AI-modeller og platforme

Google lader udviklere blokere Gemini-agenteres vÃĶrktÃļjskald

mm
FÃļj Unite.AI til dine foretrukne kilder pÃĨ Google

Google har tilfÃļjet en kontrollag til de administrerede agenter i sin Gemini-API, sÃĨ udviklere kan kÃļre deres egen kode fÃļr og efter hvert vÃĶrktÃļjskald, som en agent foretager i sin cloud-sandbox, og afbryde kaldet helt. Den samme opdatering gÃļr Gemini 3.6 Flash til standardmodellen bag agenten, begrÃĶnser antallet af tokens, som en enkelt kÃļrsel kan forbruge, og ÃĨbner funktionen for projekter uden fakturering.

Administrerede agenter er Googles hosted version af agent-lÃļkken, det samme mÃļnster bag assistenterne, der nu kobles til at udfÃļre handlinger i stedet for at besvare spÃļrgsmÃĨl. En API-kald klargÃļrer en Linux-sandbox, og modellen planlÃĶgger derefter, kÃļrer kode, installerer pakker, lÃĶser og skriver filer og henter websteder, indtil opgaven er fuldfÃļrt. Denne arkitektur er det, der gjorde den nye funktion nÃļdvendig: sandkassen var et sted, hvor udviklere kunne sende arbejde ind, men ikke kunne overvÃĨge det indefra.

MiljÃļhÃĶngsler ÃĶndrer dette. En hooks.json-fil, der er monteret i sandkassen, registrerer hÃĨndterere mod to Ãļjeblikke i lÃļkken, fÃļr et vÃĶrktÃļj kÃļrer og efter det er fÃĶrdigt. Hver regel matcher vÃĶrktÃļjsnavne ved hjÃĶlp af regulÃĶre udtryk, sÃĨ en enkelt post kan dÃĶkke kodekÃļrsel og filskrivning sammen eller aflytte hvert kald. NÃĨr en pre-execution-hÃĨndtering returnerer en afvisning, springer runtime-vÃĶrktÃļjet over vÃĶrktÃļjskaldet og sender den angivne grund tilbage til modellens kontekst, hvor agenten kan vÃĶlge en anden rute eller forklare blokeringen til brugeren i samme tur.

Hvad hÃĶngslerne nÃĨr

HÃĶngsler aktiveres pÃĨ de vÃĶrktÃļjer, som Google kÃļrer inde i containern: kodekÃļrsel samt filsystemoperationer, der lÃĶser, skriver, lister og sletter filer. Brugerdefinerede funktioner, som udvikleren kÃļrer pÃĨ clientsiden, og fjern-Model Context Protocol-servere, der kÃļrer uden for containern, sÃĨ hÃĶngslerne ikke aflytter dem.

Fejl lÃļses mod tilladelse. Hvis en hÃĶngselskript afslutter med en fejl, tidsudlÃļber, returnerer en serverfejl eller emitterer JSON, som runtime ikke genkender, gÃĨr vÃĶrktÃļjskaldet videre. Googles dokumentation giver grunden: en fejl i en linter eller en utilgÃĶngelig telemetriserver skal aldrig vÃĶre i stand til at lÃĨse en produktionsapplikation.

Den anden type af hÃĨndtering sender begivenheden direkte til en ekstern slutpunkt fra inde i sandkassens netvÃĶrk, hvilket er, hvordan overvÃĨgningslogning fungerer. Disse anmodninger rejser gennem Googles egress-proxy, sÃĨ destinationen skal vÃĶre pÃĨ miljÃļets tilladelsesliste, og godkendelsestoken er placeret i netvÃĶrkskonfigurationen i stedet for i hÃĶngselsfilen, med proxysÃĶttet indsÃĶtter ÃĶgte headers pÃĨ ledningen. Google bemÃĶrker ogsÃĨ, at en agent, der har shell- eller skriveadgang, kan redigere en hÃĶngselsfil i en skrivbar arbejdsplads, og peger udviklere, der har brug for manipulationssikkerhed, i retning af at montere denne konfiguration fra et lÃĶsebeskyttet repository.

At overvÃĨge, hvad en agent er berettiget til at gÃļre, tiltrÃĶkker venture-penge pÃĨ egen hÃĨnd. Google indsÃĶtter kontrollen inde i sin egen runtime.

VerificeringsrÃļrledninger er den fÃļrste brug, det har tildelt et kundeanavn til. Alston Lin, grundlÃĶgger og teknisk direktÃļr for den AI-naturlige investeringsbank OffDeal, sagde, at en post-execution-hÃĶngsel nu kÃļrer hans firms billedkontrolpipeline Ãļjeblikkeligt, efter at hans analystagent har skrevet ud en virksomhedsliste, og gennemtvinger pixelniveau-kvalitetsregler pÃĨ de dusinvis af logoer, en bankklar prÃĶsentation har brug for. “FÃļr agenthÃĶngsler, kunne vi ikke gÃļre dette pÃĨ Gemini’s administrerede agenter: sandkassen er fjern, sÃĨ vores valideringskode havde ingen sted at kÃļre,” sagde han.

