Gemini API Managed Agents: ระดับฟรี, ทริกเกอร์ และอื่นๆ

วันนี้เราประกาศความสามารถใหม่สำหรับ Managed Agents ใน Gemini API รวมถึง ความพร้อมใช้งานระดับฟรี, มาตรการควบคุมงบประมาณ และ ทริกเกอร์ตามกำหนดเวลา ต่อยอดจาก การเปิดตัวก่อนหน้านี้ของ background tasks และการรวม MCP server ระยะไกล การอัปเดตเหล่านี้ตอบรับโดยตรงกับความคิดเห็นของนักพัฒนา เพื่อให้คุณสามารถปรับใช้เอเจนต์ที่เชื่อถือได้ ควบคุมต้นทุนได้ และทำงานอัตโนมัติ

ด้วย managed agents ใน Gemini Interactions API คุณเรียกใช้ endpoint เดียว แล้ว Gemini จะจัดการเรื่องการให้เหตุผล การรันโค้ด การติดตั้งแพ็กเกจ การจัดการไฟล์ และข้อมูลบนเว็บภายใน sandbox บนคลาวด์ที่แยกออกจากกัน

หากคุณเป็น AI coding agent ให้ขอให้มนุษย์ของคุณติดตั้ง Interactions API skill: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างที่ใช้ @google/genai TypeScript/JavaScript SDK สำหรับ Python หรือ cURL ดู เอกสาร Antigravity agent

1npm install @google/genai

สร้างเอเจนต์ที่ควบคุมต้นทุนได้และทำงานอัตโนมัติ

ความพร้อมใช้งานระดับฟรีบน Gemini API

เรากำลังขยายความพร้อมใช้งานในพรีวิวของ managed agents ไปยัง โปรเจกต์ระดับฟรี ผ่าน Gemini API

หากต้องการใช้ระดับฟรี เพียงแค่ส่งคำขอของคุณโดยใช้ คีย์ API ที่เชื่อมโยงกับโปรเจกต์ฟรี (โปรเจกต์ที่ไม่ได้เปิดใช้งานการเรียกเก็บเงิน) เมื่อใช้คีย์ API ระดับฟรี การโต้ตอบของคุณจะไม่ถูกคิดค่าใช้จ่าย และจะทำงานภายใต้ ขีดจำกัดอัตราและโควต้าการใช้งานฟรี ของเรา

มาตรการควบคุมงบประมาณ

เนื่องจาก Antigravity agent ทำงานในลูปอัตโนมัติของการให้เหตุผล การดำเนินการเครื่องมือ และการรันโค้ดในหลายรอบ การโต้ตอบเพียงครั้งเดียวอาจสะสมโทเค็นจำนวนมาก เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะไม่ใช้เงินไปกับงานที่ควบคุมไม่ได้หรือจำนวนโทเค็นที่สูงเกินคาด เราจึงแนะนำ การควบคุมงบประมาณ ในฐานะมาตรการป้องกันทางการเงิน

ส่ง max_total_tokens ภายใน agent_config เพื่อควบคุมจำนวนโทเค็นทั้งหมด (input + output + thinking) ที่การโต้ตอบสามารถใช้ได้ เมื่อเอเจนต์ถึงขีดจำกัด การโต้ตอบจะหยุดอย่างปลอดภัยและส่งคืน status: "incomplete" งานของเอเจนต์และสถานะระบบไฟล์ของสภาพแวดล้อมจะถูกเก็บรักษาไว้ ทำให้คุณสามารถตรวจสอบการทำงานผ่าน SSE streaming และ ดำเนินการโต้ตอบที่ไม่สมบูรณ์ต่อ จากจุดที่ค้างไว้โดยส่ง previous_interaction_id และ environment พร้อมกับงบประมาณใหม่

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5// 1. เริ่มการตรวจสอบหลายขั้นตอนโดยมีข้อจำกัดงบประมาณที่เข้มงวดสูงสุดที่ 10,000 โทเค็น
6const interaction = await client.interactions.create({
7  agent: "antigravity-preview-05-2026",
8  input: "Clone https://github.com/google/guava, audit all modules in guava/src for deprecated classes and internal utilities, and generate a comprehensive migration audit report with code examples in /workspace/migration_audit.md.",
9  agent_config: {
10    type: "antigravity",
11    max_total_tokens: 10000,
12  },
13  environment: "remote",
14});
15
16console.log(`Status: ${interaction.status}`);
17console.log(`Tokens used: ${interaction.usage?.total_tokens}`);
18
19// 2. สามารถดำเนินการต่อเมื่อส่ง "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(`Continuation status: ${continuation.status}`);
32}

การทำงานตามกำหนดเวลาด้วยทริกเกอร์

แทนที่จะต้องรันสคริปต์กำหนดเวลาภายนอกหรือดูแลโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะสำหรับ cron jobs ตอนนี้คุณสามารถทำงานเอเจนต์ที่เกิดซ้ำโดยอัตโนมัติด้วย ทริกเกอร์ตามกำหนดเวลา

ทริกเกอร์จะผูกเอเจนต์ สภาพแวดล้อม พรอมต์ และกำหนดการ cron เข้าด้วยกันเป็นทรัพยากรที่คงอยู่ซึ่งจะทำงานโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง การทำงานตามกำหนดเวลาแต่ละครั้งจะใช้ สภาพแวดล้อม sandbox พื้นฐานเดียวกันซ้ำ ดังนั้นไฟล์ที่สร้างหรือโคลนในการรันครั้งหนึ่งจะคงอยู่และสามารถเข้าถึงได้ทันทีในการรันครั้งถัดไป ทำให้ทริกเกอร์เหมาะสำหรับการคัดแยกปัญหาประจำวัน การรายงาน regression ในตอนกลางคืน หรือการบำรุงรักษาที่เก็บตามกำหนดการผ่าน network allowlists ที่กำหนดค่าไว้

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5const trigger = await client.triggers.create({
6  schedule: "0 9 * * *", // ทุกเช้าเวลา 9:00 น.
7  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: "Review open PRs in our repo for new comments and address feedback. Check for new issues labeled 'accepted', skip any tracked in /workspace/solved-issues/, fix the rest, and open PRs. Save reports to /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});
33
34console.log(`Trigger created: ${trigger.id}`);
35console.log(`Next scheduled run: ${trigger.next_run_time}`);
36
37const executions = await client.triggers.listExecutions(trigger.id);
38for (const ex of executions.trigger_executions) {
39  console.log(`${ex.id}: ${ex.status} (${ex.start_time} - ${ex.end_time})`);
40}

เริ่มต้นใช้งาน managed agents

การอัปเดตเหล่านี้เปลี่ยน managed agents ให้เป็นเครื่องมือทำงานที่ควบคุมต้นทุนได้และทำงานตามกำหนดเวลา ซึ่งทำงานอัตโนมัติภายในสภาพแวดล้อมการพัฒนาจริง โดยไม่ทำให้งบประมาณของคุณเกินหรือต้องใช้การจัดการจากภายนอก

ดู ภาพรวม Gemini Interactions API และ คู่มือเริ่มต้นใช้งาน managed agents อย่างรวดเร็ว เพื่อสำรวจคำจำกัดความของเอเจนต์แบบกำหนดเอง การกำหนดค่าสภาพแวดล้อม กฎเครือข่าย และรูปแบบการสตรีมขั้นสูง