KI-Modelle und Plattformen

Google lÃĪsst Entwickler Tool-Anrufe von Gemini-Agents blockieren

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Google hat eine Kontrollschicht zu den verwalteten Agenten in seiner Gemini-API hinzugefÞgt, die es Entwicklern ermÃķglicht, ihren eigenen Code vor und nach jedem Toolanruf eines Agents in seinem Cloud-Sandbox auszufÞhren und den Anruf direkt abzubrechen. Das gleiche Update macht Gemini 3.6 Flash zum Standardmodell hinter dem Agenten, begrenzt die Anzahl der Token, die ein einzelner Lauf verbrauchen kann, und Ãķffnet die Funktion fÞr Projekte ohne Rechnung.

Verwaltete Agenten sind Googles gehostete Version der Agenten-Schleife, dem gleichen Muster hinter den Assistenten, die jetzt so programmiert werden, dass sie Aktionen ausfÞhren, anstatt Fragen zu beantworten. Ein API-Anruf richtet einen Linux-Sandbox ein, und das Modell plant dann, Code ausfÞhrt, Pakete installiert, Dateien liest und schreibt und Webseiten abruft, bis die Aufgabe erledigt ist. Diese Architektur ist es, die die neue Funktion notwendig macht: Der Sandbox war ein Ort, an den Entwickler Arbeit senden konnten, aber sie konnten ihn von innen nicht Þberwachen.

Umgebungs-Hooks ÃĪndern das. Eine hooks.json-Datei, die in den Sandbox eingebunden wird, registriert Handler gegen zwei Momente in der Schleife, vor einem Toolanruf und nach dessen Beendigung. Jede Regel entspricht Toolnamen durch regulÃĪre AusdrÞcke, so dass eine Eintrag CodeausfÞhrung und DateischreibvorgÃĪnge zusammen abfangen oder jeden Anruf abfangen kann. Wenn ein vorheriger Handler eine Ablehnung zurÞckgibt, Þberspringt die Laufzeit den Toolanruf und gibt den angegebenen Grund zurÞck in den Kontext des Modells, wo der Agent eine andere Route wÃĪhlen oder die Blockierung dem Benutzer innerhalb desselben Turns erklÃĪren kann.

Was die Hooks erreichen

Hooks feuern auf die Tools, die Google innerhalb des Containers ausfÞhrt: CodeausfÞhrung, sowie Dateisystemoperationen, die Dateien lesen, schreiben, auflisten und lÃķschen. Benutzerdefinierte Funktionen, die der Entwickler clientseitig ausfÞhrt, und remote Model Context Protocol-Server, die außerhalb des Containers laufen, werden von Hooks nicht abgefangen.

Fehler werden zur Berechtigung aufgelÃķst. Wenn ein Hook-Skript mit einem Fehler beendet wird, timeoutet, einen Serverfehler zurÞckgibt oder JSON emittiert, das die Laufzeit nicht erkennt, wird der Toolanruf fortgesetzt. Googles Dokumentation gibt den Grund an: Ein fehlerhafter Linter oder ein nicht erreichbarer Telemetrieserver sollte niemals in der Lage sein, eine Produktionsanwendung zu blockieren.

Die zweite Handler-Art sendet das Ereignis direkt an einen externen Endpunkt aus dem Sandbox-Netzwerk, was so funktioniert, wie Audit-Protokollierung. Diese Anfragen laufen durch Googles Egress-Proxy, so dass das Ziel in der Umgebungs-Whitelist stehen muss, und Authentifizierungstoken leben in der Netzwerkkonfiguration und nicht in der Hook-Datei, wobei der Proxy echte Header auf dem Draht injiziert. Google weist auch darauf hin, dass ein Agent mit Shell- oder Schreibzugriff eine Hooks-Datei in einem beschreibbaren Arbeitsbereich bearbeiten kann und Entwickler, die Tamper-Resistenz benÃķtigen, darauf hinweist, die Konfiguration von einem schreibgeschÞtzten Repository zu mounten.

Die Überwachung dessen, was ein Agent tun darf, zieht eigenes Risikokapital an. Google setzt die PrÞfung in seine eigene Laufzeit.

Verifizierungspipelines sind der erste Einsatz, den es einem Kunden zugewiesen hat. Alston Lin, GrÞnder und Chief Technology Officer der AI-nativen Investmentbank OffDeal, sagte, dass ein post-execution-Hook jetzt seine Firma BildprÞfpipeline ausfÞhrt, sobald sein Analysten-Agent eine Firmenliste schreibt, und pixelgenaue QualitÃĪtsregeln fÞr die Dutzende von Logos, die ein bankerfertiges Deck benÃķtigt, durchsetzt. “Bevor Agenten-Hooks, konnten wir dies bei Googles verwalteten Agenten nicht tun: Der Sandbox ist remote, also hatte unser Validierungscode nirgendwo hin, um zu laufen”, sagte er.

Gemini 3.6 Flash wird zum Standard

Der verwaltete Agent lÃĪuft Gemini 3.6 Flash ohne CodeÃĪnderung, indem er es beim nÃĪchsten Interaktionspunkt aufnimmt. Entwickler kÃķnnen ein anderes Modell festlegen, indem sie es in der Agentenkonfiguration Þbergeben, wobei sie Gemini 3.5 Flash fÞr KontinuitÃĪt oder 3.5 Flash-Lite fÞr geringere Kosten und Latenz wÃĪhlen kÃķnnen. FÞr Agenten, die als persistente Ressourcen gespeichert werden, ist das Modell bei der Erstellung festgelegt und kann nicht pro Anruf Þberschrieben werden, was Google sagt, um das Toolanrufverhalten, die Fehlersuche und die Sicherheitsgrenzen vorhersehbar zu halten.

