每年Google I/O都有 headline 级别的产品。更快的模型、更炫的演示、让开发者又兴奋又紧张的新能力。今年也不例外：Gemini 3.5 Flash带着漂亮的基准测试数据登场，WebMCP给开放网络阵营提供了雄心勃勃的辩论素材，AI Studio、Chrome、Search和Gemini全线向智能体方向深入。

但最重要的开发者发布，并不是最喧闹的那个。

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它是Gemini API中的Managed Agents。

这个名字听起来远不如新模型 glamorous，但这也正是它重要的原因。模型是引擎，Managed Agents则是底盘、变速箱、仪表盘、维修团队和紧急制动。它是把"模型能推理和使用工具"转化为"我的应用可以让智能体做有用的事、观察它做了什么、保存状态、收集产物并继续推进"的那一层。

这是完全不同的产品。对开发者来说，它可能更重要。

真正的瓶颈从来不是智能

过去两年，智能体演示遵循着一套乏味的剧本：模型接收任务，调用所需工具，规划并编写代码，运行代码并检查结果，修正自己的错误。所有人点头称是。但当开发者试图在生产环境中复现同样的东西时，立刻撞上了真正的问题。

困难不只是让模型思考。困难的是给它一个工作场所。一个严肃的智能体需要运行时。它需要沙箱、文件、工具边界、内存或状态。它需要可观察的中间步骤，以及对网络访问、凭证、成本和清理的控制，更不用说开发者体验——不能让每个团队都从零开始重建同样的编排层。

这就是Managed Agents试图填补的缺口。

Google的发布并非简单地说"Gemini可以使用工具"。更有趣的主张是：Google正在把智能体循环本身打包成托管的开发者原语。

通过Managed Agents，Antigravity托管智能体可以在Google托管的Linux环境中运行，执行代码，管理文件，使用网络访问，保存环境状态，并通过Interactions API返回可观察的执行轨迹。这改变了开发者的工作。

不必自己构建整个运行时，你可以从托管的智能体环境开始，把精力放在它周围的产品边界上。

那个边界，才是真正的工程开始的地方。

Google实际交付了什么

在I/O 2026上，Google在Gemini API中引入了Managed Agents，Antigravity智能体作为公开预览版提供。该智能体由Gemini 3.5 Flash驱动，通过Interactions API和Google AI Studio暴露。

产品包含几个关键部分：

重要的是，这不是单一的无状态提示-响应API。无状态调用