摘要： Gemini Managed Agents 於 7 月 28 日更新，預設模型改為 Gemini 3.6 Flash，並新增環境鉤子、成本與排程控制以及免費方案。環境鉤子可在沙盒內工具呼叫前後執行自訂腳本；max_total_tokens 觸頂時會安全暫停，補上新預算與先前 interaction ID 即可續跑。
7 月 28 日落地的那波 Managed Agents 更新，對正在 Gemini API 上跑長時間自主 agent 的團隊來說下手很準。Philipp Schmid 與 Mariano Cocirio 兩位 Google DeepMind 成員在官方部落格列出了四個方向的變動：換上新的預設模型、加入環境鉤子（environment hooks）、補齊成本與排程控制、開放免費方案。整體定位承襲前一版強調的背景任務與遠端 MCP 整合——在 Gemini Interactions API 的模型下，開發者下一次呼叫，就能在隔離的雲端沙盒裡同時調度推理、程式執行、套件安裝、檔案管理與網頁檢索。
換上預設的 Gemini 3.6 Flash，程式碼一行不動
antigravity-preview-05-2026 這個 agent 接下來預設使用 Gemini 3.6 Flash——一個在推理、coding 與工具呼叫之間取得平衡的模型，而且不必改任何程式碼，新一輪互動就會自動套用。想把成本壓下來的團隊，則可透過 agent_config.model 自行挑型號：需要前一代通用 agentic 工作流就選 Gemini 3.5 Flash，追求 3.5 家族裡最低延遲與成本則是 Gemini 3.5 Flash-Lite。換句話說，模型選擇如今是每個 agent 各自的部署參數，不再跟著整個平台綁死。
環境鉤子：把工具呼叫攔下來檢查、留紀錄
這波更新最關鍵的一塊。透過環境鉤子，你可以讓自訂腳本在 agent 沙盒裡的每場工具呼叫前後被執行：只要在環境中放置 .agents/hooks.json，runtime 便會針對 pre_tool_execution 與 post_tool_execution 兩種事件呼叫你的 handler。matcher 欄位接受正規表示式——多個工具用 | 逐一刻名，要全部攔就用 *。
配置起來大概是這樣的形狀：security-gate 群組負責在每場 code_execution 或 write_file 之前執行 gate.py，一旦腳本回傳 {"decision": "deny", "reason": "..."}，該次呼叫便直接取消，拒絕理由則寫入模型 context；auto-format 群組則在每場工具結束後執行 auto_lint.py，統一程式碼風格；handler 也允許 http 型態，直接把事件 POST 到外部端點——這正是把沙盒內的動作接回自家觀測或審批系統的那條線；HTTP hook 失敗時的處理語意，hooks 文件裡有完整定義。
官方同時端出一個相當有說服力的生產案例：AI 原生投資銀行 Offdeal。他們的投銀級簡報一份動輒 30+ 個公司 logo，而每個 logo 都得符合一連串條件——公司要對、尺寸與長寬比要對、要含公司名、背景要透明、放到白底投影片上對比要夠。CTO Alston Lin 講得很白：沙盒位於遠端，他們的驗證程式碼過去根本沒有落腳處；鉤子出現後，post_tool_execution 會在 agent 一輸出公司清單的當下、於沙盒內啟動整條驗證管線——抓候選圖、跑像素級品質檢查、用 Gemini vision 逐一核對 logo、再發布核准清單，只有列在清單上的圖片能進簡報。「遠端沙盒跑不了自訂驗證」這個 managed agents 的老藉口，就此被拆掉。
成本控制：設預算上限，任務中斷可續跑
多輪自主循環是 managed agents 的常態，一旦任務複雜，token 消耗很容易衝過頭。現在 agent_config 多了 max_total_tokens 參數（計入 input、output 與 thinking），用來框住總量。額度觸頂時系統會執行安全暫停，互動以 status: "incomplete" 回傳——環境狀態原封不動，只要補上 previous_interaction_id 和新的預算，就能從中斷點接著跑。這個設計等於把「預算用罄」從一種錯誤，轉成可回復的暫停訊號，對生產環境尤其重要。
免費方案也同步開放：Managed Agents 如今能在不計費的 free tier 專案裡使用，拿到 API key 就能開始實驗 agentic workflow——想把這套沙盒納入 CI 或教學場景的團隊，進入門檻歸零。另外有個設計細節值得記下：預算暫停會保留環境狀態，意味著你可以把「燒完額度」當成正常的流量控制手法，用小額預算分段推進長任務，而不必一次提撥最大用量。
排程觸發與環境管理
scheduled triggers 將 agent、環境、prompt 與 cron 排程打包成一項持久資源，時間一到便自動觸發，無需人員介入；且每場執行共用同一個沙盒，檔案會跨執行留存。搭配登場的 Environments API，則讓沙盒 session 可以用程式列出、檢視、刪除——斷線後找回環境 ID，或管線跑完主動清場，不必被動等 7 天 TTL 到期。
對 builder 的意義
這波更新把 Managed Agents 從「代跑 agent 的服務」再往前推成「可治理的自主工作者」：治理缺口由鉤子補上（驗證程式碼總算有地方執行）、失控風險由預算上限收斂成可恢復的暫停、排程觸發與環境管理則讓這些 worker 能夠常駐值班。對照自建 agent 基礎設施的路線，Google 提供的是同一組問題的託管答案——是否採用，最終取決於你的驗證管線與資料邊界，能否接受運行在別人家的沙盒裡。鉤子確實讓這層疑慮變小了——但 http handler 仍要把事件送往你掌握的端點，信任問題於是從「程式能不能在那裡跑」位移到「事件誰看得到」，這是導入之前值得想清楚的最後一題。