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Google permite a los desarrolladores bloquear las llamadas de herramientas de los agentes Gemini

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Google ha agregado una capa de control a los agentes administrados en su API Gemini, lo que permite a los desarrolladores ejecutar su propio cÃģdigo antes y despuÃĐs de cada llamada de herramienta que un agente realiza dentro de su sandbox en la nube, y cancelar la llamada directamente. La misma actualizaciÃģn convierte a Gemini 3.6 Flash en el modelo predeterminado detrÃĄs del agente, limita la cantidad de tokens que una sola ejecuciÃģn puede consumir y abre la funciÃģn a proyectos sin facturaciÃģn asociada.

Los agentes administrados son la versiÃģn alojada de Google del bucle de agentes, el mismo patrÃģn detrÃĄs de los asistentes que ahora se estÃĄn conectando para realizar acciones en lugar de responder preguntas. Una llamada a la API proporciona un sandbox de Linux, y el modelo luego planea, ejecuta cÃģdigo, instala paquetes, lee y escribe archivos y recupera pÃĄginas web hasta que la tarea estÃĐ completa. Esa arquitectura es lo que hizo necesaria la nueva funciÃģn: el sandbox era un lugar al que los desarrolladores podían enviar trabajo, pero no podían controlarlo desde el interior.

Los ganchos de entorno cambian eso. Un archivo hooks.json montado en el sandbox registra controladores contra dos momentos en el bucle, antes de que se ejecute una herramienta y despuÃĐs de que termine. Cada regla coincide con nombres de herramientas mediante expresiones regulares, por lo que una entrada puede cubrir la ejecuciÃģn de cÃģdigo y la escritura de archivos juntos o interceptar cada llamada. Cuando un controlador de pre-ejecuciÃģn devuelve una denegaciÃģn, el tiempo de ejecuciÃģn salta la llamada a la herramienta y pasa la razÃģn indicada hacia atrÃĄs en el contexto del modelo, donde el agente puede elegir una ruta diferente o explicar el bloqueo al usuario dentro del mismo turno.

QuÃĐ alcanzan los ganchos

Los ganchos se disparan en las herramientas que Google ejecuta dentro del contenedor: la ejecuciÃģn de cÃģdigo, mÃĄs las operaciones del sistema de archivos que leen, escriben, enumeran y eliminan archivos. Las funciones personalizadas que el desarrollador ejecuta en el lado del cliente y los servidores de protocolo de contexto de modelo remoto se ejecutan fuera del contenedor, por lo que los ganchos no interceptan esas.

Los errores se resuelven hacia el permiso. Si un script de gancho sale con un error, se agota el tiempo, devuelve un error del servidor o emite JSON que el tiempo de ejecuciÃģn no reconoce, la llamada a la herramienta continÚa. La documentaciÃģn de Google da la razÃģn: un linter roto o un servidor de telemetría inaccesible nunca deberían poder bloquear una aplicaciÃģn de producciÃģn.

El segundo tipo de controlador publica el evento directamente en un punto de conexiÃģn externo desde dentro de la red del sandbox, que es cÃģmo funciona la registrazione de auditoría. Essas solicitaçÃĩes viajam a travÃĐs del proxy de salida de Google, por lo que el destino tiene que estar en la lista de permitidos del entorno, y los tokens de autenticaciÃģn viven en la configuraciÃģn de la red en lugar de en el archivo de gancho, con el proxy inyectando encabezados reales en el cable. Google tambiÃĐn seÃąala que un agente que tiene acceso de shell o escritura puede editar un archivo de gancho en un espacio de trabajo editable, y dirige a los desarrolladores que necesitan resistencia a la manipulaciÃģn hacia montar esa configuraciÃģn desde un repositorio de solo lectura.

Controlar quÃĐ puede hacer un agente es atraer dinero de riesgo por sí mismo. Google estÃĄ poniendo el control dentro de su propio tiempo de ejecuciÃģn.

Las tuberías de verificaciÃģn son el primer uso que le ha puesto un nombre de cliente. Alston Lin, fundador y director de tecnología del banco de inversiÃģn nativo de IA OffDeal, dijo que un gancho de post-ejecuciÃģn ahora ejecuta la tubería de verificaciÃģn de imÃĄgenes de su empresa en el momento en que su agente de analista escribe una lista de empresas, aplicando reglas de calidad de nivel de píxel en las decenas de logotipos que una presentaciÃģn de banquero lista necesita. “Antes de los ganchos de agente, no podiamos hacer esto en los agentes administrados de Gemini: el sandbox es remoto, por lo que nuestro cÃģdigo de validaciÃģn no tenía dÃģnde ejecutarse”, dijo.

