Google के Gemini Managed Agents को शांत अपग्रेड: तेज़ डिफ़ॉल्ट मॉडल, सुरक्षा उपाय, और मुफ़्त स्तर
Gemini 3.6 Flash अब managed agents के लिए डिफ़ॉल्ट है, और नए environment hooks डेवलपर्स को AI के sandbox के अंदर जो कुछ करता है उसे ब्लॉक या ऑडिट करने देते हैं।
मुख्य बातें
- Google के Gemini API managed agents अब Gemini 3.6 Flash मॉडल को डिफ़ॉल्ट रूप से चलाते हैं, मौजूदा उपयोगकर्ताओं के लिए कोड परिवर्तन की आवश्यकता नहीं है।
- नए environment hooks डेवलपर्स को अपनी क्लाउड sandbox के अंदर agent द्वारा किए जाने वाले किसी भी टूल कॉल से पहले या बाद में कस्टम स्क्रिप्ट चलाने देते हैं।
- एक नई
max_total_tokensसेटिंग सीमित करती है कि एक agent किसी कार्य पर कितना खर्च कर सकता है इससे पहले कि यह सुरक्षित रूप से रुक जाए। - Managed agents अब मुफ़्त स्तर Google AI प्रोजेक्ट पर उपलब्ध हैं, इसलिए डेवलपर्स सक्रिय बिलिंग के बिना उन्हें आजमा सकते हैं।
- निर्धारित ट्रिगर agent को एक आवर्ती समय सारणी पर चलाने देते हैं, रन के बीच एक ही sandbox का पुनः उपयोग करते हैं।
Google ने चुप-चाप उन उपकरणों को अपग्रेड किया है जो डेवलपर्स को AI agents बनाने के लिए प्रदान करता है, ऐसा सॉफ़्टवेयर जो फ़ाइलों को संपादित करने या अपने आप कोड चलाने जैसे बहु-चरणीय कार्यों को पूरा कर सकता है। DeepMind ब्लॉग पर Google AI द्वारा घोषित परिवर्तन, कच्ची मॉडल शक्ति पर कम और agents को सस्ता, सुरक्षित और अनुमानित रखने के उबाऊ लेकिन महत्वपूर्ण काम पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।
यहाँ वह है जो वास्तव में बदला है, और यह सामान्य लोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले ऐप्स के लिए क्यों महत्वपूर्ण है।
एक managed agent, सरल शब्दों में क्या है?
एक managed agent एक AI कर्मचारी है जो Google आपके लिए एक अलग-थलग क्लाउड sandbox में चलाता है, क्लाउड में एक छोटा, बंद कंप्यूटर। आप इसे एक API कॉल में एक कार्य देते हैं, और यह तर्क करता है, कोड लिखता है, पैकेज स्थापित करता है, फ़ाइलों को संपादित करता है, और काम पूरा करने के लिए वेब ब्राउज़ करता है।
डेवलपर्स इसका उपयोग स्वचालित कोड समीक्षकों, अनुसंधान सहायकों, या बैंकों के अंदर उपयोग किए जाने वाले AI विश्लेषक उपकरणों जैसी चीजें बनाने के लिए करते हैं। उपयोगकर्ता को केवल एक सहायक सुविधा दिखाई देती है। Agent पर्दे के पीछे काम कर रहा है।
डिफ़ॉल्ट मॉडल के साथ क्या बदला?
antigravity-preview-05-2026 agent अब डिफ़ॉल्ट रूप से Gemini 3.6 Flash पर चलता है, जो पुराने Gemini 3.5 Flash को प्रतिस्थापित करता है। मौजूदा कोड अगली कॉल पर इसे स्वचालित रूप से उठा लेता है।
Google 3.6 Flash को तर्क, कोडिंग और टूल उपयोग के लिए एक संतुलित मॉडल के रूप में वर्णित करता है। डेवलपर्स जो कम खर्च करना चाहते हैं, वे अभी भी agent को Gemini 3.5 Flash-Lite पर पिन कर सकते हैं, जिसे Google 3.5 परिवार में सबसे कम लागत और विलंबता विकल्प कहता है।
| मॉडल | भूमिका |
|---|---|
| Gemini 3.6 Flash | नया डिफ़ॉल्ट, संतुलित |
| Gemini 3.5 Flash | पिछली पीढ़ी |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | सबसे कम लागत और विलंबता |
नए "hooks" क्यों महत्वपूर्ण हैं?
