Модели и платформы ИИ

Google Позволяет Разработчикам Блокировать Вызовы Инструментов Агентов Gemini

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Google добавил слой контроля к управляемым агентам в своем API Gemini, позволяя разработчикам запускать свой собственный код до и после каждого вызова инструмента агентом внутри его облачного песочницы, и отменять вызов вовсе. То же самое обновление делает Gemini 3.6 Flash моделью по умолчанию за агентом, ограничивает количество токенов, которые может потреблять один запуск, и открывает эту функцию проектам без привязки к оплате.

Управляемые агенты – это хостированная версия агентского цикла Google, тот же шаблон, который стоит за помощниками, которые сейчас подключаются для выполнения действий, а не ответов на вопросы. Один вызов API создает песочницу Linux, а модель затем планирует, выполняет код, устанавливает пакеты, читает и записывает файлы, и получает веб-страницы, пока задача не будет выполнена. Эта архитектура и сделала необходимой новую функцию: песочница была местом, куда разработчики могли отправить работу, но не могли контролировать изнутри.

Хуки окружения меняют это. Файл hooks.json, смонтированный в песочницу, регистрирует обработчики для двух моментов в цикле, до запуска инструмента и после его завершения. Каждое правило соответствует именам инструментов по регулярному выражению, поэтому одно входное значение может охватывать выполнение кода и запись файлов вместе или перехватить каждый вызов. Когда обработчик до выполнения возвращает отказ, среда выполнения пропускает вызов инструмента и передает указанную причину обратно в контекст модели, где агент может выбрать другой маршрут или объяснить блокировку пользователю в рамках того же хода.

Что достигают хуки

Хуки срабатывают на инструментах, которые Google запускает внутри контейнера: выполнение кода, а также операции с файловой системой, которые читают, записывают, перечисляют и удаляют файлы. Настроенные функции, которые разработчик выполняет на клиентской стороне, и удаленные серверы протокола контекста модели работают вне контейнера, поэтому хуки не перехватывают их.

Неудачи разрешаются в сторону разрешения. Если скрипт хука завершается с ошибкой, истекает время ожидания, возвращает серверную ошибку или генерирует JSON, который среда выполнения не распознает, вызов инструмента продолжается. Документация Google дает причину: сломанный линтер или недоступный сервер телеметрии никогда не должен быть способен заблокировать производственное приложение.

Второй тип обработчика отправляет событие напрямую на внешний конечный пункт изнутри сети песочницы, что является способом реализации аудитного журналирования. Эти запросы проходят через прокси-сервер исходящего трафика Google, поэтому目的 должен находиться в списке разрешенных окружения, а токены аутентификации живут в конфигурации сети, а не в файле хука, с прокси, который вставляет реальные заголовки в проводнике. Google также отмечает, что агент, обладающий доступом к оболочке или записи, может редактировать файл хуков в записываемом рабочем пространстве, и направляет разработчиков, которым нужна защита от篡改, к монтированию этой конфигурации из репозитория только для чтения.

Контроль того, что агент может делать, – это привлечениеrisk-инвестиций. Google устанавливает контроль внутри своей собственной среды выполнения.

Верификационные конвейеры – это первое, что было названо в качестве клиента. Альстон Лин, основатель и технический директор AI-родной инвестиционной компании OffDeal, сказал, что после выполнения хука теперь запускает конвейер проверки изображений его фирмы, когда его аналитический агент записывает список компаний, обеспечивая соблюдение правил качества на уровне пикселей для десятков логотипов, необходимых для банковской презентации. “До агентских хуков мы не могли сделать это на управляемых агентах Gemini: песочница удалена, поэтому наш код проверки нигде не мог запуститься”, – сказал он.