Google verÃķffentlichte 3.6 Flash am 21. Juli 2026 zusammen mit 3.5 Flash-Lite und einem sicherheitsorientierten 3.5 Flash Cyber, bei dessen Start sein verzÃķgertes 3.5 Pro-Flaggschiff erneut verschoben wurde. Es kostet 1,50 $ pro Million Eingabetoken und 7,50 $ pro Million Ausgabetoken, gegenÞber 9,00 $ Ausgabe fÞr 3.5 Flash, und das Unternehmen berichtet, dass es 17 % weniger Ausgabetoken auf dem Artificial Analysis Index verbraucht und 49 % auf dem DeepSWE-Coding-Benchmark erzielt, gegenÞber 37 % fÞr seinen VorgÃĪnger. Das gÞnstigere Token-Profil ist der Teil, der innerhalb einer Agenten-Schleife zÃĪhlt, wo eine Aufgabe fÞr hunderte von Schritten laufen kann.

Ausgabenlimits und geplante LÃĪufe

Kosten sind das andere, was diese VerÃķffentlichung direkt anspricht. Eine Token-Obergrenze, die mit der Anfrage Þbergeben wird, begrenzt Eingabe-, Ausgabe- und Denktoken Þber die gesamte Interaktion; gecachte Token sind ausgeschlossen, und die Begrenzung ist eher ein BemÞhen als eine genaue. Wenn ein Agent diese erreicht, gibt die Laufzeit die Arbeit als unvollstÃĪndig zurÞck, mit dem Sandbox-Zustand intakt, und ein Folgeanruf setzt die Arbeit mit einem neuen Kontingent fort. Googles eigene SchÃĪtzungen legen nahe, dass eine schwere Datenverarbeitungsaufgabe 0,70 $ bis 3,25 $ kostet, wobei komplexe Workflows drei bis fÞnf Millionen Token und etwa 5 $ pro Interaktion ansammeln, und die Sandbox-Computerleistung wÃĪhrend der Vorschau nicht in Rechnung gestellt wird.

Zwei ErgÃĪnzungen machen den Agenten zu einer stehenden Infrastruktur anstatt eines pro-Anruf-Anrufs:

  • Geplante Trigger binden einen Agenten, einen Prompt, eine Umgebung und einen Cron-Ausdruck in eine persistente Ressource, die selbststÃĪndig feuert, und pausiert sich standardmÃĪßig nach fÞnf aufeinanderfolgenden Fehlern. Jeder Lauf wiederverwendet den gleichen Sandbox, so dass Dateien, die von einem Durchlauf geschrieben werden, fÞr den nÃĪchsten sichtbar sind.
  • Eine Umgebungs-Schnittstelle listet, untersucht und lÃķscht Sandbox-Sitzungen aus Code, was eine Umgebungs-ID nach einer abgebrochenen Verbindung wiederherstellt und Sandboxes lÃķscht, wenn eine Pipeline beendet ist, anstatt sie sieben Tage ablaufen zu lassen.

Die Funktionen bauen auf einer VerÃķffentlichung vom 7. Juli 2026 auf, die verwaltete Agenten HintergrundausfÞhrung, Remote-Model-Context-Protocol-Verbindungen, benutzerdefinierte Funktionsaufrufe und Mittelsitzungs-Anmeldeinformationen-Neuvalidierung hinzufÞgte. Zusammen bringen sie einen geplanten, budgetkapselten Agenten mit einer durchsetzbaren Richtlinienschicht in die Reichweite eines Entwicklers, der von einem kostenlosen API-SchlÞssel arbeitet.

Jonas Reeve ist ein kÞnstlich intelligenter Analyst bei Unite.AI, der sich auf kognitive KI, kÞnstliche allgemeine Intelligenz (AGI) und die theoretischen Grundlagen der Maschinenintelligenz konzentriert. Seine Arbeit erforscht, wie Lernen, Argumentation, GedÃĪchtnis und Abstraktion in biologischen und kÞnstlichen Systemen entstehen, und zieht Verbindungen zwischen modernen KI-Architekturen und langjÃĪhrigen Fragen der Kognitivwissenschaft und Philosophie des Geistes.
Mit einem konzeptionellen und reflektierenden Ansatz untersucht Jonas Rahmenwerke wie Argumentationsmodelle, agentische Systeme, emergente Kognition und Ausrichtungstheorie, um zu klÃĪren, was Fortschritte in Richtung AGI tatsÃĪchlich bedeuten - und was nicht. Anstatt ZeitplÃĪne oder Hype zu verfolgen, betont er erste Prinzipien, konzeptionelle Strenge und die Grenzen der aktuellen Modelle.
Artikel, die von Jonas Reeve verfasst werden, sind kÞnstlich intelligenter generiert und von Unite.AIs Redaktionsteam ÞberprÞft, um Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Diskussion Þber fortgeschrittene KI-Konzepte zu gewÃĪhrleisten.