Gemini​「Managed Agents」が​無料で​使えるように​ ──定時実行・サンドボックス・トークン上限を​備えた​"常駐型AIエージェント"を​解説

GoogleがGemini APIの「Managed Agents（マネージドエージェント）」を無料ティアに開放しました。あわせて、cron（クーロン＝決まった時刻に処理を自動実行する仕組み）によるスケジュール実行と、トークン上限による予算制御（max_total_tokens）が加わっています^[3][4]。

つまり——自前のサーバーを1台も持たずに、「毎朝9時に働き始めて、決めた予算を使い切ったら安全に止まる」AIエージェントを、API呼び出し1つで持てるようになりました。

この記事で分かること——①Managed Agentsとは何か ②「常駐」を実現する定時実行の仕組み ③暴走を防ぐ予算制御と料金の目安 ④使う前の注意。数値はすべてGoogle公式ドキュメント・公式ブログベースです。

01何が​起きた​ ──2ヶ月で​「常駐の​部品」が​揃った

Managed Agentsは2026年5月19日に公開プレビューとして登場し、この2ヶ月で立て続けに拡張されてきました^[1][2]。

時期	更新	何ができるようになったか
5月19日	公開プレビュー開始	API 1呼び出しで、サンドボックス内のエージェントが動く
7月7日	バックグラウンド実行・リモートMCP接続	長時間タスクを裏で回せる／社内データベースや内部APIに接続できる
7月中旬	無料ティア開放・cronトリガー・max_total_tokens	無料で試せる／定時に自動起動する／予算で安全に止まる

注目したいのは最後の3点セットです。「定時に起きる」「勝手に使いすぎない」「無料で試せる」——常駐型エージェントを業務に置こうとしたとき最初に困る3つが、API標準機能として一度に揃いました。

02Managed Agentsとは​ ──API 1回で​Linuxの​"作業部​屋"が​立つ

Managed Agentsは、GoogleがホストするセキュアなLinuxサンドボックス（外部から隔離された作業環境）の中でAIエージェントを動かす仕組みです。1回のAPI呼び出しで作業部屋が用意され、その中でAIが推論し、コードを書いて実行し、ファイルを管理し、Webを閲覧します^[3]。

中身は「Antigravity agent」と呼ばれる汎用エージェントで、動力はGemini 3.5 Flashです。Googleのコーディング環境「Antigravity IDE」と同じハーネス（エージェントの実行基盤）を使っています。

項目	仕様（公式ドキュメントより）
実行環境	Ubuntuベース・Python 3.12・Node.js 22
できること	推論・コード実行・ファイル管理・Web閲覧
ネットワーク	既定は外部通信可。許可リスト（allowlist）で制限可能
ファイル	環境が保持される限り永続化
環境の寿命	非アクティブ7日で完全削除
モデル	Gemini 3.5 Flash（antigravity-preview-05-2026）

ポイントは「自社でサーバーやDocker環境を整備しなくていい」ことです。これまで常駐エージェントを持とうとすると、実行環境の構築・保守がまず壁でした。その壁ごとGoogleが預かる形です。

03定時実行​（cronトリガー）​ ──外部​サーバーなしの​「常駐」が​できた

今回の目玉がネイティブcronトリガーです。「毎朝9時」「平日だけ」のようなスケジュールをAPIに登録しておくと、外部のサーバーやスケジューラを一切用意せずに、エージェントが決まった時刻に自動で動き始めます^[3]。

# 平日の朝9時に、決めておいた仕事を自動で始める
schedule="0 9 * * 1-5", time_zone="Asia/Tokyo"

運用に必要な操作も一通り揃っています。

操作	何ができるか
一時停止／再開	スケジュールを止める・戻す（status を paused / active に）
即時実行	スケジュールを待たずに手動で走らせる
実行履歴	いつ動いて何をしたかを一覧で確認

これまで「毎朝レポートをまとめるAI」「毎晩データを点検するAI」を作るには、cronを回すサーバーを自前で立てるか、外部の自動化サービスを噛ませる必要がありました。それがGemini APIの中で完結します。

