A Google atualizou os agentes Managed Agents na Gemini API com um conjunto de novos recursos voltados à execução mais controlada e automatizada de tarefas de programação e fluxos de trabalho agentivos. Agora, o agente funciona por padrão usando o Gemini 3.6 Flash, enquanto os hooks ambientais permitem que os desenvolvedores bloqueiem, inspecionem ou auditem chamadas de ferramentas dentro de um ambiente sandbox na nuvem e isolado.
Essas adições fazem parte da Gemini Interactions API, que coordena, por meio de uma única chamada de API, operações de raciocínio, execução de código, instalação de pacotes, gerenciamento de arquivos e recuperação de informações da web. Em uma versão anterior, a Google havia adicionado suporte a tarefas executadas em segundo plano e à integração com servidores MCP remotos.
Gemini 3.6 Flash tornou-se o modelo padrão
O agente antigravity-preview-05-2026 agora funciona automaticamente usando o Gemini 3.6 Flash, sem necessidade de alterações no código. Segundo a Google, a próxima interação usará automaticamente o novo modelo, com a possibilidade de escolher um modelo diferente passando um valor para agent_config.model ao criar a interação ou o agente gerenciado.
Os modelos compatíveis incluem o Gemini 3.6 Flash, como modelo padrão e equilibrado para tarefas de raciocínio, programação e uso de ferramentas; o Gemini 3.5 Flash, como a geração anterior de modelos gerais para fluxos de trabalho agentivos; além do Gemini 3.5 Flash-Lite, que oferece menor latência e menor custo dentro da família Gemini 3.5.
Hooks para controlar chamadas de ferramentas
Os hooks ambientais permitem executar scripts personalizados antes ou depois de cada chamada de ferramenta realizada pelo agente dentro de um ambiente sandbox. O desenvolvedor adiciona o arquivo .agents/hooks.json ao ambiente, e o runtime executa manipuladores associados aos eventos pre_tool_execution e post_tool_execution.
O campo matcher aceita expressões regulares para direcionar várias ferramentas, como operações de execução de código e gravação de arquivos, ou para corresponder a todas as ferramentas. Um hook anterior à execução pode retornar um resultado contendo uma decisão de rejeição e o respectivo motivo, fazendo com que a chamada da ferramenta seja ignorada e que o motivo da rejeição seja transmitido ao contexto do modelo. Já os hooks posteriores à execução permitem executar verificações ou formatação após o término da ferramenta e também aceitam manipuladores do tipo HTTP, que enviam solicitações diretamente a um endpoint externo.
A Google apresenta um exemplo do uso desses recursos na OffDeal, uma empresa que se descreve como um banco de investimento nativo de IA. Segundo Alston Lin, fundador e diretor de tecnologia da OffDeal, a empresa usa um hook posterior à execução para verificar automaticamente os logotipos corporativos criados por seu agente Archie, incluindo qualidade, precisão das dimensões, plano de fundo e contraste, e depois publicar um registro dos arquivos aprovados.
Maior controle sobre custos e operação
Os agentes gerenciados agora estão disponíveis em projetos que usam a camada gratuita, permitindo que os desenvolvedores experimentem fluxos de trabalho agentivos usando uma chave de API de um projeto que não tenha faturamento ativo.
Para limitar o consumo de tokens em tarefas autônomas com várias rodadas, é possível definir max_total_tokens para especificar o consumo total de tokens, incluindo entrada, saída e operações de raciocínio. Ao atingir o limite, a tarefa é interrompida com segurança e a interação retorna o estado incomplete, preservando o estado do ambiente. A execução pode ser retomada usando previous_interaction_id e um novo orçamento.
Gatilhos programados e gerenciamento de ambientes
Os gatilhos programados permitem vincular um agente, um ambiente, uma instrução e um cronograma no formato cron a um recurso persistente que funciona automaticamente, sem intervenção manual. Cada execução reutiliza o mesmo ambiente sandbox, permitindo que os arquivos permaneçam entre as execuções.
A Environments API também oferece funções para listar, inspecionar e excluir sessões sandbox programaticamente. Segundo a Google, isso pode ser usado para recuperar identificadores de ambientes após uma interrupção de conexão ou limpar ambientes quando um determinado pipeline termina, em vez de aguardar o fim do período de retenção de sete dias.
A Google afirma que essas atualizações tornam os Managed Agents mais próximos de trabalhadores programados e com custos controlados, capazes de operar de forma autônoma em ambientes de desenvolvimento reais sem estourar o orçamento ou exigir uma camada externa de orquestração. A empresa convida os desenvolvedores a consultar a visão geral da Gemini Interactions API e o guia de início rápido dos agentes gerenciados para conhecer definições personalizadas de agentes, configurações de ambientes, regras de rede e padrões avançados de streaming.