Gemini Managed Agents 定时品牌监测：接 MCP 实测

2026 年 11 月 14 日 00:18（新加坡时间），我们按 Gemini Managed Agents 文档里 mcp_server 工具的写法，向 EveryInfra 远程 MCP 发了一次 reddit/search，关键词 Anker、按最新排序：回来 24 条帖子，最早一条和最新一条只隔 8.04 小时。也就是说，一个每天只醒一次的品牌监测 agent，要么一次拉更多页，要么一天跑三次。这个 8.04 小时量的是 11 月 13 日 UTC 06:46 到 14:48 这一段；按这个速度，一天只跑一次会漏掉大部分新帖。同一轮里 trustpilot/reviews 取近 7 天评价，只有 9 条（3 条一星），google_news/search 取近一周新闻，20 条正好顶到单次上限。三项数据费合计每轮 $0.002973；按 Google 公布的单价和我们量到的返回体积估算，默认模型 Gemini 4 Hydrogen 读完这三份返回、写一份简报，模型费在 $0.041 到 $0.158 之间，是数据费的 14 到 53 倍。

EveryInfra 一侧都是真调：2026 年 11 月 14 日 00:18 到 00:51（新加坡时间），我们用一把 EveryInfra Key 对 https://api.everyinfra.com/mcp 做了握手、两次 tools/list 和 11 次 tools/call，分 00:18、00:34、00:50 三轮（其中 1 次是 youtube/search 试调，不进本文的方案），另对 REST 接口做了 1 次对照调用，原始返回逐条保存，文中每个数都能从返回里复算。Gemini 一侧，我们没有开通 Gemini API 的付费项目，也没有真的建 agent、建 Trigger：凡是 Gemini 的代码都标为「配置示例」，写法照 ai.google.dev 的原文，读取日期 2026-11-14。Gemini 的模型费是按公开价和我们量到的字节数算出来的估算，不是账单。

Gemini Managed Agents 是什么：2026 年的时间线

Gemini Managed Agents 是 Gemini API 里的托管 agent：一次 API 调用就在 Google 托管的 Linux 沙盒里起一个能推理、跑代码、管文件、上网的 agent。Gemini API 的发布说明把上线日期写在 2026 年 5 月 19 日，当天以公开预览推出 Managed Agents 和通用的 Antigravity agent（Gemini API 发布说明，2026-05-19）；Google 博客的发布文写的是「一次调用就能起一个 agent，在隔离、用完即弃的 Linux 环境里推理、用工具、执行代码」（Google 博客：Build managed agents with the Gemini API）。目前 Agents 概览页仍标着「Public Preview」，提醒在敏感流程里先人工看过 agent 的动作和输出（Agents 概览：安全与最佳实践）。

落到 API 上，入口是 Interactions API。Interactions 文档写明它在 2026 年 6 月正式可用，是新项目的推荐接口，服务端可以保存对话状态，长任务用 background=true 在后台跑（Interactions API 概览）。

上线半年里，和本文相关的改动集中在最近两个月，按日期排出来是这样：

最后一行和账单直接相关。Antigravity agent 文档写的是：antigravity-preview-09-2026 不传 agent_config 时默认用 gemini-4-hydrogen，可选的还有 Carbon、Argon、3.8 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite（Antigravity agent：模型选择）。用 agents.create 存下来的命名 agent，模型在创建时就锁定，调用时不能再换（自建托管 agent：限制）。11 月 12 日以前建的、没写模型的 agent，账单单价在那天已经变了，要回头核一遍。Carbon 的价格要单独记一笔：定价页写明它不进免费档，输入 $2、输出 $10 只到 11 月 30 日，12 月 1 日起输入 $4、输出 $20（定价：Gemini 4 Carbon），输入单价是 Hydrogen 的 2.7 倍。给每天跑的品牌监测写死 Carbon，12 月起同样的 token 量，账单是 11 月的两倍。

品牌监测这件活拆成四步

我们要做的 agent 只干一件事：每天替品牌团队看一遍 Anker 在三个公开来源的新内容，挑出要人看的，写一份简报。Anker 是一个公开品牌，产品线横跨充电宝、耳机、家用储能，2025 年 6 月还因为充电宝电芯问题在美国召回过一百多万台（美国消费品安全委员会召回公告，2025-06-12），品牌团队有实际的理由每天盯一遍。我们从 reddit/search、youtube/search、trustpilot/reviews、google_news/search 四项里挑了三项：Reddit 看用户自发讨论，Trustpilot 看购买后的评价，Google 新闻看媒体和品牌自己发了什么。三项各自是 EveryInfra 的一个能力页：Reddit 搜索、Trustpilot 评价、Google 新闻搜索，平台总览在 Reddit 数据接口、Trustpilot 数据接口 和 Google 新闻数据接口。

四步的分工是这样定的。第一步醒来，由 Gemini 的 Triggers 按 cron 表达式和时区触发，每次执行复用同一个环境，所以上一轮写下的文件下一轮还在（Antigravity agent：Triggers）。第二步取数，agent 通过挂上的远程 MCP 调 EveryInfra 的 everyinfra_call_api，三个平台各一次。第三步去重，按帖子 id、评价 id 和新闻网址比对沙盒里的 seen_ids.json，只留新的；时间只用来排序，不用来判断新旧，因为 Reddit 帖子的 posted_at 和它出现在搜索里的时间不一定一致。第四步写简报，把当天新出现的一星评价、在讲真伪或故障的帖子、媒体报道分开列，写进 briefings/ 目录，同时把今天见过的 id 追加进 seen_ids.json。

