Gemini Deep Research를 이제 공동 계획, 시각화, MCP 지원 등과 함께 미리보기로 이용할 수 있습니다.

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관리형 에이전트의 환경

환경은 에이전트가 코드를 실행하고 파일을 유지할 수 있는 격리된 공간을 제공하는 관리형 Linux 샌드박스입니다. 상호작용 컨텍스트와 분리되어 있으므로 여러 상호작용에서 동일한 환경을 재사용하거나 언제든지 새로 시작할 수 있습니다.

다음 예에서는 새로운 원격 환경으로 상호작용을 만들고 ID를 검색하는 방법을 보여줍니다.

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" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Install pandas and matplotlib, verify the imports, and print the versions.",
    "environment": "remote"
}'

`environment` 매개변수

environment 매개변수는 세 가지 형식을 허용합니다.

자세	예	용도
`"remote"`	`environment="remote"`	새 샌드박스를 프로비저닝합니다.
환경 ID	`environment="env_abc123"`	모든 파일과 패키지가 포함된 기존 샌드박스를 재사용합니다.
구성 객체	`environment={...}`	소스 또는 네트워크 규칙 또는 둘 다를 사용하여 새 샌드박스를 프로비저닝합니다.

다음 예에서는 environment 매개변수를 사용하는 세 가지 방법을 보여줍니다.

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 "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "Write a hello world script."}],
    "environment": "remote"
}'

# Reuse an existing sandbox (replace $ENV_ID and $INTERACTION_ID with values from the previous response)
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d "{
    \"agent\": \"antigravity-preview-05-2026\",
    \"input\": [{\"type\": \"text\", \"text\": \"Modify the script to accept a name argument.\"}],
    \"environment\": \"$ENV_ID\",
    \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\"
}"

# New sandbox with sources
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "List all files and summarize the project."}],
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife"
            }
        ]
    }
}'

환경 구성

환경을 설정하는 한 가지 방법은 에이전트에 설치해야 하는 항목을 알려주는 것입니다. 종속성 해결 및 문제 해결을 처리합니다. 환경이 준비되면 environment_id를 저장하고 재사용합니다.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

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

# Reuse the configured environment
interaction_2 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Clone https://github.com/octocat/Spoon-Knife into /workspace/tools. Run the test suite and fix any missing dependencies.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

# Reuse the configured environment
interaction_3 = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Using the tools in /workspace/tools, list the files.",
    environment=interaction.environment_id,
    previous_interaction_id=interaction_2.id,
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

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

const interaction2 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Clone https://github.com/octocat/Spoon-Knife into /workspace/tools. Run the test suite and fix any missing dependencies.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction.id,
});

const interaction3 = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Using the tools in /workspace/tools, list the files.",
    environment: interaction.environment_id,
    previous_interaction_id: interaction2.id,
});
console.log(interaction.output_text);

REST

# Create interaction
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Install pandas, matplotlib, and seaborn. Verify all imports work and print the installed versions.",
    "environment": "remote"
}'

소스에서 마운트

에이전트에 필요한 파일을 정확히 알고 있다면 반복하는 대신 단일 호출로 마운트합니다. environment 구성 객체는 세 가지 유형의 sources 배열을 허용합니다.

소스 유형	`type` 값	설명	한도
Git 저장소	`repository`	URL에서 저장소를 `target`의 샌드박스로 클론합니다.	500 MB
Cloud Storage	`gcs`	Cloud Storage에서 `target`의 샌드박스로 파일 또는 디렉터리를 복사합니다.	2 GB
인라인 콘텐츠	`inline`	`target`의 샌드박스에 있는 파일에 원시 텍스트 콘텐츠를 씁니다.	파일당 1MB, 총 2MB

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="List all files under /workspace and describe what you find.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife",
            },
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                "target": "/workspace/gcs-data",
            },
            {
                "type": "inline",
                "content": "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                "target": "/workspace/notes/readme.md",
            },
        ],
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "List all files under /workspace and describe what you find.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                target: "/workspace/spoon-knife",
            },
            {
                type: "gcs",
                source: "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                target: "/workspace/gcs-data",
            },
            {
                type: "inline",
                content: "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                target: "/workspace/notes/readme.md",
            },
        ],
    },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

