# Gemini Managed Agents 定时品牌监测：接 MCP 实测

> Gemini Managed Agents 定时盯品牌：Reddit 最新 24 条只盖 8 小时，数据费每轮 $0.003，模型费是它的 3.5 倍起。

- Canonical page: https://everyinfra.com/blog/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring
- Published: 2026-11-14T03:32:00+08:00 · Fact-checked: 2026-11-14T01:00:00+08:00

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。

> **本文要点**
>
> - Gemini Managed Agents 在 2026-05-19 以公开预览上线，9 月 17 日换成 `antigravity-preview-09-2026`，11 月 12 日默认模型换成 Gemini 4 Hydrogen（输入每百万 token $1.50、输出 $7.50）；预览期沙盒算力不收费，只收 token 和工具费。
> - 远程 MCP 用 `mcp_server` 工具挂：只支持 Streamable HTTP，`name` 只能小写，密钥可以存成只写不读的 `credential`，由出口代理在每次请求时加到请求头，沙盒里看不到原值。
> - 11 月 14 日 00:18 那轮，Reddit 最新 24 条只盖 8.04 小时，Trustpilot 近 7 天 9 条，Google 新闻近一周 20 条顶到上限；三个来源的刷新速度差了一个数量级，每天跑几次要按最快的那个定。
> - 每轮三项数据费 $0.002973。按公开价估算，Gemini 4 Hydrogen 读完三份原样返回的模型费是 $0.041 到 $0.158；只挂 1 个工具、换成 Gemini 3.5 Flash-Lite，降到 $0.011 到 $0.031。
> - Reddit 那 24 条里，以 Anker 产品为主角的只有 6 条，另有 6 条是二手转卖、5 条是同一帖跨版重发；简报质量取决于 agent 怎么筛。
> - 00:50 第三轮抓到一条 Trustpilot 一星评价，它在 00:36 才发出，14 分钟后就出现在返回里；同一轮新闻里还冒出一篇 11 月 12 日发的旧文，前两轮都没有，所以去重要按 id 和网址，不能按时间。

![示意插图：一个透明的玻璃工作间悬在云上，里面一台机器人手臂正在把三条传送带送来的卡片分拣进两个盒子，一盒很满、一盒只有几张；工作间外墙上挂着一只挂钟，一根管道从外面接进工作间顶部，管道上有一把锁。只有那根带锁的管道是青绿色。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/img-explain.webp)

托管 agent 住在 Google 托管的沙盒里，按时间表醒来；数据从一根带密钥的管道进来，密钥留在管道外面。

## 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#05-19-2026)）；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](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/managed-agents-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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agents#security-best-practices)）。

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/interactions-overview)）。

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：

| 日期 | 改动 | 对品牌监测 agent 意味着什么 | 出处 |
| --- | --- | --- | --- |
| 2026-05-19 | Managed Agents 和 `antigravity-preview-05-2026` 公开预览 | 起点；当时默认模型是 Gemini 3.5 Flash | [发布说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#05-19-2026) |
| 2026-09-17 | 发布 `antigravity-preview-09-2026`，旧版 10 月 5 日停用；内置文件工具改成 PascalCase 参数 | 只读 `output_text` 的代码改个 agent 名就行；自己解析工具调用的要重写 | [发布说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#09-17-2026) |
| 2026-10-19 | 官方模板仓库把全部模板的 base agent 换成 09-2026 | 照模板起步的项目，模板本身已跟上新版本 | [模板仓库提交记录](https://github.com/google-gemini/gemini-managed-agents-templates/commits/main) |
| 2026-10-27 | Gemini API CLI（`gemini-api`）测试版，可以在命令行里跑托管 agent | 定时脚本、CI 里也能直接调 agent，不必写 SDK 代码 | [发布说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#10-27-2026) |
| 2026-11-10 | Gemini 4 Carbon 正式版，11 月 30 日前输入 $2、输出 $10 | 可选的最强模型；定价页写明 12 月 1 日起输入 $4、输出 $20 | [发布说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#11-10-2026)、[定价：Gemini 4 Carbon](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-4-carbon) |
| 2026-11-12 | Gemini 4 Hydrogen 正式版，成为 Antigravity agent 的默认模型 | 不写 `agent_config.model` 的 agent，从这天起按 Hydrogen 计价 | [发布说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#11-12-2026) |