这个结构直接借自 Google 官方模板仓库里的 News Curator：它也跑在 Trigger 上，扫 Google News、Hacker News 和 Medium，用持久环境里的 seen_items.json 保证同一篇不出现两次，用 curation_history.csv 记每轮的数量做趋势（News Curator 模板说明）。模板的说明文件把这件事写成一句话：Trigger 的持久环境既是记忆，也是个性化。它的三个来源都不需要账号和令牌，网络白名单只有三个域名。Reddit 帖子和 Trustpilot 评价不在那三个来源里，这就是要挂一个数据 MCP 的原因。

gemini managed agents api 挂远程 MCP：mcp_server、credential 和 allowed_tools

Antigravity agent 文档的「MCP servers」一节写了挂远程 MCP 的全部字段：type 固定是 mcp_server，name 必须是小写字母、数字、下划线或连字符，url 是服务器地址，headers 可以放鉴权头，allowed_tools 限定能调哪些工具，不写就全放开；传输只支持 Streamable HTTP（Antigravity agent：MCP servers）。同一页的限制一节又补了两条容易踩的：SSE 传输不支持；name 里有大写字母会报一个笼统的 400 Bad Request，错误信息里不会告诉你是名字的问题（Antigravity agent：限制）。

EveryInfra 的远程 MCP 地址是 https://api.everyinfra.com/mcp，用 Authorization: Bearer <你的 Key> 鉴权，正好落在这几条约束里面：它走 Streamable HTTP，我们 00:19:44 发 initialize 用了 0.145 秒，协商出的协议版本是 2025-06-18。密钥放在哪里，有两种写法。最省事的是把 Key 直接写进 headers，但这样 Key 会出现在每次请求体里，存在你自己的代码和日志里。文档推荐的是 Credentials：先用 POST /credentials 存一个 bearer_token 类型的凭据，之后在 mcp_server 里写 "credential": "<凭据 id>"，出口代理在每次请求时把认证头加上，凭据的值只能写、不能读回，任何接口都不会返回它（Credentials：在 MCP 服务器上使用）。bearer_token 默认发 Authorization: Bearer <token>，header_name 和 prefix 可以改（Credentials：Bearer token），EveryInfra 用的就是默认格式，不用改。

下面是配置示例（Gemini 一侧未实际运行，照 2026-11-14 读取的文档写）。第一段存凭据，只做一次；第二段先手动跑一轮，确认 agent 能调到数据：

# 配置示例：Gemini 一侧未实际运行，写法照 ai.google.dev 2026-11-14 的文档
import os
from google import genai

client = genai.Client(http_options={"api_version": "v1beta"})

# 1) 把 EveryInfra Key 存成只写凭据（值不会再从任何接口返回）
client.credentials.create(
    id="everyinfra-key",
    type="bearer_token",
    token=os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"],   # 默认发 Authorization: Bearer <token>
)

# 2) 手动跑一轮：只放开 everyinfra_call_api 一个工具
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    agent_config={"type": "antigravity", "model": "gemini-3.5-flash-lite", "max_total_tokens": 120000},
    environment="remote",
    tools=[
        {"type": "code_execution"},
        {
            "type": "mcp_server",
            "name": "everyinfra",                  # 只能小写，大写会得到不说原因的 400
            "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
            "credential": "everyinfra-key",
            "allowed_tools": ["everyinfra_call_api"],
        },
    ],
    input=open("brand_brief_prompt.md").read(),
)
print(interaction.status, interaction.usage.total_tokens)
print(interaction.output_text)

我们 00:18 对 EveryInfra MCP 发 tools/list，回来 12 个工具，整个返回 16,250 字节；只算 everyinfra_call_api 一个工具的定义是 1,695 字节，加上 everyinfra_get_job 和 everyinfra_list_capabilities 三个是 3,309 字节。Gemini 文档的定价页写明，函数声明和工具的系统说明都按 token 计费（定价：Gemini 4 Hydrogen），按 Gemini 文档「约 4 个字符一个 token」的估法（Token 说明），全部 12 个工具约 4,063 个 token，只留一个约 424 个。agent 每走一步都要带着这些定义，一轮四步下来差 14,556 个 token。品牌监测用不上开工单、充值链接、验证码这些工具，只留 everyinfra_call_api 既省钱，也让模型少一个选错工具的机会。慢的能力要用 mode=async 时，再把 everyinfra_get_job 加回来，它读任务结果不收费。

12 个工具定义的大小差得不少，按 tools/list 返回里每个工具的 JSON 字节数排：

最大的三个是开工单 2,958 字节、搜索 2,632 字节、验证码 1,808 字节，加起来比 everyinfra_call_api 大四倍多。12 个定义合计 16,613 字节，用不上的 9 个占了八成。allowed_tools 这一行不改提示、不换模型，就把每一步要带的工具定义砍掉九成。

max_total_tokens 是 Antigravity agent 的预算开关：输入、输出、思考 token 加起来到这个数就停，返回 status: "incomplete"，缓存的 token 不算在内；文档说这是尽力而为，实际可能略超（Antigravity agent：预算控制）。无人值守的定时任务最好都设上，否则一次走偏的循环可以把一天的预算花完。AI Studio 的说明也提醒，一个提示可能引出没有上限的 token 消耗，要在提示里写清什么时候停（AI Studio 里的 agent：管理 token 消耗）。

