Google открыла бесплатный gemini api key для ИИ-агентов: хуки контролируют каждое действие

Обновление Gemini Interactions API расширяет возможности, анонсированные ранее: фоновые задачи и подключение удалённых MCP-серверов. Теперь к ним добавились хуки окружения (environment hooks), выбор модели и бесплатный уровень доступа. Источник, официальный блог Google, раскрывает детали с примерами кода на TypeScript.

Что понадобится?

• Gemini api key из проекта Google Cloud. Биллинг подключать необязательно: бесплатный уровень уже работает.
• Node.js и пакет @google/genai (устанавливается одной командой).
• Базовое понимание, что такое ИИ-агент (программа, которая сама решает, какие инструменты вызвать для выполнения вашей задачи) и токен (единица текста, за которую платит API).
• 15 минут на первый запуск, ещё 15 на настройку хуков.

Пошаговая инструкция

1. Установите SDK. В терминале выполните:

npm install @google/genai

1. Создайте взаимодействие с агентом. Один вызов API запускает агента, который сам выполняет код, управляет файлами и обращается к веб-ресурсам внутри изолированной облачной песочницы (sandbox):

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "Проверь все зависимости в package.json, обнови устаревшие и запусти npm test.",
  environment: "remote",
});

console.log(interaction.output_text);

По умолчанию агент теперь использует модель Gemini 3.6 Flash. Менять код не нужно: следующий вызов подхватит её автоматически.

1. Выберите модель при необходимости. Передайте параметр agent_config.model:

2. gemini-3.6-flash (по умолчанию): баланс между рассуждением, кодом и использованием инструментов.

3. gemini-3.5-flash: предыдущее поколение для общих агентных задач.
4. gemini-3.5-flash-lite: минимальная задержка и стоимость.

agent_config: {
  type: "antigravity",
  model: "gemini-3.5-flash-lite",
},

1. Настройте хуки окружения. Хуки (hooks) это пользовательские скрипты, которые запускаются до или после каждого вызова инструмента агентом. Создайте файл .agents/hooks.json в окружении:

{
  "security-gate": {
    "pre_tool_execution": [
      {
        "matcher": "code_execution|write_file",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 /.agents/hooks-scripts/gate.py",
            "timeout": 10
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "auto-format": {
    "post_tool_execution": [
      {
        "matcher": "*",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "python3 /.agents/hooks-scripts/auto_lint.py",
            "timeout": 15
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Поле matcher поддерживает регулярные выражения: символ | для нескольких инструментов, * для перехвата всех. Если скрипт в хуке вернёт {"decision": "deny", "reason": "..."}, вызов инструмента будет пропущен, а причина отказа попадёт в контекст модели.

1. Ограничьте бюджет токенов. Агент работает автономно и может потратить больше, чем вы планировали. Параметр max_total_tokens задаёт потолок:

agent_config: {
  type: "antigravity",
  max_total_tokens: 10000,
},

Когда лимит исчерпан, агент останавливается со статусом incomplete. Состояние песочницы сохраняется, и вы можете продолжить задачу, передав previous_interaction_id с новым бюджетом.

1. Запланируйте повторяющиеся задачи. Триггеры (triggers) привязывают агента, окружение, промпт (текстовую инструкцию для ИИ) и расписание cron в один ресурс, который срабатывает без ручного запуска. Песочница переиспользуется: файлы сохраняются между запусками.

Как хуки уже применяются в продакшене?

Google приводит кейс компании OffDeal, ИИ-ориентированного инвестиционного банка. Их ИИ-аналитик Archie собирает презентации для банкиров. Одна из задач: вставить логотипы компаний, иногда более 30 в одной презентации, с проверкой правильности компании, размера, прозрачного фона и контрастности на белом слайде.

«До появления хуков мы не могли запустить нашу валидацию на управляемых агентах Gemini: песочница удалённая, и нашему коду проверки негде было работать. С хуками скрипт post_tool_execution запускает пайплайн внутри песочницы в момент, когда Archie записывает список компаний: находит кандидатов, проверяет качество на уровне пикселей, верифицирует каждый логотип через Gemini Vision и публикует манифест одобренных файлов, только которые допускаются в презентацию.» : Алстон Лин, основатель и технический директор OffDeal

Audit all dependencies in package.json, upgrade outdated packages, and verify the build by running npm test.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

Автору Дзена. Управляемые агенты пока не про тексты напрямую, а про автоматизацию технических задач. Но если вы ведёте канал о технологиях, сам факт бесплатного доступа к агентному API это материал для обзора или теста. Получите gemini api key и покажите читателям работу агента в реальном времени.

Маркетологу. Хуки для валидации это способ встроить ИИ-агента в рабочий процесс без страха, что он сделает что-то не то. Представьте: агент генерирует креативы, а ваш скрипт автоматически проверяет соответствие брендбуку до публикации. Пока нужен разработчик для настройки, но порог входа снижается.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Gemini API доступен через VPN или прокси, прямого доступа из России Google официально не предоставляет. Из локальных аналогов: YandexGPT и GigaChat предлагают API для агентных сценариев, но без механизма хуков на уровне песочницы. Если ваш бизнес хочет запускать ИИ-ассистентов на своих данных с контролем безопасности, хуки Gemini API стоит протестировать на стейджинге до внедрения.

Бесплатный gemini api key без биллинга, программируемые хуки и управление бюджетом токенов, три вещи, которые переводят управляемых агентов из категории «поиграть» в категорию «встроить в продакшен». Начните с хуков: один скрипт валидации на pre_tool_execution даст вам контроль, которого нет ни в одном чат-интерфейсе.