Gemini API 托管代理更新：3.6 Flash、环境钩子等新功能

Google AI (Blog) 2026-07-29T05:12:33.574431

2026年7月28日

Gemini API 的托管代理（Managed Agents）现已默认使用 Gemini 3.6 Flash。新增的“环境钩子”（environment hooks）让你能在沙箱内拦截、检查或审计工具调用。此外，我们还加入了预算控制、定时触发器和免费层级访问权限。

Philipp Schmid

Google DeepMind 技术团队成员

Mariano Cocirio

Google DeepMind 产品经理

Managed Agents Gemini 3.6 Flash, Hooks and Triggers

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Gemini API 的托管代理现在引入了环境钩子、模型选择以及免费层级访问。这些新能力是在我们之前推出的后台任务和远程 MCP 服务器集成基础上构建的。

通过 Gemini Interactions API 中的托管代理，只需一次 API 调用就能在隔离的云端沙箱内协调推理、代码执行、包安装、文件管理和网络数据获取。

如果你正在使用 AI 编程助手，可以直接在终端输入以下命令，让它获得 Interactions API 技能：

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

下面是用 @google/genai TypeScript/JavaScript SDK 编写的示例。如需 Python 或 cURL 版本，请查阅 Antigravity agent 文档。

npm install @google/genai

Gemini 3.6 Flash 现已成为默认模型

antigravity-preview-05-2026 代理现在默认使用 Gemini 3.6 Flash。你无需修改任何代码，下一次交互时系统会自动启用。

你也可以通过传递 agent_config.model 来显式选择模型——在创建交互或托管代理时指定。例如用 Gemini 3.5 Flash-Lite 降低费用，或者固定到你偏好的模型。

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "Audit all dependencies in package.json, upgrade outdated packages, and verify the build by running npm test.",
  environment: "remote",
  agent_config: {
    type: "antigravity",
    model: "gemini-3.5-flash-lite",
  },
});

console.log(interaction.output_text);

环境钩子：在沙箱中拦截、检查和审计工具调用

环境钩子（Environment hooks）让你可以在智能体在沙箱内每次调用工具之前或之后，运行自定义脚本。只需在环境中添加一个 .agents/hooks.json 文件，运行时就会在 pre_tool_execution 或 post_tool_execution 事件触发时执行你定义的处理程序。

matcher 字段支持正则表达式，你可以用 | 匹配多个工具，或用 * 匹配所有工具：

{
  "security-gate": {
    "pre_tool_execution": [
      {
        "matcher": "code_execution|write_file",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 /.agents/hooks-scripts/gate.py",
            "timeout": 10
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "auto-format": {
    "post_tool_execution": [
      {
        "matcher": "*",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 /.agents/hooks-scripts/auto_lint.py",
            "timeout": 15
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

在这个配置中：

完整的 HTTP 钩子定义和失败处理逻辑，请参考钩子文档。

团队已经在用钩子搭建生产级的验证管道。例如，AI 原生投资银行 Offdeal 利用 post_tool_execution 钩子在远程沙箱内执行自动化的图像校验。

沙箱环境钩子：拦截、检查与审计工具调用

"OffDeal 是一家 AI 原生的投资银行，Archie 则是我们的银行家每天都在使用的 AI 分析师。要生成银行级别的演示文稿，公司 Logo 是刚需：买方表格、赞助商列、墓碑网格——一份文稿里常常要放30多个 Logo。每个 Logo 都必须用对公司、尺寸和比例得当、带有公司名、背景透明，并且放在白色幻灯片上时有足够对比度。

在 Agent Hook 出现之前，我们无法在 Gemini 的托管代理（managed agents）上完成这件事：沙箱是远程的，校验代码根本没地方跑。有了 Hook，一个 post_tool_execution 钩子会在 Archie 写完公司列表的一瞬间，在沙箱内部触发我们的流水线——抓取候选 Logo、逐像素检查质量、用 Gemini Vision 验证每个 Logo，最后发布一份批准文件清单，只有这些图片才能放入文稿。"

——Alston Lin, OffDeal 创始人兼 CTO

成本控制与自动化功能

免费套餐可用

托管代理（managed agents）现在可以在免费套餐项目中使用。开发者无需开通计费，只需从项目中获取一个 API 密钥，就能尝试基于 Agent 的工作流。

预算控制

由于托管代理会执行多轮自主循环，复杂任务可能消耗大量 Token 预算。为了防止任务失控，你可以在 agent_config 中传入 max_total_tokens 参数，限制总消耗量（输入 + 输出 + 思考）。

当代理达到限制时，执行会安全暂停，交互返回 status: "incomplete"。环境状态会被保留，你可以通过传入 previous_interaction_id 以及新的预算，从暂停处继续执行。

const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "审计此仓库中所有模块并生成迁移报告。",
  agent_config: {
    type: "antigravity",
    max_total_tokens: 10000,
  },
  environment: "remote",
});

定时调度执行

使用定时触发器自动执行重复的代理任务。触发器将代理、环境、提示词和 cron 调度绑定为一个持久资源，无需手动干预即可自动触发。每次运行复用同一个沙箱，因此文件在多次执行间持久保留。

Environments API

Environments API 允许你通过代码列出、检查和删除沙箱会话。在断开连接后恢复环境 ID，或在管道完成后清理沙箱，而无需等待 7 天的 TTL 过期。

开始使用托管代理

这些更新将托管代理变成了成本可控、按计划运行的工作者，能在真实开发环境中自主运行，不会超出预算，也无需外部编排。

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