还有一个文档没写清的地方：mcp_server 的请求是否也受沙盒 network.allowlist 约束。Agents 概览说沙盒默认出站不限，可以用白名单收紧（Agents 概览：网络访问）；Credentials 页说 MCP 服务器和白名单用同一套 credential 字段和优先级规则。我们没有在 Gemini 一侧验证过两者的关系，所以下文的 Trigger 配置示例里收紧白名单时，把 api.everyinfra.com 也列了进去：不管 MCP 流量走不走白名单，这样写都不会被拦。

一次真实往返：tools/list 和 tools/call 回了什么

Gemini 的 mcp_server 工具在 agent 背后做的事，就是标准的 MCP 三步：initialize 握手、tools/list 拿工具定义、tools/call 调工具。MCP 规范里 Streamable HTTP 的写法是客户端对同一个地址发 HTTP POST，服务器回 JSON 或者 SSE 流（MCP 规范：Transports，2025-06-18 版）。我们用一个几十行的 Python 脚本照这个顺序对 EveryInfra 发请求，等于替 Gemini 的 agent 把它会发的请求先走一遍。下面是 00:18 那次 tools/call 的请求体，和 Gemini agent 调工具时会发的参数结构一致：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "everyinfra_call_api",
    "arguments": {
      "platform": "reddit",
      "action": "search",
      "params": {"keyword": "Anker", "sort": "newest"}
    }
  }
}

返回的 result.content[0].text 是一段 JSON 字符串，里面有 results 数组和 billing。reddit/search 的 billing.charged_usd 是 0.000792，和目录里这项的 price_usd 一致；返回里每条帖子带 id、url、title、text、community、like_count、comment_count、posted_at 等字段，和目录 response_fields 对得上。三项能力的参数我们都照目录写：reddit/search 的 sort 可选 newest，时间范围固定为最近一个月；trustpilot/reviews 的 company 要填官网域名，date 可选 last7days 等五档，单次最多 200 条；google_news/search 的 time_window 可选 hour、day、week、month、year，单次最多 20 条。

三轮下来，这三项一共成功调用 9 次，另有 1 次走 REST 接口的对照调用，逐次的用时和扣费如下，扣费合计 $0.009711。00:18:58 那次 trustpilot/reviews 返回了错误、没扣费，00:19:45 重发后成功，下表只列成功的调用：

用时差别很大。google_news/search 三次都在 2 秒左右（1.9 到 2.1 秒），reddit/search 4.9 到 5.9 秒，trustpilot/reviews 三次都超过 40 秒（44.7、41.3、48.0 秒）。Gemini 的 Trigger 每次执行默认超时 600 秒（Antigravity agent：创建 Trigger），三项加起来一分钟左右，离超时还远；如果以后加到十几个品牌、每个品牌都调 Trustpilot，串行跑就要算一算，或者把 execution_timeout_seconds 调大。

错误返回不扣费，agent 重试即可；但简报的提示里要写一句：某个来源这轮没拿到数据，就在简报里写「本轮未取到」，不能写成「没有负面」。

三个来源一天各要跑几次

托管 agent 一天醒几次，取决于最快的那个来源。我们拿第一轮的返回算了每个来源单次能看到多长时间：

Reddit 这一行决定了节奏：最新 24 条只盖 8.04 小时，一天 24 小时就要至少 3 次，才能保证两次之间不漏。第二轮 00:34 再调，返回 24 条覆盖 9.47 小时；第三轮 00:50 覆盖 9.22 小时，最早一条挪到了 07:30。三轮里最新一条从 14:48 推到 16:23、再到 16:43（UTC），最早一条从 06:46 挪到 06:55、再到 07:30：窗口两头都在往前走，前面新进几条，后面就有几条被挤出去。三轮都在 8 到 10 小时之间，一天 3 次是下限。三轮都落在新加坡午夜后这 33 分钟里，量的是 UTC 早上到下午这一个时段；美国白天发帖更快，覆盖窗口会更短，我们只量了这一个时段。Trustpilot 正好相反，近 7 天只有 9 条，一天一次绰绰有余，两三天一次也不会漏。不漏之外还要看多快：第三轮抓到的那条一星评价，发出到出现在返回里只隔了 14 分钟，下一节细说。

所以 Trustpilot 每天调几次，要看品牌团队想多快回应差评。只求不漏，每天 09:00 那轮调一次，一天 $0.001389；想在差评发出后几个小时内就看到，就让它跟 Reddit 一样每 8 小时调一次，每天多花 2 × $0.001389 = $0.002778，30 天多 $0.083。agent 这条路的好处是 Reddit、新闻和评价放在同一份简报里，一星评价旁边就能看到同一型号在 Reddit 上有没有人遇到同样的问题。多花的这点数据费和模型费比可以忽略，要算的是另一头：每一轮都会让模型多读一份 Trustpilot 返回，约 11 KB，按 4 个字符一个 token 约 2,800 个 token，接法 A 下这部分每轮都要付。