# Create interaction with sources
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "List all files under /workspace and describe what you find.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/octocat/Spoon-Knife",
                "target": "/workspace/spoon-knife"
            },
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://cloud-samples-data/bigquery/us-states/",
                "target": "/workspace/gcs-data"
            },
            {
                "type": "inline",
                "content": "# Project Notes\n\n- Analyze state population data\n- Create visualizations\n",
                "target": "/workspace/notes/readme.md"
            }
        ]
    }
}'

두 가지 접근 방식을 결합할 수 있습니다. 알려진 소스를 선언적으로 마운트한 다음 후속 상호작용으로 반복하여 패키지를 설치하거나 설정 스크립트를 실행합니다. 커스텀 소스를 추가할 때 루트 (/)를 대상으로 설정할 수 없습니다. 항상 하위 디렉터리를 지정해야 합니다.

비공개 소스

네트워크 구성에 사용자 인증 정보를 추가하여 비공개 GitHub 저장소 또는 비공개 Cloud Storage 버킷에서 다운로드할 수도 있습니다.

비공개 Git 저장소의 경우 Basic 인증을 사용하여 GitHub 개인 액세스 토큰 (PAT)을 사용합니다. x-oauth-basic을 사용자 이름으로 사용하여 토큰을 인코딩합니다.

echo -n "x-oauth-basic:ghp_YourPATHere" | base64

Python

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Run the test for my backend app and fix any issue.",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/backend",
                "target": "/backend-app"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
)

JavaScript

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Run the test for my backend app and fix any issue.",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "repository",
                source: "https://github.com/your-org/backend",
                target: "/backend-app"
            }
        ],
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "github.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    domain: "*"
                }
            ]
        }
    },
});

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Run the test for my backend app and fix any issue.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "repository",
                "source": "https://github.com/your-org/backend",
                "target": "/backend-app"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Basic YOUR_BASE64_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
}'

비공개 Cloud Storage 버킷의 경우 표준 OAuth 2.0 Bearer 토큰을 사용합니다.

gcloud auth print-access-token

Python

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the discrepancies across the data in workspace",
    environment={
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://my-private-bucket/data",
                "target": "/workspace",
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "*.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer YOUR_GCS_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    },
)

JavaScript

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Analyze the discrepancies across the data in workspace",
    environment: {
        type: "remote",
        sources: [
            {
                type: "gcs",
                source: "gs://my-private-bucket/data",
                target: "/workspace",
            }
        ],
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "storage.googleapis.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Bearer YOUR_GCS_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    domain: "*"
                }
            ]
        }
    },
});

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Analyze the discrepancies across the data in workspace",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "sources": [
            {
                "type": "gcs",
                "source": "gs://my-private-bucket/data",
                "target": "/workspace"
            }
        ],
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer YOUR_GCS_TOKEN"
                    }
                },
                {
                    "domain": "*"
                }
            ]
        }
    }
}'

사전 설치된 소프트웨어

샌드박스는 Ubuntu에서 실행되며 런타임과 일반 패키지가 사전 설치되어 제공됩니다. 에이전트는 pip install 또는 npm install을 사용하여 런타임에 추가 패키지를 설치할 수 있습니다. 상호작용 중에 설치된 패키지는 동일한 environment_id를 재사용할 때 유지됩니다.

카테고리	사전 설치 패키지
UNIX 도구	`curl`, `wget`, `git`, `rsync`, `unzip`, `ripgrep`, `fd-find`, `gawk`, `bc`, `tree`, `which`, `lsof`, `htop`, `jq`, `iproute2`, `procps`, `gcloud CLI`
Python 3.12	`numpy`, `pandas`, `requests`, `google-genai`, `beautifulsoup4`, `pyyaml`, `ast-grep-cli`
Node.js 22	`create-next-app`, `create-vite`, `typescript`

네트워크 구성

기본적으로 환경에는 무제한 아웃바운드 네트워크 액세스 권한이 있습니다. network 필드를 사용하여 아웃바운드 트래픽을 특정 도메인으로 제한합니다. 각 규칙은 일치하는 요청에 헤더를 삽입할 domain 및 선택적 transform 객체를 지정합니다. 이러한 헤더는 상호작용마다 고유할 수 있으며 동일한 환경에 대해 업데이트할 수 있습니다.