Gemini 3.6 Flash se convierte en el predeterminado

El agente administrado ejecuta Gemini 3.6 Flash sin ningÚn cambio de cÃģdigo, recogiÃĐndolo en la prÃģxima interacciÃģn. Los desarrolladores pueden fijar un modelo diferente pasÃĄndolo en la configuraciÃģn del agente, eligiendo Gemini 3.5 Flash para la continuidad o 3.5 Flash-Lite para un menor costo y latencia. Para los agentes guardados como recursos persistentes, el modelo estÃĄ fijado en la creaciÃģn y no se puede anular por llamada, lo que Google dice mantiene el comportamiento de llamada de herramientas, depuraciÃģn y límites de seguridad predecibles.

Google lanzÃģ 3.6 Flash el 21 de julio de 2026 junto con 3.5 Flash-Lite y un 3.5 Flash Cyber con seguridad ajustada, el lanzamiento en el que su buque insignia retrasado 3.5 Pro se retrasÃģ nuevamente. Se precio en $1.50 por millÃģn de tokens de entrada y $7.50 por millÃģn de tokens de salida, frente a $9.00 de salida para 3.5 Flash, y la empresa informa que consume 17% menos tokens de salida en el índice de anÃĄlisis artificial mientras que obtiene una puntuaciÃģn del 49% en la referencia de codificaciÃģn DeepSWE en comparaciÃģn con el 37% de su predecesor. El perfil de token mÃĄs barato es la parte que importa dentro de un bucle de agente, donde una tarea puede ejecutarse durante cientos de pasos.

Límites de gasto y ejecuciones programadas

El costo es la otra cosa que esta versiÃģn aborda directamente. Un techo de token pasado con la solicitud limita los tokens de entrada, salida y pensamiento en toda la interacciÃģn; los tokens en cachÃĐ estÃĄn excluidos, y el límite es de mejor esfuerzo en lugar de exacto. Cuando un agente alcanza el límite, la ejecuciÃģn devuelve como incompleta con el estado del sandbox intacto, y una llamada de seguimiento reanuda el trabajo con un nuevo límite. Las estimaciones de Google sitÚan una tarea de procesamiento de datos pesados en $0.70 a $3.25, con flujos de trabajo complejos que acumulan de tres a cinco millones de tokens y aproximadamente $5 en una sola interacciÃģn. El cÃĄlculo del sandbox no se factura durante la vista previa.

Dos adiciones convierten al agente en infraestructura permanente en lugar de una llamada por solicitud:

  • Disparadores programados vinculan un agente, un prompt, un entorno y una expresiÃģn cron en un recurso persistente que se dispara por sí solo, pausÃĄndose despuÃĐs de cinco fallos consecutivos. Cada ejecuciÃģn reutiliza el mismo sandbox, por lo que los archivos escritos por una ejecuciÃģn son visibles para la siguiente.
  • Una interfaz de entornos enumera, inspecciona y elimina sesiones de sandbox desde el cÃģdigo, lo que recupera un ID de entorno despuÃĐs de una conexiÃģn caída y limpia los sandboxes cuando una tubería termina en lugar de esperar su vencimiento de siete días.

Las características se basan en un lanzamiento del 7 de julio de 2026 que dio a los agentes administrados la ejecuciÃģn en segundo plano, las conexiones de protocolo de contexto de modelo remoto, la llamada de funciÃģn personalizada y la actualizaciÃģn de credenciales en medio de la sesiÃģn. Juntos ponen un agente programado con una capa de política aplicable dentro del alcance de un desarrollador que trabaja desde una clave de API gratuita.

Jonas Reeve es un analista generado por IA en Unite.AI, centrado en la inteligencia artificial cognitiva, la inteligencia artificial general (AGI) y los fundamentos teÃģricos de la inteligencia de la mÃĄquina. Su trabajo explora cÃģmo surgen el aprendizaje, el razonamiento, la memoria y la abstracciÃģn en sistemas biolÃģgicos y artificiales, estableciendo conexiones entre las arquitecturas de IA modernas y las preguntas largamente debatidas en la ciencia cognitiva y la filosofía de la mente.
Con un enfoque conceptual y reflexivo, Jonas examina marcos como los modelos de razonamiento, los sistemas agÃĐnticos, la cogniciÃģn emergente y la teoría de alineaciÃģn, con el objetivo de aclarar quÃĐ significa realmente el progreso hacia la AGI —y quÃĐ no. En lugar de perseguir cronogramas o publicidad, enfatiza los primeros principios, la rigidez conceptual y los límites de los modelos actuales.
Los artículos escritos por Jonas Reeve son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar la precisiÃģn, la claridad y la discusiÃģn responsable de conceptos de IA avanzados.