Google lanza Interactions API para modelos y agentes
Google presenta Interactions API, una interfaz unificada para usar modelos Gemini y agentes como Gemini Deep Research. La beta pública incorpora gestión de contexto, tareas en segundo plano y conexión con herramientas externas, aunque `generateContent` sigue siendo la opción principal para producción.
Google ha presentado Interactions API, una nueva interfaz para conectar modelos como Gemini 3 Pro y agentes especializados como Gemini Deep Research desde un mismo punto de acceso. Ya está disponible en beta pública para desarrolladores a través de Gemini API y Google AI Studio.
La API está pensada para aplicaciones que no se limitan a responder una pregunta y terminar. Un agente puede analizar información durante más tiempo, consultar herramientas, mantener un historial de decisiones y combinar varios pasos antes de entregar un resultado.
Una API para modelos y agentes
Interactions API utiliza un único endpoint REST, /interactions. Para trabajar con un modelo se indica el parámetro model; para usar un agente, el parámetro agent.
Por ahora, el único agente integrado disponible es deep-research-pro-preview-12-2025, la versión preliminar de Gemini Deep Research. Este agente puede ejecutar investigaciones largas y reunir sus resultados en informes completos.
La idea de Google es ampliar el sistema para que los desarrolladores puedan combinar tres piezas desde la misma API:
- Modelos Gemini.
- Agentes integrados de Google.
- Agentes propios creados por cada empresa o desarrollador.
Qué cambia al crear aplicaciones con IA
La API añade funciones que resultan difíciles de gestionar con una interfaz tradicional de entrada y respuesta, como generateContent.
- Estado opcional en el servidor: Google puede guardar el historial de una interacción para que tu aplicación no tenga que reenviarlo y administrarlo en cada paso. Esto puede reducir errores y, en algunos casos, costes gracias a un mayor uso de la caché.
- Historial más fácil de interpretar: mensajes, razonamientos, llamadas a herramientas y resultados tienen una estructura común. Puedes depurarlos, modificarlos o transmitirlos mientras ocurren.
- Ejecución en segundo plano: las tareas largas pueden continuar en los servidores de Google sin que tu aplicación tenga que mantener una conexión abierta todo el tiempo.
- Compatibilidad con servidores MCP remotos: los modelos pueden llamar directamente a herramientas basadas en Model Context Protocol, un estándar para conectar modelos con servicios externos.
En la práctica, esto permite crear una herramienta que investigue un mercado, consulte varias fuentes y prepare un informe sin que el desarrollador tenga que programar por separado cada estado intermedio, reintento y llamada externa.
Todavía no es la opción principal para producción
Interactions API está en beta pública, por lo que Google advierte que puede sufrir cambios incompatibles. Para las aplicaciones de producción más convencionales, generateContent sigue siendo la vía recomendada y continuará recibiendo soporte.
Los desarrolladores ya pueden probar la nueva API con una clave de Gemini API obtenida en Google AI Studio. Google también ha publicado su especificación OpenAPI y ha añadido compatibilidad inicial en el Agent Development Kit y el protocolo Agent2Agent.
La compañía planea llevar Interactions API y Gemini Deep Research a Vertex AI próximamente, además de ampliar el soporte en otras herramientas. Lo importante es el cambio de enfoque: Google deja de tratar los modelos y los agentes como productos completamente separados, aunque la API todavía necesita madurar antes de convertirse en una base estable para cualquier sistema crítico.