Что произошло

В конце мая на конференции Google I/O 2026 компания Google представила модель Gemini 3.5 Flash и новый продукт Managed Agents в Gemini API. Gemini 3.5 Flash позиционируется как более быстрая и дешёвая модель, которая при этом показывает топовые результаты в коде — 76,2% на Terminal-Bench 2.1 и 83,6% на MCP Atlas, обходя прежнюю Gemini 3.1 Pro в агентных тестах. Она доступна через Google Antigravity, Gemini API в Google AI Studio и Android Studio.

Но интереснее для создателей продуктов — Managed Agents. Один вызов API поднимает удалённое Linux-окружение, где агент планирует задачу, вызывает инструменты, выполняет код, работает с файлами в изолированной песочнице и ходит в интернет — всё на базе агента Antigravity на Gemini 3.5 Flash. Больше не нужно самому поднимать контейнер, очередь и цикл вызова инструментов, чтобы запустить автономную задачу.

Почему это важно для вашего SaaS

Для соло-разработчика сложной частью «ИИ-фич» был не промпт, а инфраструктура вокруг: песочница для безопасного запуска сгенерированного кода, доступ модели к файлам, повторы и изоляция между пользователями. Managed Agents сворачивает это в один HTTP-вызов. Фича вроде «пользователь загружает CSV и просит приложение очистить данные и построить график» раньше означала отдельный бэкенд-проект, а теперь — один вызов агента.

Дешёвый и быстрый инференс уровня Flash меняет и то, что можно поставить в горячий путь. Интерактивные фичи — встроенные ассистенты, живые преобразования данных, генерация отчётов на лету — становятся доступными по цене за запрос, а не статьёй расходов, которую приходится экономить.

Как использовать Gemini 3.5 Flash и Managed Agents

1. Прототипируйте в Google AI Studio. Бесплатно протестируйте промпты на Gemini 3.5 Flash, затем экспортируйте вызов API в свой стек.
2. Соберите интерфейс в v0 или Bolt. Сгенерируйте чат или компонент загрузки, который отправляет ввод пользователя на ваш бэкенд.
3. Вызывайте Managed Agents из Supabase Edge Function. Передайте задачу, дайте песочнице выполнить код и верните клиенту только результат — секреты не попадут в браузер.
4. Сохраняйте результаты в Supabase. Пишите ответы агента в таблицу с ID пользователя и Row Level Security, чтобы каждый клиент видел только свои данные.
5. Оркестрируйте многошаговые задачи в Make. Запускайте агента по вебхуку, опрашивайте статус и затем подключайте тарификацию в Stripe или письмо в Resend по завершении.

Ограничения и риски

Managed Agents снимает инфраструктурную работу, но усиливает привязку к вендору на более глубоком уровне — вы арендуете уже не только токены, а среду исполнения Google. Держите описания задач нейтральными к поставщику (обычный промпт плюс список инструментов), чтобы ту же задачу можно было запустить на собственном агенте, если цены или лимиты Google изменятся.

Следите за задержкой и стоимостью долгих задач: песочница, которая ходит в интернет и выполняет код, быстро съедает минуты и токены. Ставьте жёсткие таймауты, ограничивайте число вызовов инструментов и с первого дня пишите длительность и стоимость каждого запуска в Supabase. И поскольку агент выполняет код, считайте его вывод недоверенным — проверяйте всё, что он записывает, прежде чем это коснётся боевой базы. По слухам, следующей выйдет Gemini 3.5 Pro, поэтому закладывайте лёгкую смену модели, а не привязку всего продукта к Flash.