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#model-selection)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/custom-agents#limitations)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#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](https://www.cpsc.gov/Recalls/2025/More-than-One-Million-Anker-Power-Banks-Recalled-Due-to-Fire-and-Burn-Hazards-Manufactured-by-Anker-Innovations)），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](/reddit-api/search)、[Trustpilot 评价](/trustpilot-api/reviews)、[Google 新闻搜索](/google-news-api/search)，平台总览在 [Reddit 数据接口](/reddit-api)、[Trustpilot 数据接口](/trustpilot-api) 和 [Google 新闻数据接口](/google-news-api)。

![流程动画，四站依次亮起：第 1 站 Trigger 按 cron 在 09:00 新加坡时间醒来；第 2 站 agent 经 mcp_server 调三次 everyinfra_call_api，分别取 Reddit 最新帖子、Trustpilot 近 7 天评价、Google 新闻近一天报道；第 3 站在沙盒里读 seen_ids.json 去重，只留新出现的条目；第 4 站写 briefings 目录下当天的简报并更新 seen_ids.json。第 2 站的管道是青绿色，标着密钥在管道外由出口代理加上。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-02-monitor-flow.zh.light.svg)

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/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](https://github.com/google-gemini/gemini-managed-agents-templates/tree/main/news-curator)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#limitations)）。

![截图：ai.google.dev 上 Antigravity agent 文档的 MCP servers 一节，表格列出 type、name、url、headers、allowed_tools 五个字段，name 一行写着必须小写、匹配 ^[a-z0-9_-\]+$，用青绿色框标出。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/img-docs-mcp.webp)

Gemini 文档要求 mcp_server 的 name 只能小写；大写会得到一个不说原因的 400。截图 2026-11-14 [Google AI for Developers](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#mcp-servers)

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-credentials#mcp-servers)）。`bearer_token` 默认发 `Authorization: Bearer <token>`，`header_name` 和 `prefix` 可以改（[Credentials：Bearer token](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-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：

```text
# 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-4-hydrogen)），按 Gemini 文档「约 4 个字符一个 token」的估法（[Token 说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/tokens)），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：

| 工具 | 定义大小（字节） | 品牌监测用不用 |
| --- | --- | --- |
| `everyinfra_call_api` | 1,695 | 用，三项数据都靠它取 |
| `everyinfra_list_capabilities` | 816 | 可选，让 agent 自己查能力目录时才要 |
| `everyinfra_get_job` | 798 | 可选，慢能力改用 `mode=async` 时才要 |
| 其余 9 个（开工单、搜索、验证码、账户、充值链接等） | 13,304 | 不用 |

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#budget-controls)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/aistudio-agents#managing-token-consumption)）。

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agents#network-access)）；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](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/transports)）。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：

```text
{
  "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。

![截图：EveryInfra 远程 MCP 对 tools/call 的真实返回，深色代码卡片里展开 result.content 的 text 字段，可见 platform reddit、action search、count 24，以及 billing 里 charged_usd 0.000792，用青绿色框标出；帖子作者用户名已打码。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/img-mcp-response.webp)

00:18:47 那次 reddit/search 的真实返回：24 条，扣 $0.000792。截图来自本文真调原始返回 [EveryInfra 远程 MCP 真实返回](https://api.everyinfra.com/mcp)

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：

| 轮次 | 发出时间（新加坡） | 能力 | 参数要点 | 返回条数 | 用时（秒） | 扣费（美元） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 第一轮 | 00:18:47 | `reddit/search` | newest | 24 | 4.9 | 0.000792 |
| 第一轮 | 00:19:06 | `google_news/search` | time_window week | 20 | 2.1 | 0.000792 |
| 第一轮 | 00:19:45 | `trustpilot/reviews` | last7days | 9 | 44.7 | 0.001389 |
| 第二轮 | 00:34:21 | `reddit/search` | newest | 24 | 5.9 | 0.000792 |
| 第二轮 | 00:34:35 | `trustpilot/reviews` | last7days | 9 | 41.3 | 0.001389 |
| 第二轮 | 00:35:24 | `google_news/search` | time_window day | 20 | 2.0 | 0.000792 |
| 第三轮 | 00:50:03 | `reddit/search` | newest | 24 | 5.4 | 0.000792 |
| 第三轮 | 00:50:16 | `trustpilot/reviews` | last7days | 10 | 48.0 | 0.001389 |
| 第三轮 | 00:51:12 | `google_news/search` | time_window day | 20 | 1.9 | 0.000792 |
| 第三轮 | 00:51:32 | `google_news/search`（REST） | time_window day | 20 | 2.9 | 0.000792 |
| 合计 |  |  |  |  |  | 0.009711 |