第一轮那 9 条 Trustpilot 评价，我们也逐条读了正文。星级只分两头：3 条一星、6 条五星，没有中间分。按内容分，结果和星级不完全对应：

3 条一星里有 2 条讲的是下单和发货，只有 1 条讲产品故障；6 条五星里有 3 条夸的是客服换新。也就是说，这 9 条里有 5 条的主题是售后和物流，不是产品本身。品牌团队如果按星级把一星评价丢给产品经理，会有两条找错人；简报规则更适合先按主题分（产品故障、下单发货、售后处理），再看星级。第三轮新出现的那条一星（A2697 充电器坏了、换新还是退款各执一词）同样落在「售后处理」这一类。

Google 新闻那一行的问题在「顶到上限」。一周窗口回了 20 条，正好是单次上限，说明那一周 Anker 的新闻不止 20 条：测评、选购指南、黑色星期五折扣占了大半，来源里 BGR 一家就有 5 条，Anker 自己的博客 3 条。这 20 条的发布时间从 11 月 6 日铺到 11 月 13 日，落在最近一天里的只有 2 条（PCMag 和 SlashGear 各一条）。00:35 第二轮我们把窗口改成一天，同样回了 20 条，覆盖 21.53 小时，其中 18 条在一周窗口的返回里没有出现。也就是说，同一段时间里，一天窗口看到 20 条，一周窗口只看到 2 条：一周窗口的新闻顶到 20 条上限，会漏掉较早的报道，也会漏掉当天的大部分报道。两份列表的来源也几乎不重叠：一天窗口里 Tech Times 3 条，Kotaku、Trusted Reviews、9to5Toys 各 2 条，Anker 自己的博客一条都没有。

这说明新闻要用小窗口、勤调：每天按一天窗口调一次，当天的新闻被 20 条上限截掉的概率小得多；新闻多的品牌还可以按小时窗口调，或者把关键词拆细（Anker 加 eufy、Soundcore 分开查）。每多一次就多 $0.000792，一天按一天窗口调一次，一个月 $0.024。

关键词同名也会占掉名额。00:57 我们又按西班牙语查了两次一周窗口的新闻：country 设西班牙一次、设墨西哥一次，language 都是 es，每次 $0.000792。两次各回 20 条，同样顶到上限，两份列表有 15 条是同一批网址；每份里有 10 条是促销和降价，还有 3 条讲的是阿根廷经济政策里的「punto Anker」，和这个品牌毫无关系（Infobae，2026-11-12）。这类误命中在 AGENTS.md 里写一条按标题过滤的规则就能挡掉；两个市场一起盯时，去重也要跨查询按网址做，否则简报会把 15 条新闻报两遍。

后两轮新增多少：按 id 去重

00:34 的第二轮离第一轮 15 分钟，00:50 的第三轮又隔了 16 分钟，三项每轮都重调一次，按 id（新闻按网址）和前面所有轮次比：

Reddit 15 分钟里只多了 1 条，还是一条噪声：r/AynThor 里有人问《GTA IV》怎么在掌机上跑得流畅，正文里提到的「Anker」和这个品牌无关。Trustpilot 0 条新增。新闻那一行的 18 条新增，主要是因为我们把窗口从一周换成了一天，返回的是另一批文章，不代表 15 分钟里冒出 18 篇新闻；这也提醒去重表要按来源和参数分开记，换了参数，「新增」的意义就变了。把三轮加起来看：一共返回 160 条（Reddit 72、Trustpilot 28、新闻 60），按 id 和网址去重后只有 76 条不同的内容（Reddit 27、Trustpilot 10、新闻 39），不到一半；其中新闻的 39 条里有 18 条是换窗口带来的，如果三轮参数都不变，重复的比例还要更高。接法 A 下模型三轮要读全部 160 条，重复的 84 条也照样占 token，这就是后文接法 B 要在模型之前先去重的原因。

第三轮新增 4 条，分属简报要处理的三种情况。Trustpilot 新出现一条一星评价，posted_at 是 2026-11-13 16:36（UTC），也就是新加坡时间 11 月 14 日 00:36，第二轮 00:34 时它还没发出，00:50 第三轮就拿到了：用户在土耳其，说自己的 Anker 140W 四口充电器（型号 A2697）用了 5 个半月就坏，授权维修点确认了硬件故障，之后在换新还是退款上和当地零售商、Anker 客服各执一词。这正是品牌团队要第一时间看到的一类，也是我们判据里写的「一星评价单列」。Reddit 新增 2 条，一条在 r/powerbanks 问哪种充电宝能长时间给 5V 灯带低电流供电，帖主提到自己那台 Anker 一万毫安充电宝的低电流模式休眠后会关掉，属于「顺带提到」里有产品反馈的那种；另一条是法语社区的黑五降价贴，属于促销类，合成一句即可。两条帖子发出到被抓到都不到 10 分钟。

去重为什么不用时间判断，后两轮各给了一个例子。第二轮：那条新帖的 posted_at 是 16:23（UTC），第一轮 00:18（新加坡时间）也就是 16:18 UTC 发请求时，它还没发出来。按时间判断这次不会出错，但 Reddit 搜索结果进入索引有延迟，一条 16:10 发的帖子完全可能 16:30 才出现在搜索里，只记「上次看到的最新时间」就会永远漏掉它。我们在 Claude Managed Agents 每晚巡检差评 那篇里，Google 地图评论就出现过这种「时间更早、第一次没出现」的条目。第三轮的新闻更直接：新增的那篇是一家媒体 11 月 12 日 17:13（UTC）发的 Anker 旅行充电器测评，比当轮列表里大多数文章都旧，前两轮却都没有出现，第三轮才排进前 20 条。只记「上次看到的最新时间」，这篇会被当成旧文丢掉。按 id 和网址比，就不用操心索引延迟和排序变动。

