用 Google Gemini Interactions API 一次调用让 Agent 实时联网 + 沙箱跑代码

Interactions API 由官方 google-genai SDK 提供，旧版本不暴露这套接口，所以先升级到新版。Key 从 Google AI Studio 拿，放进环境变量，用最小一次调用确认能拿到回复。

pip install -U google-genai

export GEMINI_API_KEY="AIzaxxxxxxxxxxxxxxxx"

from google import genai
client = genai.Client(api_key="AIzaxxxxxxxxxxxxxxxx")  # 或读环境变量

Interactions API 的入口是 client.interactions.create。传一个模型 ID 走推理，传一个 Agent ID 走自主任务。服务端替你保存对话状态，不用自己维护消息数组。下面用 gemini-3.5-flash 举例，实际模型名以官方文档为准。

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="用通俗的话解释什么是 Agent。",
)
print(interaction.output_text)

把 {"type": "google_search"} 加进 tools 数组，模型自己决定是否搜索，搜索在 Google 服务端完成并返回带来源引用。这让 Agent 能回答知识截止日期之后的新问题，并标注出处，减少凭空编造。

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="2026 年诺贝尔物理学奖得主是谁？给了什么贡献？",
    tools=[{"type": "google_search"}],
)
print(interaction.output_text)

把 {"type": "code_execution"} 加进 tools，模型会在隔离沙箱里写并运行 Python 来算数、分析数据或画图——你不用自己起执行环境。你只给一句话需求，模型负责生成与执行代码，返回计算结果或生成的文件。

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    input="每月存 2000 元、年化 4%、按月复利，20 年后本息合计多少？给出计算过程。",
    tools=[{"type": "code_execution"}],
)
print(interaction.output_text)

Interactions API 的服务端持有会话历史。第一次调用拿到 interaction.id 后，用 client.interactions.continue_ 带上这个 ID 继续提问，模型自动拥有之前全部上下文，你不必重新发送前面的对话。

followup = client.interactions.continue_(
    interaction_id=interaction.id,
    input="把上面的结果换算成美元，假设汇率 7.1。",
)
print(followup.output_text)

除了单次推理，Interactions API 还能直接跑 Google 预置的托管 Agent（如 Antigravity）。传一个 agent ID 而非 model ID，设 environment="remote" 与 background=True，它就在远程 Linux 沙箱里自主规划执行；用 client.interactions.get 轮询状态，适合克隆仓库、跑测试、生成报告这类耗时任务。

run = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="克隆 example/demo 仓库，跑通测试，列出失败用例。",
    environment="remote",
    background=True,
)

import time
while True:
    status = client.interactions.get(run.id)
    if status.state in ("completed", "failed"):
        break
    time.sleep(5)
print(status.output_text)