinadores, grades de tombstone, geralmente mais de 30 logotipos em uma única apresentação, cada um deles deve ser da empresa certa, com o tamanho e proporção adequados, conter o nome, ter fundo transparente e alto contraste quando colocado em um slide branco.
Antes dos agent hooks, não conseguíamos fazer isso nos managed agents do Gemini: o sandbox é remoto, então nosso código de validação não tinha onde ser executado. Com os hooks, um hook post_tool_execution aciona nosso pipeline dentro do sandbox no momento em que o Archie escreve sua lista de empresas, busca candidatos, aplica verificações de qualidade em nível de pixel, verifica cada logotipo com o Gemini vision e publica um manifesto de arquivos aprovados que são as únicas imagens permitidas na apresentação.
— Alston Lin, Fundador e CTO da OffDeal
Recursos de controle de custos e automação
Disponibilidade no nível gratuito
Os managed agents agora estão disponíveis em projetos do nível gratuito. Desenvolvedores podem experimentar fluxos de trabalho agênticos usando uma chave de API de um projeto sem faturamento ativo.
Controles de orçamento
Como os managed agents executam loops autônomos de múltiplas etapas, tarefas complexas podem consumir orçamentos de tokens significativos. Para evitar tarefas descontroladas, você pode passar max_total_tokens dentro de agent_config para limitar o consumo total (entrada + saída + raciocínio).
Quando o agente atinge o limite, a execução pausa com segurança e a interação retorna status: "incomplete". O estado do ambiente é preservado, permitindo que você continue de onde parou passando previous_interaction_id com um novo orçamento.
1const interaction = await client.interactions.create({2 agent: "antigravity-preview-05-2026",3 input: "Audite todos os módulos neste repositório e gere um relatório de migração.",4 agent_config: {5 type: "antigravity",6 max_total_tokens: 10000,7 },8 environment: "remote",9});
Execução agendada com gatilhos
Automatize tarefas recorrentes de agentes com gatilhos agendados. Um gatilho vincula um agente, ambiente, prompt e agendamento cron em um recurso persistente que é disparado sem intervenção manual. Cada execução reutiliza o mesmo sandbox, então os arquivos persistem entre as execuções.
Environments API
A Environments API permite listar, inspecionar e excluir sessões de sandbox a partir do código. Recupere IDs de ambiente após uma desconexão ou limpe os sandboxes quando seu pipeline terminar, em vez de esperar pelo TTL de 7 dias.
Comece com os managed agents
Estas atualizações transformam os managed agents em trabalhadores agendados e com controle de custos que operam autonomamente dentro de ambientes de desenvolvimento reais, sem estourar seu orçamento ou exigir orquestração externa.
Confira a visão geral da Gemini Interactions API e o guia de início rápido de managed agents para explorar definições personalizadas de agentes, configurações de ambiente, regras de rede e padrões avançados de streaming.