Reddit 24 条里有几条在讲 Anker

reddit/search 的关键词说明写得很细：只返回对得上关键词的帖子，标题、社区名或全帖里要出现这些词，只沾一个词的不返回（EveryInfra Reddit 搜索能力页）。Anker 是一个词，所以 24 条全部在标题或正文里提到了 Anker，其中以 Anker 为主题的只有 6 条。我们写稿时把第一轮 24 条逐条读了一遍，按帖子的主题分成四类：

24 条来自 22 个社区，其中 5 条是跨社区重发的副本：耳机选购帖发了 2 次，阿拉伯语转卖帖发了 4 次，iPhone 转卖帖发了 2 次，去掉副本后是 19 个不同的帖子。标题里直接出现 Anker 或旗下品牌名（Soundcore、eufy、SOLIX、Nebula）的只有 6 条，4 条标题是阿拉伯语。品牌团队会点开看的，是「Anker 是主角」那 6 条里的真伪问题和接入问题，加上「顺带提到」里那条头显供电的抱怨：前者可能和假货有关，后者是一个具体的兼容性问题。

分类可以交给 agent：它能读帖子正文、按你写在 AGENTS.md 里的规则判类。上表是写稿时逐条判读的结果，规则就是「判法」那一列；换成 agent 判读时，先拿这 24 条对一遍，看它和上表差几条，再放手让它每天跑。阿拉伯语、菲律宾语、德语帖子要它先读懂，这几条要重点核。筛完之后，一份每天的简报大概是这样：Reddit 新帖里挑出 2～3 条要看的，Trustpilot 新出现的一二星评价逐条列出，新闻里只留和公司、产品安全、诉讼、召回有关的，促销类合成一句。

用 Triggers 定时：cron、时区和持久环境

Triggers 把 agent、环境、提示和时间表绑成一个持久资源，按 cron 自己触发；每次执行复用同一个环境，上一轮写的文件下一轮能看到。创建时必填 schedule（cron 表达式）、time_zone（IANA 时区名）和 interaction，可选 max_consecutive_failures（连续失败几次自动暂停，默认 5）和 execution_timeout_seconds（每次执行的超时，默认 600 秒）；建好之后可以暂停、恢复、立刻跑一次，或者列出执行记录，每条记录带 interaction_id 和 environment_id（Antigravity agent：Triggers）。时区用 IANA 的名字，比如 Asia/Singapore，名字的来源是 IANA 维护的时区数据库（IANA 时区数据库）。

按上一节的覆盖窗口，Reddit 一天要跑 3 次，所以时间表写成每 8 小时一次。下面是配置示例（Gemini 一侧未实际运行）：

# 配置示例：Gemini 一侧未实际运行，字段照 2026-11-14 的 Triggers 文档
trigger = client.triggers.create(
    schedule="0 1,9,17 * * *",          # 每天 01:00、09:00、17:00
    time_zone="Asia/Singapore",
    display_name="anker-brand-monitor",
    max_consecutive_failures=3,
    execution_timeout_seconds=900,      # Trustpilot 一次 40 多秒，留出余量
    interaction={
        "agent": "brand-monitor",       # 用 agents.create 存下的命名 agent，模型在创建时锁定
        "input": "按 AGENTS.md 跑一轮：Reddit 每轮都查；Trustpilot 和 Google 新闻只在 09:00 这轮查。"
                 "只报 seen_ids.json 里没有的条目，写 briefings/ 下当天的文件，最后更新 seen_ids.json。"
                 "某个来源没拿到数据时写明「本轮未取到」，不要写成没有负面。",
        "tools": [{"type": "mcp_server", "name": "everyinfra", "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
                   "credential": "everyinfra-key", "allowed_tools": ["everyinfra_call_api"]}],
        "environment": {"type": "remote", "network": {"allowlist": [{"domain": "api.everyinfra.com"}]}},
    },
)
print(trigger.id, trigger.next_run_time)

持久环境有两个时间要记住。环境闲置 15 分钟会自动快照并停下，下一次请求再恢复，会有一次冷启动；离线的环境保留 7 天，7 天里没人用就被自动删除，传过期的环境 id 会得到 404（环境：生命周期、环境：限制）。每天跑的 Trigger 不会碰到 7 天这条线；但如果你暂停了 Trigger 去度假，回来时 seen_ids.json 和历史简报可能已经没了，第一轮会把近期的内容全部当成新的再报一遍。重要的历史最好定期从环境里下载出来，文档给了列文件、下载单个文件、打包下载目录的接口（环境：管理文件）。

seen_ids.json 会一直变大。按第一轮的数，Reddit 一天 3 次、每次二十多条，加上 Trustpilot 和新闻，一天最多新增约 100 个 id，一年 3 万多个，存成 JSON 不过几百 KB。环境文档只给了从外面放进去的源文件的上限：内联文件单个 1 MB、合计 2 MB（环境：限制），没有写 agent 在沙盒里自己写的文件能有多大。按月归档、只留最近 90 天的 id，脚本读得更快，模型要看这份文件时也少花 token。

gemini managed agents pricing：每天跑一次要花多少

费用分三块：EveryInfra 的数据费、Gemini 的模型费、Gemini 的工具和沙盒费。数据费最好算，按 2026-11-14 00:17 读取的目录价，reddit/search 每次 $0.000792，trustpilot/reviews 每次 $0.001389，google_news/search 每次 $0.000792，真调的 charged_usd 和目录价逐次一致。返回错误和空结果的调用不扣费。