04予算制御​（max_total_tokens）​ ──「使い​切ったら​止まる」が​標準機能に

もう1つの目玉が予算制御です。エージェントは1回の実行で通常10万〜300万トークンを消費します（公式目安）^[3]。放っておくと、ループにはまったエージェントが延々とトークンを燃やし続ける——これが常駐化の最大の不安でした。

max_total_tokensは、1回の実行に使えるトークン総量（入力＋出力＋思考）の上限をあらかじめ決める仕組みです。上限に達すると実行は incomplete（未完了）の状態で安全に停止し、作業内容はサンドボックスに残ります。続きは、新しい予算を渡して中断地点から再開できます。

料金の公式目安も公開されています。プレビュー期間中はサンドボックスの計算資源（CPU・メモリ）は課金対象外で、課金はGeminiモデルのトークンとツール使用分です。

タスクの種類	目安コスト（公式）
調査・情報整理	$0.30〜$1.00
文書生成	$0.30〜$1.30
データ処理	$0.70〜$3.25
複雑なワークフロー	300万〜500万トークン・〜$5程度

以前の記事で「AIエージェントの原価は月額でなくトークンで決まる。読ませる前に予算ゲートを設計する」と書きました。その予算ゲートが、APIの標準機能として提供され始めた——今回の更新はそう位置づけられます。

関連記事 ｜ 予算ゲートの設計論AIを全社に入れたら、今度は「使いすぎ」に悩み始めた ──AIエージェント時代の本当のコストは、月額ではなくトークンで決まる →

05使う​前の​注意 ──プレビューの​"境界"を​知っておく

便利さの一方で、公式ドキュメントには運用上の注意も書かれています。導入を検討するなら次の5点は押さえておきたいところです。

① プレビュー段階である。仕様も価格も変わりえます。試すのは今からで良いとして、本番の基幹業務に据えるのは早い段階です。

② 上限は「最善努力」である。max_total_tokensのチェックは作業ステップの区切りで行われるため、多少の超過はありうると公式が明記しています。1円単位の厳密な上限ではなく「暴走を止める安全弁」と捉えるのが正確です。

③ 環境は7日で消える。非アクティブが7日続くとサンドボックスの中身は完全削除されます。残したい成果物は外部ストレージに出す設計が前提です。

④ ネットワークは既定で開いている。外部通信は許可リストで絞れます。業務データを扱うなら「絞ってから使う」が順序です。

⑤ 止める手段と、止める設計は別物。定時実行・予算停止・一時停止と「止める手段」は揃いましたが、どの操作に人の承認を挟むか（HITL＝人間による最終判断）は、利用者側の設計課題のまま残ります。

私たちも受託開発で常駐型のエージェントを組みますが、最初に決めるのはモデルでも機能でもなく「どこまで任せ、どこで止めるか」です。定時実行と予算制御が標準になったことで、この設計を小さく安く試せるようになりました。

06まとめ ──​「常駐・予算・​無料」で​試す口実が​揃った

今回の更新は、派手な新モデルの話ではありません。しかし「決まった時間に働く」「決めた予算で止まる」「無料で試せる」という地味な3点は、AIエージェントをデモから業務へ運ぶときに最初に必要になる部品です。自前で組む場合との違いを並べると、預けられる範囲がはっきりします。

	自前で常駐エージェントを組む	Managed Agentsに載せる
実行環境	サーバー／Docker環境を構築・保守	API 1呼び出しでサンドボックスが立つ
定時実行	cronサーバーや自動化サービスを別途用意	APIにスケジュール登録するだけ
コスト管理	使用量の監視・停止処理を自作	max_total_tokensで安全停止・再開
残る設計課題	全部自分	承認ポイント（HITL）と成果物の持ち出しは自分

使う前チェックリスト

• 定時実行させたい業務はあるか（毎朝の集計・毎晩の点検・週次レポート）
• 1回あたりのトークン予算を決めたか（まず小さく。incompleteから再開できる）
• 成果物をサンドボックスの外に出す経路はあるか（環境は非アクティブ7日で消える）
• ネットワーク許可リストを絞ったか（既定は開いている）
• 人の承認を挟むポイントを決めたか（止める手段と止める設計は別）

走らせ方より先に、止まり方が整った。エージェントを業務に置く順序としては、それが正しいのだと思います。