Hôm nay chúng tôi công bố các khả năng mới cho Managed Agents trong Gemini API, bao gồm gói miễn phí, kiểm soát ngân sách và lịch trình kích hoạt tự động. Dựa trên bản phát hành trước đó về tác vụ nền và tích hợp máy chủ MCP từ xa, những bản cập nhật này trực tiếp giải quyết các phản hồi từ nhà phát triển, giúp bạn triển khai các tác nhân đáng tin cậy, kiểm soát chi phí và tự động hóa.
Với managed agents trong Gemini Interactions API, bạn chỉ cần gọi một endpoint duy nhất và Gemini sẽ xử lý việc suy luận, thực thi mã, cài đặt gói, quản lý tệp và thông tin web bên trong một sandbox trên đám mây biệt lập.
Nếu bạn là một AI coding agent, hãy yêu cầu con người của bạn cài đặt Interactions API skill: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api
Dưới đây là các ví dụ sử dụng SDK @google/genai TypeScript/JavaScript. Đối với Python hoặc cURL, hãy xem tài liệu về Antigravity agent.
1npm install @google/genai
Xây dựng các tác nhân tự động, kiểm soát chi phí
Gói miễn phí trên Gemini API
Chúng tôi đang mở rộng quyền truy cập bản xem trước của managed agents cho các dự án gói miễn phí thông qua Gemini API.
Để sử dụng gói miễn phí, chỉ cần thực hiện các yêu cầu của bạn bằng API key được liên kết với một dự án miễn phí (dự án chưa bật tính năng thanh toán). Khi sử dụng API key gói miễn phí, các tương tác của bạn sẽ không bị tính phí và thay vào đó sẽ chạy theo giới hạn tốc độ và hạn mức sử dụng miễn phí của chúng tôi.
Kiểm soát ngân sách
Vì Antigravity agent chạy một vòng lặp tự động gồm suy luận, thực thi công cụ và chạy mã qua nhiều lượt, một tương tác đơn lẻ có thể tích lũy một lượng token đáng kể. Để đảm bảo bạn không tốn tiền vô tận cho các tác vụ chạy không kiểm soát hoặc số lượng token cao bất ngờ, chúng tôi giới thiệu kiểm soát ngân sách như một rào cản tài chính.
Truyền max_total_tokens vào bên trong agent_config để kiểm soát tổng số token (input + output + thinking) mà một tương tác có thể tiêu thụ. Khi tác nhân đạt đến giới hạn, tương tác sẽ dừng lại một cách an toàn và trả về trạng thái: "incomplete". Công việc của tác nhân và trạng thái hệ thống tệp môi trường được giữ nguyên, cho phép bạn theo dõi quá trình thực thi thông qua SSE streaming và tiếp tục một tương tác chưa hoàn thành ngay tại điểm dừng bằng cách truyền previous_interaction_id và environment cùng với một ngân sách mới.
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";23const client = new GoogleGenAI({});45// 1. Bắt đầu một quy trình kiểm tra nhiều bước với kiểm soát ngân sách chặt chẽ, giới hạn ở 10.000 token6const interaction = await client.interactions.create({7 agent: "antigravity-preview-05-2026",8 input: "Clone https://github.com/google/guava, kiểm tra tất cả các module trong guava/src để tìm các lớp không được khuyến khích (deprecated) và các tiện ích nội bộ, đồng thời tạo một báo cáo kiểm tra di chuyển toàn diện với các ví dụ mã trong /workspace/migration_audit.md.",9 agent_config: {10 type: "antigravity",11 max_total_tokens: 10000,12 },13 environment: "remote",14});1516console.log(`Trạng thái: ${interaction.status}`);17console.log(`Token đã sử dụng: ${interaction.usage?.total_tokens}`);1819// 2. Có thể tiếp tục khi gửi "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(`Trạng thái tiếp tục: ${continuation.status}`);32}
Thực thi theo lịch trình với triggers
Thay vì chạy các script lập lịch bên ngoài hoặc duy trì cơ sở hạ tầng chuyên dụng cho các tác vụ cron, giờ đây bạn có thể tự động hóa các tác vụ tác nhân định kỳ bằng cách sử dụng lịch trình kích hoạt tự động.
Một trigger liên kết một tác nhân, môi trường, lời nhắc và lịch trình cron thành một tài nguyên liên tục tự động kích hoạt mà không cần can thiệp thủ công. Mỗi lần thực thi theo lịch trình sẽ tái sử dụng cùng một môi trường sandbox cơ bản, do đó các tệp được tạo hoặc clone trong một lần chạy sẽ được lưu lại và có thể truy cập ngay lập tức trong lần chạy tiếp theo, khiến triggers trở nên lý tưởng cho việc phân loại vấn đề hàng ngày, báo cáo hồi quy hàng đêm hoặc bảo trì kho lưu trữ theo lịch trình trên các danh sách cho phép mạng đã được cấu hình.
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";23const client = new GoogleGenAI({});45const trigger = await client.triggers.create({6 schedule: "0 9 * * *", // Mỗi sáng lúc 9:00 AM7 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: "Xem xét các PR đang mở trong kho lưu trữ của chúng tôi để tìm các bình luận mới và phản hồi lại. Kiểm tra các issue mới được gắn nhãn 'accepted', bỏ qua bất kỳ issue nào đã được theo dõi trong /workspace/solved-issues/, sửa phần còn lại và mở PR. Lưu báo cáo vào /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});3334console.log(`Trigger đã được tạo: ${trigger.id}`);35console.log(`Lần chạy theo lịch tiếp theo: ${trigger.next_run_time}`);3637const executions = await client.triggers.listExecutions(trigger.id);38for (const ex of executions.trigger_executions) {39 console.log(`${ex.id}: ${ex.status} (${ex.start_time} - ${ex.end_time})`);40}
Bắt đầu với managed agents
Những bản cập nhật này biến managed agents thành các công nhân tự động, kiểm soát chi phí và hoạt động theo lịch trình, vận hành một cách tự động trong các môi trường phát triển thực tế mà không phá vỡ ngân sách của bạn hoặc yêu cầu điều phối bên ngoài.
Hãy xem tổng quan về Gemini Interactions API và hướng dẫn bắt đầu nhanh với managed agents để khám phá các định nghĩa tác nhân tùy chỉnh, cấu hình môi trường, quy tắc mạng và các mẫu streaming nâng cao.