Gemini 一侧，定价页「Pricing for agents」写的是：托管 agent 按底层模型的标准单价收 token 费，包括 agent 循环里的输入、输出和中间推理 token；预览期间环境算力（CPU、内存、沙盒执行）不收费（定价：Pricing for agents）。Agents 概览补了一句：一次交互可能触发多轮推理，通常消耗 10 万到 300 万 token（Agents 概览：定价）。Antigravity agent 页给了按任务类型的估算：调研和信息整理类一次 $0.30 到 $1.00，输入 10 万到 50 万 token、输出 1 万到 4 万；数据处理和分析类 $0.70 到 $3.25；输入 token 里通常有 50% 到 70% 命中缓存（Antigravity agent：估算费用）。

这些区间按任务类型给，我们按量到的字节数算一个下限。假设一轮走 4 步（计划并调 Reddit、调 Trustpilot、调新闻、写简报），每份返回在它之后的每一步都要再读一遍，工具定义每一步都要带上，按 4 个字符一个 token 换算，Hydrogen 和 Flash-Lite 的单价取 2026-11-14 的定价页（定价：Gemini 3.5 Flash-Lite）。harness 自己的系统提示、AGENTS.md、思考 token 都没算进去，所以实际账单只会比下表高：

数据费是小头：即使按最省的 Flash-Lite，模型费也是数据费的 3.5 倍以上；按默认的 Hydrogen、什么都不改，是 33 到 53 倍。所以省钱的顺序是先动模型这边：写明 agent_config.model，只留需要的工具，设 max_total_tokens，提示里写清做完什么就停。Hydrogen 的定价页另有 Batch 和 Flex 两档，输入输出都是标准价的一半（定价：Gemini 4 Hydrogen），但文档没有写托管 agent 能不能用这两档，我们不把它算进上表。

Gemini 自带的 Google 搜索也要单独算：Gemini 3 及以后的模型每月有 5,000 次免费搜索，之后每千次 $14，每个项目每天默认上限 1,500 次（定价：工具价格）。Antigravity agent 默认带 google_search，品牌监测不想让它自己去搜网页时，像上面的示例那样只列 code_execution 和 mcp_server，就把它关掉了。免费档的项目也能用 Antigravity agent，有免费的速率和用量额度（Antigravity agent：可用性与价格），先在免费档把提示调顺，再换到付费项目。

两种接法：返回进上下文，还是落进沙盒文件

上表的输入 token 大部分是三份原样返回：Reddit 那份 41,605 字节，约 10,401 个 token，一份就占了三份的三分之二。经 mcp_server 调工具，返回会整份进入模型的上下文，模型没法只看其中几个字段。托管 agent 还有另一条路：沙盒里能跑代码，环境的网络白名单可以给某个域名绑一个 credential，出口代理在请求发往这个域名时加上认证头（环境：网络配置）。于是可以让 agent 在沙盒里跑一个脚本，直接调 EveryInfra 的 REST 接口 POST /api/v1/social，把原样返回写进文件，脚本自己做去重和字段裁剪，只把新出现的条目、几个要用的字段打印出来给模型看。

字节数是脚本从真调返回现算的：第一轮三份原样返回合计 62,132 字节，只留 Reddit 的 7 个字段（id、网址、标题、社区、时间、点赞、评论数）、Trustpilot 的 7 个字段、新闻的 4 个字段，标题截到 160 个字符，新增条目合计 13,742 字节，是原样的 22.1%。第二轮因为新闻换了窗口，新增 19 条，裁剪后 5,237 字节；第三轮参数不变，三项一共只新增 4 条，裁剪后的新增部分只有 1,162 字节，而原样返回仍是 63,628 字节，是它的 55 倍：接法 A 每轮都要为旧条目付钱，接法 B 只为新增付钱。按 Gemini 3.5 Flash-Lite 的输入价，第一轮裁剪后的 3,436 个 token 读一遍是 $0.00103，比接法 A 只读一遍原样返回的 $0.00466 少了约四分之三，后面每一步都不用再重读旧内容。

接法 B 的脚本骨架如下。EveryInfra 一侧的请求格式是真调过的，charged_usd 在返回的 billing 里；放进 Gemini 沙盒运行这一步没有实测，属于配置示例：

# fetch_new.py：放进 .agents/skills/brand-monitor/ 由 agent 调用（沙盒内运行为配置示例）
# Key 不写在这里：network.allowlist 给 api.everyinfra.com 绑了 credential，出口代理会加上认证头
import json, pathlib, urllib.request