Environment hooks एक डेवलपर को अपनी स्क्रिप्ट चलाने देते हैं इससे पहले या बाद में हर कार्रवाई agent अपने sandbox के अंदर करता है। इसका मतलब है कि एक कंपनी जोखिमपूर्ण टूल कॉल को ब्लॉक कर सकती है, कोड फॉर्मेटिंग को लागू कर सकती है, या यह ऑडिट कर सकती है कि AI ने क्या किया, मॉडल पर खुद को नियंत्रित करने के लिए भरोसा किए बिना।
एक डेवलपर environment में एक .agents/hooks.json फ़ाइल डालता है। Runtime फिर उनकी स्क्रिप्ट को pre_tool_execution या post_tool_execution इवेंट पर फायर करता है। अगर एक pre-execution स्क्रिप्ट deny निर्णय देती है, तो टूल कॉल को छोड़ दिया जाता है और कारण को मॉडल के संदर्भ में वापस कर दिया जाता है ताकि यह जानता हो कि कुछ और आजमाने की कोशिश करें।
Alston Lin, AI-native निवेश बैंक OffDeal के संस्थापक और CTO, ने कहा कि उनकी टीम निवेश बैंकिंग डेक के अंदर कंपनी के लोगो को सत्यापित करने के लिए post-execution hooks का उपयोग करती है: प्रत्येक को सही कंपनी, पहलू अनुपात, पारदर्शी पृष्ठभूमि और विपरीतता के लिए जांच करना, इससे पहले कि यह एक स्लाइड में उतरे। Hooks से पहले, Lin ने कहा, उस सत्यापन को कहीं चलाने के लिए जगह नहीं थी क्योंकि sandbox दूरस्थ था।
बाकी लोगों के लिए, यह एक AI सुविधा के बीच का अंतर है जो कभी-कभी एक कंपनी को शर्मिंदा करता है और एक जिसके पास एक सुरक्षा जाल है।
अनियंत्रित लागतों के बारे में क्या?
Agent जो स्वायत्त रूप से loop करते हैं, टोकन के माध्यम से जला सकते हैं, पाठ के छोटे हिस्से जो एक AI चार्ज करता है, एक इंसान के ध्यान देने से तेज़। Google इसे एक नई max_total_tokens कैप के साथ संबोधित कर रहा है जो डेवलपर्स एक interaction बनाते समय पास कर सकते हैं।
जब agent सीमा तक पहुंचता है, तो यह incomplete की स्थिति के साथ रुक जाता है और अपने environment को संरक्षित करता है। डेवलपर फिर बाद में पिछले interaction ID को पास करके एक ताज़े बजट के साथ इसे फिर से शुरू कर सकता है। नए scheduled triggers एक agent को cron schedule पर चलाने देते हैं, रन के बीच अपने sandbox का पुनः उपयोग करते हैं ताकि फ़ाइलें persist रहें।
अभी कौन इसे आजमा सकता है?
Managed agents अब मुफ़्त स्तर प्रोजेक्ट पर उपलब्ध हैं, जिसका मतलब है कि डेवलपर्स सक्रिय बिलिंग के बिना Google AI प्रोजेक्ट से एक API कुंजी का उपयोग करके प्रयोग कर सकते हैं। एक नया Environments API भी है जो कोड से sandbox sessions को सूचीबद्ध करने और हटाने के लिए है, डिफ़ॉल्ट सात दिन के timeout की प्रतीक्षा करने के बजाय।
इनमें से कोई भी एक सुर्खियों वाली मॉडल launch नहीं है। यह plumbing है जो निर्धारित करता है कि क्या Gemini के शीर्ष पर बनाए गए AI agents विश्वसनीय महसूस करते हैं या लापरवाह।