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#triggers)），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。

![横向条形图，每次真调的用时（秒），新加坡发出：trustpilot/reviews 48.0、44.7、41.3 秒，reddit/search 5.9、5.4、4.9 秒，google_news/search 2.1、2.0、1.9 秒；Trustpilot 三根是青绿色。按用时从长到短排列。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-03-latency-bar.zh.light.svg)

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：

| 来源 | 参数 | 本次返回条数 | 最早一条（UTC） | 最新一条（UTC） | 覆盖小时数 | 每天至少调几次 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| `reddit/search` | Anker，newest | 24 | 11-13 06:46 | 11-13 14:48 | 8.04 | 3 |
| `trustpilot/reviews` | anker.com，last7days | 9 | 11-07 19:28 | 11-11 11:38 | 88.18 | 1 |
| `google_news/search` | Anker，week | 20 | 11-06 17:17 | 11-13 15:10 | 165.89 | 见下文 |

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：

| 星级 | 条数 | 讲的是什么 | 所在国家 |
| --- | --- | --- | --- |
| 一星 | 1 | 官网下单 SOLIX C2000 和扩展电池，页面写有货，之后没按时发出 | 英国 |
| 一星 | 1 | 下单一个多月没收到货，客服一再承诺又一再延期 | 美国 |
| 一星 | 1 | PowerCore III Elite 26K 用 3 个月 USB-A 口坏了，因为是第三方卖家售出，Anker 不给换 | 法国 |
| 五星 | 3 | 客服和售后：耳机坏了第二天就寄新的、物流出问题客服协调解决 | 英国、荷兰、美国 |
| 五星 | 3 | 产品本身：耳机、充电产品耐用，其中一条正文是 Zolo 充电宝的完整产品名 | 英国、澳大利亚、美国 |

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。

![横向条形图，对数刻度，每格 10 倍：单次调用覆盖的小时数，reddit/search 8.0 小时，trustpilot/reviews 88.2 小时，google_news/search 一周窗口 165.9 小时、一天窗口 21.5 小时；reddit 一根是青绿色，旁边标注一天至少 3 次。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-04-coverage-window.zh.light.svg)

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](https://www.infobae.com/economia/2026/11/12/licitacion-clave-el-equipo-economico-se-entusiasma-por-el-regreso-del-punto-anker-y-espera-un-repunte-del-credito/)）。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：

| 轮次 | 来源 | 返回条数 | 新出现 | 前面见过 | 裁剪后新增（字节） | 原样返回（字节） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 第一轮 | Reddit | 24 | 24 | 0 | 7,093 | 41,605 |
| 第一轮 | Trustpilot | 9 | 9 | 0 | 2,173 | 11,253 |
| 第一轮 | Google 新闻 | 20 | 20 | 0 | 4,476 | 9,274 |
| 第二轮 | Reddit | 24 | 1 | 23 | 214 | 40,699 |
| 第二轮 | Trustpilot | 9 | 0 | 9 | 2 | 11,255 |
| 第二轮 | Google 新闻 | 20 | 18 | 2 | 5,021 | 10,253 |
| 第三轮 | Reddit | 24 | 2 | 22 | 656 | 40,249 |
| 第三轮 | Trustpilot | 10 | 1 | 9 | 251 | 13,123 |
| 第三轮 | Google 新闻 | 20 | 1 | 19 | 255 | 10,256 |

![堆叠横条图，三轮调用里每个来源的返回条数分成「新出现」和「前面已见过」两段：00:18 轮 Reddit 24/24、Trustpilot 9/9、新闻 20/20；00:34 轮 Reddit 1/24、Trustpilot 0/9、新闻 18/20；00:50 轮 Reddit 2/24、Trustpilot 1/10、新闻 1/20；新出现的一段是青绿色。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-05-new-vs-seen.zh.light.svg)