SEEN = pathlib.Path(".agents/workspace/seen_ids.json")
seen = set(json.loads(SEEN.read_text())) if SEEN.exists() else set()
JOBS = [
    ("reddit", "search", {"keyword": "Anker", "sort": "newest"}, ["id", "url", "title", "community", "posted_at"]),
    ("trustpilot", "reviews", {"company": "anker.com", "date": "last7days", "sort": "newest", "limit": 20}, ["id", "url", "title", "rating", "posted_at"]),
    ("google_news", "search", {"keyword": "Anker", "time_window": "day"}, ["url", "title", "source", "published_at"]),
]
fresh, spent = [], 0.0
for platform, action, params, keep in JOBS:
    body = json.dumps({"platform": platform, "action": action, "params": params}).encode()
    req = urllib.request.Request("https://api.everyinfra.com/api/v1/social", data=body,
                                 headers={"Content-Type": "application/json"}, method="POST")
    data = json.loads(urllib.request.urlopen(req, timeout=120).read())
    spent += (data.get("billing") or {}).get("charged_usd", 0)
    for row in data.get("results") or []:
        key = f"{platform}:{row.get('id') or row.get('url')}"
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            fresh.append({"src": platform, **{k: row.get(k) for k in keep}})
SEEN.write_text(json.dumps(sorted(seen)))
print(json.dumps({"new": fresh, "charged_usd": round(spent, 6)}, ensure_ascii=False))

接法 B 用的 REST 接口我们也真调了一次：00:51:32，参数和 20 秒前那次 MCP 新闻调用完全一样（Anker，一天窗口）。REST 回了 20 条，其中 19 条和 MCP 那次是同一批网址，1 条不同，排序也有先后差别；扣费同为 $0.000792，用时 2.94 秒。返回体积上，REST 直接回 JSON，9,156 字节；MCP 把同样的结果装进 JSON-RPC 的一个文本字段，加上外层和转义是 10,256 字节，多 12%。这点差别不是接法 B 省钱的原因，省钱靠的是脚本在模型看到之前就把旧条目和用不上的字段去掉了。两条路数据费一样，选哪条看你更在意配置省事，还是每轮的 token。

和另外三篇托管方案的分工

同题材我们写过三篇，平台不同：Claude 一侧的定时巡检看 Claude Managed Agents 每晚巡检差评；Google Cloud 企业平台的 MCP 接法看 Gemini Enterprise Agent Platform 接 MCP；Gemini 应用里的连接应用看 Gemini Connected Apps 怎么接数据工具。本文讲的是 ai.google.dev 上的 Gemini Developer API，拿一个 API Key 就能开始；Google 说给企业的托管 agent 同时在 Agent Platform 上以预览形式上线，那边走 Google Cloud 项目和它自己的定价页（Agent Platform 上的 Managed Agents API）。

换一个领域：消费品安全团队盯召回型号

同一个 agent 换个提示，就能给消费品安全的公共机构或者第三方检测机构用。以 Anker 为例，美国消费品安全委员会 2025 年 6 月 12 日公布召回一百多万台 PowerCore 10000 充电宝（型号 A1263），原因是电芯可能过热，补救方式是换新（CPSC 召回公告，2025-06-12）；同年 9 月 18 日又有一次召回，补救方式是退款（CPSC 召回公告，2025-09-18）。Anker 官网有一个汇总所有召回的页面（Anker 产品召回页），2025 年 6 月起的全球自愿召回另列了 A1647、A1652、A1257、A1681、A1689 五个型号，要再核序列号才知道某一台在不在范围内（Anker 全球自愿召回说明）。召回公告发出以后，监管和检测人员关心的是：被召回的型号还有没有人在二手市场转卖，有没有新的过热、起火的描述。

做法只要改三处。关键词从品牌名换成召回型号（A1263、A1257 这类），Reddit 用 sort=newest 每天查；Trustpilot 用 stars=["1","2"] 只取低分评价；简报规则改成「出现转卖、过热、膨胀、起火、烧焦这类描述就单列」。第一轮的数据里正好有两个例子。一是那 6 条二手转卖帖：阿拉伯语那条卖的是没标型号的 2 万毫安 Anker 充电宝，我们没法判断是不是召回型号，这正是要人工跟进的一类。二是 Trustpilot 11 月 8 日一条五星评价，正文第一句写的是「Anker Zolo Power Bank (20K, 30W, Built-In USB-C Cable)」，这个名字和召回清单里 A1689 的产品名一字不差；评价本身在夸产品，不代表那台在召回范围内，但对检测人员来说，这就是「名字对上了、要核序列号」的那一类线索。agent 只负责把可能相关的公开帖子找出来、去重、排好，判断某个产品是否在召回范围内，要以 CPSC 公告和厂商的召回核验页为准，这一步不交给模型。

行业动向：最近 60 天和托管 agent 相关的变化

MCP 协议本身也在变。2026-07-28 版规范在 7 月 28 日发布，官方博客说这是协议上线以来最大的一次修订，带来无状态的协议核心和按请求头路由（MCP 博客：2026-07-28 版规范、MCP 规范：Transports，2026-07-28 版）。我们 00:35 用 initialize 声明客户端支持 2026-07-28，EveryInfra 回的是 2025-11-25，按 MCP 的版本协商，客户端可以用这个版本继续；Gemini 一侧用哪个版本发起，文档没写，我们也没法从外面看到。

