Gemini 3.6 Flash 成為預設模型

Google 最近給 Gemini API 託管代理來了波大升級。antigravity-preview-05-2026 代理現在預設搭載 Gemini 3.6 Flash 模型，開發者不用改程式碼就能直接開用。當然了，你也可以通過 agent_config.model 引數手動選模型，選項包括：

• Gemini 3.6 Flash（預設）：推理、編碼、工具呼叫全能型選手
• Gemini 3.5 Flash：上一代通用代理工作流模型
• Gemini 3.5 Flash-Lite：專為低延遲和低成本設計

這種靈活的選模機制，讓開發者能根據任務複雜度和預算隨時調整，相當貼心。

環境鉤子：沙箱內的工具呼叫攔截器

這次更新最炸裂的功能就是 環境鉤子，它讓開發者在代理執行工具呼叫前後都能執行自定義指令碼。只要在環境里加個 .agents/hooks.json 配置檔案，就能玩出各種花樣：

安全審計示例：在 code_execution 或 write_file 呼叫前跑個 gate.py 指令碼。如果指令碼返回 {"decision": "deny", "reason": "..."}，工具呼叫就被攔下了，拒絕原因還會傳給模型上下文。

程式碼格式化示例：所有工具呼叫後自動執行 auto_lint.py，程式碼風格立馬規整。

鉤子支援兩種型別：

• command 型別：在沙箱內執行本地指令碼
• http 型別：向外部端點發送 POST 請求

matcher 欄位還支援正規表示式，用 | 匹配多個工具，或者用 * 捕獲所有呼叫，靈活度拉滿。

真實案例：金融場景的影像驗證

AI 原生投資銀行 OffDeal 就是個活生生的例子。他們的 AI 分析師 Archie 經常要在投資文件裡插入一堆公司 logo（一份文件動不動就超 30 個），每個 logo 都得符合一堆嚴苛標準：正確公司、合適尺寸比例、透明背景、白底高對比度等等。

OffDeal 創始人兼 CTO Alston Lin 說："以前沒有鉤子功能，我們的驗證程式碼沒法在遠端沙箱裡跑。現在有了 post_tool_execution 鉤子，Archie 生成公司列表後，驗證流程立馬在沙箱內觸發——抓取候選影像、執行畫素級質量檢查、用 Gemini 視覺模型驗證每個 logo，最後釋出一個只包含稽核通過的檔案的清單。"

成本控制與自動化能力

免費層級開放

託管代理現在對 免費層級專案敞開了大門，開發者可以用 API 金鑰（不用啟用計費）盡情實驗代理工作流。

預算上限設定

託管代理執行多輪自主迴圈，複雜任務可能會燒掉不少 token。通過 agent_config 裡的 max_total_tokens 引數，你可以設定總消耗上限（輸入+輸出+思考 token）。達到上限後，執行會安全暫停並返回 status: "incomplete"，環境狀態保留，你可以通過 previous_interaction_id 傳遞新預算繼續執行。

定時觸發器

託管代理還支援 scheduled triggers，幫你自動化週期性代理任務。觸發器可以繫結代理、環境和定時規則（具體細節可以參考官方文件）。

技術整合說明

託管代理通過單次 API 呼叫就能協調推理、程式碼執行、包安裝、檔案管理和網路檢索，所有操作都在隔離的雲沙箱裡完成。開發者可以用 TypeScript/JavaScript SDK（@google/genai）或者 Python SDK 進行整合。

如果你在用 AI 編碼助手，可以通過下面這行命令快速新增 Gemini Interactions API 技能：

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

常見問題

環境鉤子與傳統 API 回撥有何本質區別?

環境鉤子執行在 Google 託管的遠端沙箱內部,而非客戶端或外部伺服器。這意味著驗證邏輯可直接訪問沙箱檔案系統、執行環境和工具呼叫上下文,無需資料傳輸即可實施安全審計或質量控制,特別適合需要訪問臨時檔案或執行環境狀態的場景。

如何選擇合適的 Gemini 模型版本?

根據原文描述:Gemini 3.6 Flash(預設)適合需要平衡推理與工具呼叫的複雜任務;3.5 Flash 適用於常規代理工作流;3.5 Flash-Lite 在成本與延遲敏感場景下最優。建議先用預設模型測試,若遇到成本或效能瓶頸再調整。

預算控制的 max_total_tokens 包含哪些部分?

該引數統計輸入 token、輸出 token 和思考 token(thinking tokens)的總和。達到上限後任務會暫停但保留環境狀態,可通過傳遞 previous_interaction_id 和新預算繼續執行,適合分階段處理大型任務。

中國開發者使用該服務需注意什麼?

原文未提及區域限制,但 Google Cloud 服務通常需穩定的國際網路訪問。建議:(1)測試 API 端點連通性;(2)評估資料合規要求(沙箱在 Google 雲端執行);(3)關注後續是否推出本地化部署選項。免費層級可用於前期驗證可行性。

鉤子指令碼執行失敗會如何處理?

原文提到鉤子支援 timeout 引數(示例中設定 10-15 秒),並表示完整的失敗處理語義需參考官方文件。通常此類系統會提供超時保護、錯誤日誌記錄和可選的失敗策略(如跳過鉤子繼續執行或中止任務),具體行為建議查閱 Google 官方 hooks 文件確認。

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本文基於 Google AI Blog 報道, 由 AiDuo123 AI 編輯翻譯改寫。原文連結: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/expanding-managed-agents-gemini-api-3-6-flash-hooks/