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](/blog/claude-managed-agents-nightly-review-monitoring) 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](/reddit-api/search)）。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：

| 类别 | 判法 | 条数 | 例子（社区） |
| --- | --- | --- | --- |
| Anker 是主角 | 提问、真伪、安装、二选一 | 6 | r/powerbanks 问 A1384 是不是正品；r/homeautomation 想把 Solarbank Max 接进 Home Assistant |
| 顺带提到 | 推荐、比较或别的问题里出现 | 8 | r/SteamFrame 说 140W 的 Anker 充电宝带不动头显；耳机选购帖里列了 Soundcore R60i |
| 促销和价格 | 降价、折扣清单 | 4 | r/priceglitch 的 SOLIX C300 降价；r/ClubicFR 的黑五降价 |
| 二手转卖 | 个人出售 | 6 | 一条阿拉伯语的充电宝转卖帖发在 4 个社区；一条 iPhone 转卖帖赠送 Anker 充电头 |

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。

![方块图，24 个方块代表第一轮 reddit/search 的 24 条帖子，按类别着色：Anker 是主角 6 条（青绿色），顺带提到 8 条，促销和价格 4 条，二手转卖 6 条；其中 5 个方块加了斜线，表示跨社区重发的副本，去掉后是 19 个不同的帖子。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-06-reddit-mix.zh.light.svg)

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/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](https://www.iana.org/time-zones)）。

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）：

```text
# 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-environment#environment-lifecycle)、[环境：限制](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-environment#limitations)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-environment#download-files-from-the-environment)）。

`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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-environment#limitations)），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。

| 方案 | 每天调用 | 每天数据费 | 每 30 天数据费 |
| --- | --- | --- | --- |
| 三项各一次 | Reddit 1、Trustpilot 1、新闻 1 | $0.002973 | $0.089 |
| 本文推荐 | Reddit 3、Trustpilot 1、新闻 1 | $0.004557 | $0.137 |
| 三项每次都调 | Reddit 3、Trustpilot 3、新闻 3 | $0.008919 | $0.268 |
| 10 个品牌，本文推荐节奏 | 每个品牌同上 | $0.04557 | $1.367 |

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agents#pricing)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#availability-and-pricing)）。

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#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：

| 模型 | 工具定义 | 缓存 | 输入 token | 一轮模型费（输出 2 千到 1 万 token） | 是数据费的几倍 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Gemini 4 Hydrogen（默认） | 全部 12 个 | 不算缓存 | 55,399 | $0.098～$0.158 | 33～53 |
| Gemini 4 Hydrogen | 只留 1 个 | 重读按缓存价 | 40,844 | $0.041～$0.101 | 14～34 |
| Gemini 3.8 Flash | 只留 1 个 | 重读按缓存价 | 40,844 | $0.021～$0.051 | 7～17 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 只留 1 个 | 重读按缓存价 | 40,844 | $0.011～$0.031 | 3.5～10 |

![横向条形图，一轮品牌监测的费用（美元）：EveryInfra 数据费 0.0030；Gemini 3.5 Flash-Lite 只留 1 个工具 0.011 到 0.031；Gemini 3.8 Flash 0.021 到 0.051；Gemini 4 Hydrogen 只留 1 个工具 0.041 到 0.101；Hydrogen 全部 12 个工具不算缓存 0.098 到 0.158。数据费一根是青绿色，其余按区间画成浮动条，标注为估算。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-07-cost-per-run.zh.light.svg)

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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#pricing-for-tools)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#availability-and-pricing)），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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-environment#network-configuration)）。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。

|  | 接法 A：mcp_server 工具 | 接法 B：沙盒脚本调 REST |
| --- | --- | --- |
| 配置 | `tools` 里一个 `mcp_server`，带 `credential` | `network.allowlist` 里给 `api.everyinfra.com` 绑 `credential`，`AGENTS.md` 里放脚本 |
| 模型读到什么 | 整份返回（第一轮三份合计 62,132 字节） | 脚本打印的新增条目（第一轮 13,742 字节，第三轮 1,162 字节） |
| 去重在哪做 | 模型读完返回再比对文件，或者再调一次代码 | 脚本里按 id 比对，模型看不到旧条目 |
| 适合 | 先跑通、临时问一句、参数每次不同 | 每天固定跑、来源固定、量大 |
| 要注意 | 返回越大越贵；字段说明要靠工具描述 | 脚本出错时 agent 要能读懂报错；Key 只经凭据注入，不写进脚本 |

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。

![分组柱状图，三轮真调里模型要读的字节数：00:18 轮接法 A 原样返回 62,132 字节、接法 B 裁剪后的新增 13,742 字节；00:34 轮 62,207 和 5,237 字节；00:50 轮 63,628 和 1,162 字节。接法 B 的柱子是青绿色。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-08-bytes-path.zh.light.svg)

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：