做不了的事和几条注意事项

第一，预览期。Agents 概览、Antigravity agent 页和自建 agent 页都写着预览，功能和请求格式可能变；命名 agent 还不支持版本和回滚，也不支持子 agent 嵌套（自建托管 agent：限制）。改 AGENTS.md 之后下一次调用就用新配置，没有「退回上一版」，自己用 Git 管好源文件。

第二，结构化输出。Antigravity agent 不支持结构化输出，temperature、max_output_tokens 这类生成参数会直接返回 400（Antigravity agent：限制）。简报要给下游系统读，就让 agent 在沙盒里写一个 JSON 文件，再用文件接口取，不要指望 output_text 的格式每次一样。

第三，函数调用只支持有状态的模式，要用 previous_interaction_id 接着上一轮（同一节限制）。本文的方案用的是 MCP 和代码执行，不涉及自定义函数；如果你想把「发 Slack」做成自定义函数，就要按这个限制写。

第四，数据这边的边界。reddit/search 的时间范围固定为最近一个月，Anker 这种讨论多的品牌要按每天 3 次的节奏跑；google_news/search 每次最多 20 条，要用小窗口；trustpilot/reviews 只认官网域名，不认公司名，Anker 要写 anker.com。三项都只读公开内容：Reddit 的私密社区、Trustpilot 上被隐藏的评价拿不到。个人用户名在简报里应当隐去，品牌和媒体名可以写。

第五，超时余量。trustpilot/reviews 三次都要 40 多秒，一轮三项串行一分钟左右；一个 Trigger 同时盯十几个品牌时，按品牌拆成几个 Trigger，或者把 execution_timeout_seconds 调大。调用返回错误时，错误以工具结果的形式回到模型手里，带 retry_after，不扣费，agent 照着重试即可。

第六，重试。Trigger 超时或者 agent 重试时，同一个调用可能发两次。定时任务和会重试的调用，走接法 B 的 REST 接口，并在请求头里带 Idempotency-Key；下游如果是发通知、开工单，也按同一个键做幂等，做法见 AI agent 重试和 Idempotency-Key。

常见问题

下面的问题取自 2026-11-14 读取的 Google 搜索联想词，每问后面注明来源词。

Gemini Managed Agents 怎么收费？

（联想词：gemini managed agents pricing）按底层模型的标准单价收 token 费，agent 循环里的输入、输出、推理 token 都算；Google 搜索这类工具按工具价另算；预览期间沙盒的 CPU、内存不收费（定价：Pricing for agents）。默认模型 Gemini 4 Hydrogen 输入每百万 token $1.50、输出 $7.50。我们这件品牌监测活按字节数估算，一轮模型费 $0.011 到 $0.158，取决于选哪个模型、挂几个工具；EveryInfra 的数据费另算，一轮三项 $0.002973。

Gemini API 的 Managed Agents 有哪些功能？

（联想词：gemini api managed agents features）默认带 code_execution、google_search、url_context 三个工具，指定 environment 后自动有文件工具；可以加自定义函数和远程 MCP 服务器；能后台运行、流式输出、按 cron 定时（Triggers）、存凭据（Credentials）、在沙盒里挂 Hooks 拦截代码执行和文件操作（Antigravity agent：支持的工具、Hooks）。上下文到约 13.5 万 token 时自动压缩，适合长时间、多轮的任务（Antigravity agent：能力）。

Gemini Managed Agents 能接哪些 MCP？

（联想词：gemini managed agents mcps）任何走 Streamable HTTP 的远程 MCP 服务器都能接，SSE 传输不支持，name 必须小写。鉴权可以写在 headers 里，也可以存成 credential 由出口代理注入；allowed_tools 限定能调的工具。EveryInfra 的 https://api.everyinfra.com/mcp 我们按这些约束真调过：握手 0.145 秒，tools/list 回 12 个工具。

Gemini Managed Agents 有哪些模板？

（联想词：google gemini gemini managed agents templates）官方模板仓库目前有数据分析、AI 电台、仓库维护、文档处理、新闻策展、SEO 审计等模板，另有客服和一个基础模板；新闻策展模板就是跑在 Trigger 上、用持久环境去重的那个，本文的结构借自它（模板仓库）。AI Studio 的 Agents 页签里也能直接选模板试跑（AI Studio 里的 agent）。

Antigravity agent 要什么 API key？

（联想词：antigravity agent api key）用普通的 Gemini API Key，请求头 x-goog-api-key，接口地址 generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions；免费档和付费档的项目都能用，免费档有免费的速率和用量额度（Antigravity agent）。EveryInfra 的 Key 是另一把，存进 Gemini 的 Credentials，不要写进提示或 AGENTS.md。

上手步骤

1. 在 EveryInfra 注册并拿一把 API Key，按 快速上手 用 curl 先调一次 reddit/search，确认返回和扣费。
2. 看 远程 MCP 服务器说明，或者照 远程 MCP 接入教程 在本机的 MCP 客户端里先连一次 https://api.everyinfra.com/mcp，跑一遍 tools/list。
3. 在 Gemini 一侧把 Key 存成 bearer_token 凭据，用本文的配置示例手动跑一轮 interactions.create，看 usage.total_tokens 和 output_text。
4. 把规则写进 AGENTS.md，用 agents.create 存成命名 agent，写明模型，再建 Trigger。
5. 价格和每项能力的单价在 价格页 和 数据市场。

参考资料

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