Entornos en agentes administrados

Los entornos son zonas de pruebas de Linux administradas que les brindan a los agentes un lugar aislado para ejecutar código y conservar archivos. Están separados del contexto de interacción, por lo que puedes reutilizar el mismo entorno en varias interacciones o comenzar de nuevo en cualquier momento.

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo crear una interacción con un entorno remoto nuevo y recuperar su ID:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    environment="remote",
)

print(f"Environment ID: {interaction.environment_id}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    environment: "remote",
});

console.log(`Environment ID: ${interaction.environment_id}`);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    "environment": "remote"
}'

El parámetro environment

El parámetro environment acepta tres formas:

Técnica Ejemplo Cuándo debe utilizarse
"remote" environment="remote" Aprovisiona una zona de pruebas nueva.
ID del entorno environment="env_abc123" Reutiliza una zona de pruebas existente con todos sus archivos y paquetes.
Objeto de configuración environment={...} Aprovisiona una zona de pruebas nueva con fuentes, reglas de red o ambas.

En los siguientes ejemplos, se muestran las tres formas de usar el parámetro environment.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# Fresh sandbox
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Write a hello world script.",
    environment="remote",
)

# Reuse an existing sandbox
interaction_2 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Modify the script to accept a name argument.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

# New sandbox with sources
interaction_3 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="List all files and summarize the project.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife",
            }
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

// Fresh sandbox
const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Write a hello world script.",
    environment: "remote",
});

// Reuse an existing sandbox
const interaction2 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Modify the script to accept a name argument.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction.id,
});

// New sandbox with sources
const interaction3 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "List all files and summarize the project.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                target: "/workspace/spoon-knife",
            },
        ],
    },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

# Fresh sandbox
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H