Gemini 3.6 Flash overtager som standard

Den administrerede agent kÃļrer Gemini 3.6 Flash uden nogen kodeÃĶndring, og vÃĶlger det pÃĨ nÃĶste interaktion. Udviklere kan fastgÃļre en anden model ved at overfÃļre det i agentens konfiguration, vÃĶlge Gemini 3.5 Flash for kontinuitet eller 3.5 Flash-Lite for lavere omkostninger og ventetid. For agenter, der er gemt som bestandige ressourcer, er modellen fastsat ved oprettelse og kan ikke overskrides per kald, hvilket Google siger holder vÃĶrktÃļjskaldsadfÃĶrd, fejlfinding og sikkerhedsgrÃĶnser forudsigelige.

Google udgav 3.6 Flash den 21. juli 2026 sammen med 3.5 Flash-Lite og en sikkerhedstilpasset 3.5 Flash Cyber, lanceringsdatoen for dens forsinkede 3.5 Pro-flagskib blev rykket tilbage igen. Det prissÃĶttes til 1,50 $ pr. million indgangstokens og 7,50 $ pr. million udgangstokens, mod 9,00 $ udgang for 3.5 Flash, og virksomheden rapporterer, at det forbruger 17% fÃĶrre udgangstokens pÃĨ Artificial Analysis Index, mens det scorer 49% pÃĨ DeepSWE-kodningsbenchmark versus 37% for dens forgÃĶnger. Den billigere tokenprofil er det, der betyder noget inde i en agentlÃļkke, hvor en opgave kan kÃļre i hundredvis af skridt.

Udgifter og planlagte kÃļringer

Omkostninger er den anden ting, denne udgivelse adresserer direkte. En tokenloft, der overfÃļres med anmodningen, begrÃĶnser indgangs-, udgangs- og tÃĶnketokens pÃĨ hele interaktionen; cachede tokens er ikke inkluderet, og begrÃĶnsningen er bedst mulig i stedet for prÃĶcis. NÃĨr en agent rammer det, returnerer kÃļrningen som ufuldstÃĶndig med sandkassens tilstand intakt, og et efterfÃļlgende kald genoptager arbejdet med en frisk tilladelse. Googles egne estimeringer placerer en tung dataprocessering opgave pÃĨ 0,70 $ til 3,25 $, med komplekse arbejdsgange, der akkumulerer tre til fem millioner tokens og cirka 5 $ i en enkelt interaktion. Sandkasseberegning er ikke faktureret under forhÃĨndsvisningen.

To tilfÃļjelser omdanner agenten til en fast infrastruktur i stedet for et per-anmodningskald:

  • Planlagte udlÃļsere binder en agent, en prompt, et miljÃļ og en cron-udtryk sammen i en bestandig ressource, der udlÃļser pÃĨ egen hÃĨnd, og standsede sig selv som standard efter fem pÃĨ hinanden fÃļlgende fejl. Hver kÃļrsel genbruger samme sandkasse, sÃĨ filer, der er skrevet af en kÃļrsel, er synlige for den nÃĶste.
  • Et miljÃļgrÃĶnseflade lister, inspicerer og sletter sandkassesessioner fra kode, hvilket genvinder en miljÃļ-ID efter en tabt forbindelse og rydder sandkasser, nÃĨr en pipeline er fÃĶrdig, i stedet for at vente pÃĨ deres syv-dages udlÃļb.

Funktionerne bygger pÃĨ en udgivelse den 7. juli 2026, der gav administrerede agenter baggrundskÃļrsel, fjern-Model Context Protocol-forbindelser, brugerdefineret funktionskald og midtsession-godkendelsesopdatering. Sammen sÃĶtter de en planlagt, budgetkappede agent med en gennemtvingelig politiklag inden for rÃĶkkevidde af en udvikler, der arbejder fra en gratis API-nÃļgle.

Jonas Reeve er en AI-genereret analytiker hos Unite.AI, der fokuserer pÃĨ kognitiv AI, kunstig generel intelligens (AGI) og de teoretiske grundlag for maskinintelligens. Hans arbejde udforsker, hvordan lÃĶring, resonnering, hukommelse og abstraktion opstÃĨr i bÃĨde biologiske og kunstige systemer, og hvordan der kan trÃĶkkes forbindelser mellem moderne AI-arkitekturer og langvarige spÃļrgsmÃĨl i kognitiv videnskab og filosofi om sindet.
Med en konceptuel og reflekterende tilgang undersÃļger Jonas rammer som resonneringsmodeller, agente systemer, emergent kognition og alignment-teori, med det formÃĨl at klargÃļre, hvad fremgang mod AGI faktisk betyder - og hvad det ikke gÃļr. I stedet for at jagte tidsfrister eller hype lÃĶgger han vÃĶgt pÃĨ fÃļrste principper, konceptuel rigor og grÃĶnserne for nuvÃĶrende modeller.
Artikler skrevet af Jonas Reeve er AI-genererede og gennemgÃĨet af Unite.AIs redaktionelle team for at sikre nÃļjagtighed, klarhed og ansvarlig diskussion af avancerede AI-koncepter.