Google nâng cấp Gemini API Managed Agents lên bản 3.6 Flash, bổ sung tính năng tự động hóa mới

28 tháng 7, 2026

Managed Agents trong Gemini API hiện mặc định sử dụng Gemini 3.6 Flash. Các environment hook mới cho phép bạn chặn, kiểm tra (lint) hoặc kiểm soát (audit) các lệnh gọi công cụ bên trong sandbox. Ngoài ra, chúng tôi đã bổ sung các tính năng kiểm soát ngân sách, trình kích hoạt theo lịch trình và quyền truy cập gói miễn phí.

Philipp Schmid

Thành viên đội ngũ kỹ thuật, Google DeepMind

Mariano Cocirio

Quản lý sản phẩm, Google DeepMind

Trình duyệt của bạn không hỗ trợ phần tử âm thanh.

Trình duyệt của bạn không hỗ trợ phần tử âm thanh.

Nghe bài viết

[[duration]] phút

Nội dung này được tạo bởi Google AI. Generative AI đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Nội dung này được tạo bởi Google AI. Generative AI đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Managed Agents trong Gemini API đang được bổ sung các environment hook, tùy chọn chọn mô hình và quyền truy cập gói miễn phí. Những khả năng này được xây dựng dựa trên bản phát hành trước đó của chúng tôi, vốn đã giới thiệu các tác vụ nền và tích hợp máy chủ MCP từ xa.

Với managed agents trong Gemini Interactions API, một lệnh gọi API duy nhất sẽ điều phối việc lập luận, thực thi mã, cài đặt gói, quản lý tệp và truy xuất web bên trong một cloud sandbox biệt lập.

Nếu bạn đang sử dụng trợ lý lập trình AI, hãy dán lệnh này vào terminal để cấp cho nó quyền truy cập vào kỹ năng Interactions API: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api.

Dưới đây là các ví dụ sử dụng SDK TypeScript/JavaScript @google/genai. Đối với Python hoặc cURL, hãy xem tài liệu về agent Antigravity.

Gemini 3.6 Flash hiện là mặc định

Agent antigravity-preview-05-2026 hiện chạy Gemini 3.6 Flash theo mặc định. Không cần thay đổi mã. Tương tác tiếp theo của bạn sẽ tự động sử dụng mô hình này.

Bạn cũng có thể chọn mô hình một cách rõ ràng bằng cách truyền agent_config.model khi tạo một tương tác hoặc managed agent. Hãy sử dụng Gemini 3.5 Flash-Lite để tiết kiệm chi phí hơn hoặc ghim vào mô hình mà bạn ưu tiên.

Các mô hình được hỗ trợ bao gồm:

Environment hooks: chặn, kiểm tra (lint) và kiểm soát (audit) các lệnh gọi công cụ bên trong sandbox

Environment hooks cho phép bạn chạy các tập lệnh tùy chỉnh trước hoặc sau mỗi lệnh gọi công cụ mà agent thực hiện bên trong sandbox của nó. Hãy thêm tệp.agents/hooks.json vào môi trường của bạn và runtime sẽ thực thi các trình xử lý của bạn tại các sự kiện pre_tool_execution hoặc post_tool_execution.

Trường matcher hỗ trợ các biểu thức chính quy (regular expressions), cho phép bạn nhắm mục tiêu vào nhiều công cụ bằng ký tự | hoặc bắt tất cả bằng ký tự *:

Trong cấu hình này:

Để biết định nghĩa đầy đủ về HTTP hook và ngữ nghĩa xử lý lỗi, hãy tham khảo tài liệu về hooks.

Các đội ngũ đang sử dụng hooks để xây dựng các quy trình xác thực cấp sản xuất. Ví dụ, ngân hàng đầu tư thuần AI Offdeal sử dụng các hook post_tool_execution để chạy xác thực hình ảnh tự động bên trong sandbox từ xa.

"OffDeal là một ngân hàng đầu tư thuần AI, và Archie là chuyên gia phân tích AI mà các nhân viên ngân hàng của chúng tôi sử dụng hàng ngày. Một yêu cầu đối với các bộ slide dành cho nhân viên ngân hàng là logo công ty: bảng người mua, cột nhà tài trợ, lưới tombstone, thường có hơn 30 logo trong một bộ slide, mỗi logo phải là đúng công ty, đúng kích thước và tỷ lệ khung hình, chứa tên, có nền trong suốt và có độ tương phản cao khi đặt trên slide trắng.

Trước khi có agent hooks, chúng tôi không thể thực hiện việc này trên các managed agents của Gemini: sandbox là từ xa, vì vậy mã xác thực của chúng tôi không có nơi nào để chạy. Với hooks, một hook post_tool_execution sẽ kích hoạt quy trình của chúng tôi bên trong sandbox ngay khi Archie viết danh sách công ty, tìm nạp các ứng viên, thực thi kiểm tra chất lượng ở cấp độ pixel, xác minh từng logo bằng Gemini vision và xuất bản một bản kê khai các tệp đã được phê duyệt, đây là những hình ảnh duy nhất được phép đưa vào bộ slide."

- Alston Lin, Nhà sáng lập & CTO của OffDeal

Kiểm soát chi phí và các tính năng tự động hóa

Khả dụng trên gói miễn phí

Managed agents hiện đã có sẵn trên các dự án gói miễn phí. Các nhà phát triển có thể thử nghiệm với các quy trình làm việc dạng agent bằng cách sử dụng API key từ một dự án không có thanh toán đang hoạt động.

Kiểm soát ngân sách

Vì managed agents thực hiện các vòng lặp tự động đa lượt, các tác vụ phức tạp có thể tiêu tốn ngân sách token đáng kể. Để ngăn chặn các tác vụ chạy quá mức, bạn có thể truyền max_total_tokens bên trong agent_config để giới hạn tổng mức tiêu thụ (đầu vào + đầu ra + suy luận).

Khi agent đạt đến giới hạn, quá trình thực thi sẽ tạm dừng một cách an toàn và tương tác trả về trạng thái: "incomplete". Trạng thái môi trường được bảo toàn, cho phép bạn tiếp tục từ nơi nó dừng lại bằng cách truyền previous_interaction_id với ngân sách mới.

Thực thi theo lịch trình với các trình kích hoạt (triggers)

Tự động hóa các tác vụ agent định kỳ với các trình kích hoạt theo lịch trình. Một trình kích hoạt sẽ liên kết một agent, môi trường, prompt và lịch cron thành một tài nguyên bền vững, tự động chạy mà không cần can thiệp thủ công. Mỗi lần chạy sẽ tái sử dụng cùng một sandbox, vì vậy các tệp sẽ được lưu giữ qua các lần thực thi.

Environments API