2026年7月28日
Gemini API の Managed Agents は、デフォルトで Gemini 3.6 Flash を使用するようになりました。新しい環境フック（environment hooks）により、サンドボックス内でのツール呼び出しのブロック、Lintチェック、または監査が可能になります。さらに、予算管理、タイマートリガー、無料枠へのアクセスも追加されました。
Philipp Schmid
Google DeepMind 技術チームメンバー
Mariano Cocirio
Google DeepMind プロダクトマネージャー
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このコンテンツは Google AI によって生成されました。生成 AI は実験的なものです。
Gemini API の Managed Agents で、環境フック、モデル選択、無料枠へのアクセスがサポートされました。これらの機能は、以前リリースされたバックグラウンドタスクとリモート MCP サーバーの統合をベースに構築されています。
Gemini Interactions API で managed agents を使用すると、1回の API 呼び出しだけで、隔離されたクラウドサンドボックス内での推論、コード実行、パッケージインストール、ファイル管理、ウェブ検索を調整できます。
AI コーディングアシスタントを使用している場合は、ターミナルで以下のコマンドを実行して Interactions API 機能を追加できます：npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api.
以下は、@google/genai TypeScript/JavaScript SDK を使用した例です。Python または cURL バージョンについては、Antigravity agent ドキュメントを参照してください。
Gemini 3.6 Flash がデフォルトモデルに
antigravity-preview-05-2026 エージェントは、デフォルトで Gemini 3.6 Flash を実行するようになりました。コードの変更は不要です。次回のインタラクションから自動的に適用されます。
また、インタラクションまたは managed agent を作成する際に、agent_config.model を渡すことで明示的にモデルを選択することもできます。コストを抑えたい場合は Gemini 3.5 Flash-Lite を使用するか、お好みのモデルに固定することができます。
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const client = new GoogleGenAI({});
const interaction = await client.interactions.create({ agent: "antigravity-preview-05-2026", input: "审核 package.json 中的所有依赖，升级过时的包，并通过运行 npm test 验证构建。", environment: "remote", agent_config: { type: "antigravity", model: "gemini-3.5-flash-lite", },});
console.log(interaction.output_text);サポートされているモデルは以下の通りです：
- Gemini 3.6 Flash（
gemini-3.6-flash、デフォルト）：推論、コーディング、ツール利用のバランスが取れたモデル。 - Gemini 3.5 Flash（
gemini-3.5-flash）：前世代のモデルで、一般的なエージェントのワークフローに適しています。 - Gemini 3.5 Flash-Lite（
gemini-3.5-flash-lite）：Gemini 3.5 シリーズの中で最も低遅延かつ低コスト。
环境钩子：在沙箱内阻止、lint 检查和审计工具调用
環境フックを使用すると、エージェントがサンドボックス内で実行する各ツール呼び出しの前後に、カスタムスクリプトを実行できます。環境に .agents/hooks.json を追加すると、ランタイムが pre_tool_execution または post_tool_execution イベントでハンドラーを実行します。
matcher フィールドは正規表現をサポートしており、| を使用して複数のツールを対象にしたり、* を使用してすべてにマッチさせたりできます。
{ "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 } ] } ] }}この設定では：
security-gateグループは、code_executionまたはwrite_fileが呼び出されるたびに、事前にgate.pyを実行します。スクリプトが{"decision": "deny", "reason": "..."}を返した場合、そのツールの呼び出しはスキップされ、拒否理由がモデルのコンテキストに渡されます。auto-formatグループは、各ツールの終了後にauto_lint.pyを実行し、コードスタイルを強制適用します。- フックは
httpタイプのハンドラーもサポートしており、外部エンドポイントに直接 POST リクエストを送信できます。
完全な HTTP フックの定義と失敗時の処理セマンティクスについては、hooks ドキュメントを参照してください。
さまざまなチームが、すでにフックを使用してプロダクションレベルの検証パイプラインを構築しています。例えば、AI ネイティブの投資銀行である Offdeal は、post_tool_execution フックを使用して、リモートサンドボックス内で自動画像検証を実行しています。
「OffDeal は AI ネイティブの投資銀行であり、Archie は当社のバンカーが毎日使用する AI アナリストです。銀行業務向けのプレゼンテーション資料には、企業のロゴに関する要件があります。バイヤーズリスト、スポンサー列、トゥームストーン（実績）リストなど、通常1つのプレゼンテーションには30以上のロゴが含まれますが、そのすべてが正しい企業のものであり、適切なサイズとアスペクト比を持ち、企業名を含み、背景が透過されており、白いスライドに表示したときに高いコントラストを持つ必要があります。
エージェントフックが登場する前は、Gemini の managed agents でこれを行うことはできませんでした。サンドボックスがリモートにあるため、検証コードを実行する場所がなかったからです。フックが導入されたことで、Archie が企業リストを書き込んだ瞬間に、post_tool_execution フックがサンドボックス内で当社のパイプラインをトリガーし、候補を取得してピクセルレベルの品質チェックを実行し、Gemini vision を使用して各ロゴを検証し、承認されたファイルのリストを出力します。そして、これらの画像のみがプレゼンテーションへの挿入を許可されます」
- Alston Lin、OffDeal 共同創業者兼 CTO
コスト管理と自動化機能
無料枠の利用
Managed agents が無料枠プロジェクトで利用可能になりました。開発者は、課金が有効になっていないプロジェクトの API キーを使用して、エージェントのワークフローを試すことができます。
予算管理
Managed agents は自律的なループを複数回実行するため、複雑なタスクでは大量のトークン予算を消費する可能性があります。タスクの暴走を防ぐために、agent_config に max_total_tokens を渡すことで、総消費量（入力 + 出力 + 思考）を制限できます。
エージェントが上限に達すると、実行は安全に一時停止され、インタラクションは status: "incomplete" を返します。環境の状態は保持されるため、previous_interaction_id を渡し、新しい予算を割り当てることで、[中断した