필드	유형	설명
`domain`	`string`	일치시킬 도메인입니다. 정확한 호스트 이름 또는 모든 도메인에 `*`를 사용합니다.
`transform`	`object`	일치하는 요청에 삽입할 헤더를 나타내는 평면 키-값 쌍이 포함된 객체입니다(예: `{"Authorization": "Bearer ..."}`).

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "api.github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer ghp_your_github_token"
                    },
                },
                {"domain": "pypi.org"},
                {"domain": "*"},
            ]
        },
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "api.github.com",
                    transform: {
                        "Authorization": "Bearer ghp_your_github_token"
                    },
                },
                { domain: "pypi.org" },
                { domain: "*" },
            ]
        }
    },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": [{"type": "text", "text": "Fetch the latest issues from the GitHub API for my-org/my-repo."}],
    "environment": {
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "api.github.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer ghp_your_github_token"
                    }
                },
                {"domain": "pypi.org"},
                {"domain": "*"}
            ]
        }
    }
}'

허용 목록이 설정되면 명시적으로 나열된 도메인에 대한 요청만 허용됩니다. 와일드 카드를 사용하여 하위 도메인을 일치시킬 수 있지만 (예: {"domain": "*.example.com"}), 루트 도메인 example.com은 별도로 추가해야 하므로 일치하지 않습니다. 삽입된 헤더 없이 나열되지 않은 도메인 라우팅과 같은 다른 모든 트래픽을 허용하려면 {"domain": "*"}을 캐치올 항목으로 추가합니다.

사용자 인증 정보

헤더 변환을 추가하여 에이전트가 사용할 사용자 인증 정보를 추가할 수 있습니다. 사용자 인증 정보는 이그레스 프록시에 의해 각 HTTP 헤더에 삽입되며 샌드박스 내에서 환경 변수 또는 파일로 노출되지 않습니다.

Python

import subprocess
from google import genai

# Fetch a short-lived access token from your local gcloud CLI
gcloud_token = subprocess.check_output(
    ["gcloud", "auth", "print-access-token"], text=True
).strip()

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": f"Bearer {gcloud_token}"
                    },
                }
            ]
        },
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

import { execSync } from "child_process";

const gcloudToken = execSync("gcloud auth print-access-token").toString().trim();

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: {
            allowlist: [
                {
                    domain: "storage.googleapis.com",
                    transform: {
                        "Authorization": `Bearer ${gcloudToken}`
                    },
                }
            ]
        }
    },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "List the files in gs://my-bucket/reports/ using the GCS JSON API.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "network": {
            "allowlist": [
                {
                    "domain": "storage.googleapis.com",
                    "transform": {
                        "Authorization": "Bearer <YOUR_GCLOUD_TOKEN>"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}'

네트워크 액세스 사용 중지

모든 아웃바운드 네트워크 액세스를 차단하려면 network를 disabled로 설정합니다.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Analyze the local files only.",
    environment={
        "type": "remote",
        "network": "disabled",
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Analyze the local files only.",
    environment: {
        type: "remote",
        network: "disabled",
    },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Analyze the local files only.",
    "environment": {
        "type": "remote",
        "network": "disabled"
    }
}'

환경 수명 주기

환경은 다음 수명 주기를 따릅니다.

주	행동
생성 시간	상호작용에서 `environment: "remote"` 또는 구성 객체를 지정할 때 프로비저닝됩니다.
활성	상호작용이 진행되는 동안 실행됩니다.
유휴	15분 동안 활동이 없으면 자동 스냅샷이 생성되고 중지됩니다.
오프라인	마지막 활성 후 7일 동안 보관됩니다. ID를 전달하여 재개할 수 있습니다.
삭제됨	시스템에서 삭제되었습니다.

환경에서 파일 다운로드

에이전트는 실행 중에 샌드박스 내에 파일을 만듭니다. Files API를 사용하여 전체 환경 스냅샷을 tar 파일로 다운로드할 수 있습니다.