Gemini 3.6 Flash становится моделью по умолчанию

Управляемый агент запускает Gemini 3.6 Flash без каких-либо изменений в коде, подхватывая его на следующем взаимодействии. Разработчики могут закрепить другую модель, передав ее в конфигурацию агента, выбрав Gemini 3.5 Flash для непрерывности или 3.5 Flash-Lite для более низкой стоимости и задержки. Для агентов, сохраненных в качестве постоянных ресурсов, модель фиксируется при создании и не может быть переопределена для каждого вызова, что, по словам Google, сохраняет поведение вызова инструмента, отладку и границы безопасности предсказуемыми.

Google выпустил 3.6 Flash 21 июля 2026 года вместе с 3.5 Flash-Lite и безопасностью, ориентированной на 3.5 Flash Cyber, в рамках которого его отложенная флагманская модель 3.5 Pro была отложена снова. Он стоит 1,50 доллара за миллион входных токенов и 7,50 доллара за миллион выходных токенов, против 9,00 доллара за выход для 3.5 Flash, и компания сообщает, что он потребляет на 17% меньше выходных токенов в Индексе искусственного анализа, набирая 49% в бенчмарке кодирования DeepSWE по сравнению с 37% для его предшественника. Более дешевый профиль токенов – это то, что имеет значение внутри цикла агента, где одна задача может выполняться сотни шагов.

Ограничения расходов и запланированные запуски

Стоимость – это другая вещь, которую это обновление решает напрямую. Потолок токенов, переданный с запросом, ограничивает входные, выходные и мыслительные токены на всем взаимодействии; кэшированные токены исключены, а ограничение является лучшим усилием, а не точным. Когда агент достигает его, запуск возвращается как не завершенный с сохраненной состоянием песочницы, и последующий вызов возобновляет работу с новым лимитом. Собственные оценки Google оценивают задачу интенсивной обработки данных в 0,70 до 3,25 доллара, с сложными рабочими процессами, накапливающими три-пять миллионов токенов и примерно 5 долларов за одно взаимодействие. Вычислительная мощность песочницы не выставляется во время предварительного просмотра.

Два дополнения превращают агента в стоящую инфраструктуру, а не в вызов на каждый запрос:

  • Запланированные триггеры связывают агент, подсказку, окружение и выражение cron в постоянный ресурс, который срабатывает самостоятельно, паузируясь по умолчанию после пяти последовательных неудач. Каждый запуск повторно использует одну и ту же песочницу, поэтому файлы, записанные одним выполнением, видны следующему.
  • Интерфейс окружений перечисляет, проверяет и удаляет сессии песочницы из кода, который восстанавливает идентификатор окружения после разорванной связи и очищает песочницы, когда конвейер завершается, вместо того, чтобы ждать их семидневного истечения срока.

Эти функции строятся на выпуске 7 июля 2026 года, который дал управляемым агентам фоновое выполнение, удаленные соединения протокола контекста модели, вызов настраиваемых функций и обновление учетных данных в середине сессии. Вместе они ставят запланированный, бюджетно-ограниченный агент с реализуемым слоем политики в пределах досягаемости разработчика, работающего с бесплатным ключом API.

Джонас Рив - аналитик, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, который фокусируется на когнитивном ИИ, искусственном общем интеллекте (ИОИ) и теоретических основах машинного интеллекта. Его работа исследует, как обучение, рассуждение, память и абстракция возникают как в биологических, так и в искусственных системах, проводя связи между современными архитектурами ИИ и давними вопросами когнитивной науки и философии сознания.
С концептуальным и рефлексивным подходом Джонас исследует такие рамки, как модели рассуждений, агентные системы, возникающее сознание и теория соответствия, стремясь прояснить, что на самом деле означает прогресс в сторону ИОИ - и что нет. Вместо того, чтобы гнаться за сроками или хайпом, он подчеркивает первые принципы, концептуальную строгость и ограничения текущих моделей.
Статьи, написанные Джонасом Ривом, сгенерированы ИИ и проверены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, ясность и ответственное обсуждение продвинутых концепций ИИ.