The Decoder · 22.06.2026 ·Инфраструктура для агентов

Google переводит Gemini на новый стандарт Interactions API

Google переводит Gemini на новый стандарт Interactions API

Google DeepMind объявила о переходе на Interactions API в качестве основного интерфейса для взаимодействия с моделями Gemini и агентными системами. Новый стандарт полностью заменяет устаревший метод generateContent, который ранее использовался для отправки запросов к языковым моделям.

Ключевое отличие нового подхода заключается в отказе от традиционной структуры ролей в пользу типизированных шагов. Такая архитектура позволяет более точно описывать последовательность действий агента, что упрощает разработку сложных многошаговых процессов и интеграцию с внешними инструментами. Переход на типизированную схему данных делает взаимодействие с моделями более предсказуемым и структурированным.

Все последующие обновления и новые функциональные возможности для агентных систем Google будут выпускаться исключительно на базе Interactions API. Это решение знаменует собой переход к более гибкой модели управления ИИ-агентами, где акцент смещается с простых текстовых ответов на выполнение цепочек операций, требующих четкой типизации и контроля состояния на каждом этапе выполнения задачи.

Источник: The Decoder

Похожие материалы

AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch · ИИ в бизнесе Google интегрирует Gemini в умные колонки для перехода на разговорный интерфейс Google обновляет линейку устройств для умного дома, заменяя классического голосового ассистента на модель Gemini. Новая колонка стоимостью 99,99 доллара отходит от жестко заданных команд в пользу естественного диалога. Это решение знаменует смену парадигмы в управлении домашней электроникой, где ИИ берет на себя роль полноценного собеседника, способного понимать контекст и сложные запросы пользователя. Google DeepMind News · Модели и релизы Gemini 3.5 от DeepMind: интеллект с возможностью действия DeepMind представила новую модель Gemini 3.5, которая отличается от предыдущих версий способностью выполнять сложные, агентские рабочие процессы. Это значительный шаг вперёд, так как модель не только понимает контекст, но и может активно взаимодействовать с окружающей средой для достижения целей. Gemini 3.5 построена на архитектуре, которая позволяет ей интегрироваться с различными инструментами и системами, что делает её полезной для автоматизации сложных задач. Google DeepMind News · Модели и релизы Gemini 3.1 Pro от DeepMind для сложных задач DeepMind представила новую модель Gemini 3.1 Pro, ориентированную на решение сложных задач, где требуется не просто ответ, а глубокий анализ и понимание контекста. Модель демонстрирует улучшенные способности в обработке сложных запросов, что делает её перспективной для применения в различных областях, включая разработку ИИ-агентов. The latest research from Google · Память и RAG Как Gemini Enterprise Agent Platform улучшает RAG для ИИ-агентов Google представил Agentic RAG — подход к Retrieval-Augmented Generation (RAG) в рамках своей платформы Gemini Enterprise Agent. Этот метод направлен на повышение надёжности и точности ответов ИИ-агентов за счёт улучшенного извлечения и использования контекста из внешних источников. Google DeepMind News · Исследования и наука Gemini for Science: инструменты для научных открытий DeepMind представила Gemini for Science — набор инструментов и экспериментов, направленных на расширение масштабов и точности научных исследований. Этот проект включает в себя модели, способные обрабатывать и анализировать большие объемы научных данных, а также инструменты для автоматизации экспериментов и моделирования. Google DeepMind News · Модели и релизы DeepMind представила Gemini Omni DeepMind анонсировала новую модель Gemini Omni, которая позиционируется как универсальное решение для широкого спектра задач. Gemini Omni отличается улучшенной производительностью и способностью работать с мультимодальными данными, включая текст, изображения и видео. Это важный шаг в развитии ИИ, так как модель демонстрирует высокий уровень адаптивности и точности в различных сценариях. Google DeepMind News · Модели и релизы Gemini 3.1 Flash Live улучшает голосовые взаимодействия DeepMind представила новую версию своей голосовой модели Gemini 3.1 Flash Live, которая обещает более естественные и точные голосовые взаимодействия. Новая модель фокусируется на снижении задержек и повышении точности, что делает её более подходящей для реального времени. Это важно для разработчиков ИИ-агентов, так как голосовые интерфейсы становятся всё более популярными в различных приложениях, от виртуальных ассистентов до клиентских сервисов. MarkTechPost · Модели и релизы Google представил Gemini-SQL2 с точностью 80.04% на BIRD leaderboard Google Research анонсировал Gemini-SQL2 — модель для преобразования текста в SQL-запросы, основанную на Gemini 3.1 Pro. Она показала 80.04% точность выполнения на BIRD single-model leaderboard, что делает её одной из лучших в своей категории. Этот показатель измеряет способность модели генерировать SQL-запросы, которые корректно выполняются на базе данных, и соответствует лучшим результатам в отрасли. Google DeepMind News · Память и RAG Gemini Robotics-ER 1.6: новый уровень автономной робототехники DeepMind представила обновлённую версию своей системы Gemini Robotics-ER 1.6, которая значительно улучшает пространственное мышление и многоканальное восприятие роботов. Новая версия позволяет роботам лучше понимать и взаимодействовать с физическим миром, что критически важно для создания автономных агентов. Google DeepMind News · Модели и релизы Gemma 4: открытые модели для сложных агентских сценариев DeepMind представила Gemma 4 — новую версию своих открытых моделей, позиционируемых как самые мощные на сегодняшний день. Эти модели специально оптимизированы для сложных задач, включая рассуждения и агентские workflows. Gemma 4 предлагает улучшенные возможности в обработке естественного языка, что делает её перспективной для интеграции в ИИ-агентов, требующих высокого уровня интеллектуальных способностей.

← Все материалы