Python

import os
import requests
import tarfile
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Write a file environments_test.txt with content 'Environments' inside the sandbox.",
    environment="remote",
)

env_id = interaction.environment_id
api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")

response = requests.get(
    f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/environment-{env_id}:download",
    params={"alt": "media"},
    headers={"x-goog-api-key": api_key},
    allow_redirects=True,
)

with open("snapshot_env.tar", "wb") as f:
    f.write(response.content)

os.makedirs("extracted_env_snapshot", exist_ok=True)
with tarfile.open("snapshot_env.tar") as tar:
    tar.extractall(path="extracted_env_snapshot")

print(os.listdir("extracted_env_snapshot"))

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import { execSync } from "child_process";
import * as fs from "fs";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Write a file environments_test.txt with content 'Environments' inside the sandbox.",
    environment: "remote",
});

const envId = interaction.environment_id;
const apiKey = process.env.GEMINI_API_KEY || "";

const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/environment-${envId}:download?alt=media`;
const response = await fetch(url, {
    headers: {
        "x-goog-api-key": apiKey,
    },
});

if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to download file: ${response.statusText}`);
}

const buffer = Buffer.from(await response.arrayBuffer());
fs.writeFileSync("snapshot_env.tar", buffer);

if (!fs.existsSync("extracted_env_snapshot")) {
    fs.mkdirSync("extracted_env_snapshot");
}
execSync("tar -xf snapshot_env.tar -C extracted_env_snapshot");

console.log(fs.readdirSync("extracted_env_snapshot"));

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Api-Revision: 2026-05-20" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Write a file environments_test.txt with content '\''Environments'\'' inside the sandbox.",
    "environment": "remote"
}'
# Step 2: Download snapshot (reusing environment ID from Step 1)
# curl -L -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/files/environment-$ENV_ID:download?alt=media" \
#   -H "x-goog-api-key: $API_KEY" \
#   -o snapshot.tar

가격 및 리소스

각 환경은 고정 리소스 할당으로 실행됩니다.

리소스	값
CPU	4코어
메모리	16 GB

환경 컴퓨팅 (CPU, 메모리, 샌드박스 실행)은 프리뷰 기간 동안 청구되지 않습니다. 에이전트 토큰 비용은 가격 책정을 참조하세요.

제한사항

프리뷰 상태: 환경 및 관리형 에이전트는 프리뷰 버전입니다. 기능 및 스키마는 변경될 수 있습니다.
인라인 소스 크기: 인라인 소스는 파일당 1MB, 모든 파일에서 총 2MB로 제한됩니다.
소스 크기: Git 저장소는 500MB로 제한되고 Cloud Storage 저장소는 2GB로 제한됩니다.
환경 시작: 새 환경을 프로비저닝하는 데 최대 5초가 걸립니다. 소스 저장소의 크기가 크면 이 시간이 늘어날 수 있습니다.
파일 지원: 에이전트는 현재 텍스트 및 이미지 파일 읽기로 제한됩니다. 바이너리 파일 지원은 아직 제공되지 않습니다.
루트에서 마운트 안 됨: 커스텀 소스를 추가할 때 루트 (/)를 대상으로 설정할 수 없습니다. 항상 하위 디렉터리를 지정해야 합니다.

다음 단계

에이전트 개요: 관리형 에이전트의 핵심 개념에 대해 알아봅니다.
빠른 시작: 멀티턴 대화 및 스트리밍으로 빌드를 시작합니다.
Antigravity 에이전트: 기본 에이전트의 기능, 도구, 가격 책정을 살펴봅니다.
커스텀 에이전트 빌드: AGENTS.md 및 SKILL.md를 사용하여 자체 에이전트를 정의합니다.

관리형 에이전트의 환경

Python

JavaScript

REST

environment 매개변수

Python

JavaScript

REST

환경 구성

Python

JavaScript

REST

소스에서 마운트

Python

JavaScript

REST

비공개 소스

Python

JavaScript

REST

Python

JavaScript

REST

사전 설치된 소프트웨어

네트워크 구성

Python

JavaScript

REST

사용자 인증 정보

Python

JavaScript

REST

네트워크 액세스 사용 중지

Python

JavaScript

REST

환경 수명 주기

환경에서 파일 다운로드

Python

JavaScript

REST

가격 및 리소스

제한사항

다음 단계

`environment` 매개변수