```text
# 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](/blog/claude-managed-agents-nightly-review-monitoring)；Google Cloud 企业平台的 MCP 接法看 [Gemini Enterprise Agent Platform 接 MCP](/blog/gemini-enterprise-agent-platform-mcp-brand-sentiment)；Gemini 应用里的连接应用看 [Gemini Connected Apps 怎么接数据工具](/blog/gemini-connected-apps-platform-data-tools)。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](https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/build/managed-agents)）。

## 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](https://www.cpsc.gov/Recalls/2025/More-than-One-Million-Anker-Power-Banks-Recalled-Due-to-Fire-and-Burn-Hazards-Manufactured-by-Anker-Innovations)）；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](https://www.cpsc.gov/Recalls/2025/Anker-Power-Banks-Recalled-Due-to-Fire-and-Burn-Hazards-Manufactured-by-Anker-Innovations-1)）。Anker 官网有一个汇总所有召回的页面（[Anker 产品召回页](https://www.anker.com/product-recalls)），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](https://www.anker.com/rc2506)）。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

| 日期 | 变化 | 对读者意味着什么 | 出处 |
| --- | --- | --- | --- |
| 2026-10-30 | Computer Use 工具正式可用 | 对托管 agent 暂时无用：Antigravity agent 的限制里仍写着 `computer_use` 不支持 | [发布说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#10-30-2026)、[限制](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#limitations) |
| 2026-11-10 | MCP 官方博客发布文件上传下载扩展的草案，配合 2026-07-28 版协议 | 以后「把一份大 CSV 拉进沙盒」可能有标准写法，现在还是实验 | [MCP 博客，2026-11-10](https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/exploring-file-uploads-and-downloads-in-mcp/) |
| 2026-11-11 | Gemini Decision 1 和 Decisions API，做二分类、多分类和打分判断，不产生输出 token | 帖子分类这一步以后可以考虑单独交给它，托管 agent 只做调度和写简报 | [发布说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog#11-11-2026) |

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](https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28/)、[MCP 规范：Transports，2026-07-28 版](https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28/basic/transports)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/custom-agents#limitations)）。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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#limitations)）。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](/blog/api-idempotency-key-ai-agent-retry)。

## 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#supported-tools)、[Hooks](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent#capabilities)）。

### 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](https://github.com/google-gemini/gemini-managed-agents-templates)）。AI Studio 的 Agents 页签里也能直接选模板试跑（[AI Studio 里的 agent](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/aistudio-agents)）。

### 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](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/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](/docs#quickstart) 用 curl 先调一次 `reddit/search`，确认返回和扣费。
1. 看 [远程 MCP 服务器说明](/mcp-server)，或者照 [远程 MCP 接入教程](/build/remote-mcp-setup) 在本机的 MCP 客户端里先连一次 `https://api.everyinfra.com/mcp`，跑一遍 `tools/list`。
1. 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`。
1. 把规则写进 `AGENTS.md`，用 `agents.create` 存成命名 agent，写明模型，再建 Trigger。
1. 价格和每项能力的单价在 [价格页](/pricing) 和 [数据市场](/market)。

![柱状图，按本文推荐节奏（Reddit 每天 3 次、Trustpilot 和新闻各 1 次）每 30 天的 EveryInfra 数据费：1 个品牌 0.137 美元，3 个品牌 0.410 美元，10 个品牌 1.367 美元；10 个品牌一根是青绿色。](https://everyinfra.com/articles/gemini-managed-agents-remote-mcp-brand-monitoring/fig-09-monthly-cost.zh.light.svg)

## 参考资料

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