Interactions API от Google: как заменить «мега-промпты» на структурированных агентов

Проблема: ваши промпты превратились в монстров

Вы знаете этот момент. Начинаете с простого "ответь на вопрос пользователя". Потом добавляете "а еще проверь факты в интернете". Затем "сохрани результат в базу данных". И вот уже ваш промпт занимает 200 строк JSON с инструкциями для пяти разных моделей, тремя базами данных и двумя внешними API. Это архитектурный ад.

Почему так происходит? Потому что стандартный подход к AI-приложениям в 2025 году все еще строится вокруг stateless вызовов. Каждый запрос - новая вселенная. Контекст? Его нужно передавать заново. Состояние? Храните сами. Инструменты? Описывайте их в каждом промпте.

Решение: stateful архитектура вместо мега-промптов

Interactions API - это не просто еще один эндпоинт. Это фундаментально другой подход к построению AI-приложений. Вместо того чтобы каждый раз описывать всю логику в промпте, вы создаете stateful сессию, которая:

• Сохраняет контекст между вызовами
• Управляет инструментами как first-class гражданами
• Позволяет асинхронное выполнение задач
• Обрабатывает long-running процессы без timeout

Сравните это с классическим generateContent API от Google. Тот работает по принципу "запрос-ответ". Interactions API работает по принципу "сессия-оркестрация". Разница как между HTTP запросом и WebSocket соединением.

Пошаговый план: от мега-промпта к stateful агенту

1Анализируем текущий монстр-промпт

Возьмем типичный пример - research agent, который делает три вещи: ищет информацию, анализирует ее, генерирует отчет. В старом подходе это выглядит так:

# КАК НЕ НАДО ДЕЛАТЬ
prompt = """
Ты research assistant. Выполни следующие шаги:
1. Найди информацию о {topic} используя поиск
2. Проанализируй найденные источники
3. Сгенерируй отчет с выводами
4. Сохрани отчет в базу данных

Инструкции для поиска: {search_instructions}
Инструкции для анализа: {analysis_instructions}
Инструкции для генерации отчета: {report_instructions}

Текущий контекст: {context}
История диалога: {history}
"""

Проблемы? Их много. Контекст нужно передавать каждый раз. Инструкции дублируются. Нет контроля над выполнением каждого шага. Если поиск занимает 30 секунд - timeout. Если анализ требует human review - невозможно.

2Создаем Interactions сессию

Первое - инициализируем сессию. Это основа всего. Сессия хранит состояние, контекст, историю инструментов. В отличие от stateless вызовов, здесь вы создаете долгоживущий объект.

import google.generativeai as genai
from google.api_core import operation

# Настройка клиента с актуальной версией Gemini на 09.02.2026
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# Создаем сессию с Gemini 3 Ultra - самая новая модель на февраль 2026
session = genai.interactions.create(
    model="gemini-3.0-ultra",
    config={
        "tools": [
            {
                "search_tool": {
                    "description": "Поиск информации в интернете"
                }
            },
            {
                "database_tool": {
                    "description": "Работа с базой данных"
                }
            }
        ],
        "system_instruction": "Ты research assistant. Твоя задача - помогать с исследованиями."
    }
)

3Определяем workflow вместо монолитного промпта

Вместо одного большого промпта разбиваем задачу на этапы. Каждый этап - отдельное взаимодействие в рамках одной сессии. Состояние передается автоматически.

# Research workflow с Interactions API
async def research_workflow(topic: str):
    # Этап 1: Поиск информации
    search_result = await session.send_message_async(
        f"Найди информацию о {topic}",
        tool_choice="search_tool"  # Явно указываем инструмент
    )
    
    # Этап 2: Анализ найденного
    analysis_result = await session.send_message_async(
        f"Проанализируй эти источники: {search_result.text}",
        # Инструмент не указан - модель решает сама
    )
    
    # Этап 3: Генерация отчета
    report_result = await session.send_message_async(
        f"Сгенерируй отчет на основе анализа",
        tool_choice="database_tool"  # Сохраняем в базу
    )
    
    return report_result

Что изменилось? Теперь каждый этап независим. Можно добавить human review между этапами. Можно обрабатывать ошибки на каждом шаге. Можно параллелить задачи. И главное - не нужно передавать контекст вручную.

4Используем асинхронность для long-running задач

Вот где Interactions API показывает свою мощь. Допустим, ваш research agent должен мониторить тему неделю и отправлять ежедневные отчеты. Со stateless подходом это кошмар. С Interactions API - элегантное решение.

# Long-running мониторинг с сохранением контекста
async def week_long_monitoring(topic: str):
    # Создаем сессию с флагом persistent
    monitoring_session = genai.interactions.create(
        model="gemini-3.0-flash",  # Flash отлично подходит для агентов
        config={
            "persistent": True,  # Сессия сохраняется между вызовами
            "tools": [
                {"search_tool": {}},
                {"alert_tool": {"description": "Отправка уведомлений"}}
            ]
        }
    )
    
    # Запускаем мониторинг на 7 дней
    for day in range(7):
        # Контекст сохраняется автоматически!
        daily_update = await monitoring_session.send_message_async(
            f"День {day+1}: проверь новые данные по {topic}"
        )
        
        if should_alert(daily_update):
            await monitoring_session.send_message_async(
                "Отправь alert команде",
                tool_choice="alert_tool"
            )
        
        await asyncio.sleep(86400)  # Ждем сутки

Persistent сессия - это game changer. Состояние хранится на стороне Google. Вы можете перезапустить сервис, и сессия продолжит работу. Можно делать паузы на часы или дни. Контекст не теряется.

Нюансы и подводные камни

Interactions API - не серебряная пуля. Есть особенности, которые нужно понимать до внедрения.

Стоимость против гибкости

Stateful сессии стоят дороже. Google взимает плату за время жизни сессии, а не только за токены. Для short-lived задач это может быть дороговато. Но для long-running процессов - экономия на передаче контекста окупает все.

Ограничения на инструменты

Вы не можете динамически добавлять инструменты в работающую сессию. Набор инструментов фиксируется при создании. Хотите добавить новый инструмент? Создавайте новую сессию и мигрируйте состояние.

# НЕ РАБОТАЕТ
session.add_tool(new_tool)  # Метода нет!

# НУЖНО ТАК
new_session = genai.interactions.create(
    model=session.model,
    config={
        "tools": session.tools + [new_tool],  # Копируем старые + новый
        "system_instruction": session.system_instruction
    }
)
# Мигрируем состояние вручную

Отладка stateful сессий

Debugging сложнее. Нет простого способа "заглянуть" в состояние сессии. Приходится логировать каждое взаимодействие. Google обещает улучшить инструменты отладки к концу 2026, но пока готовьтесь к боли.

Реальные кейсы: где Interactions API бьет всех

Customer Support Agent

Представьте агента поддержки, который ведет диалог с клиентом, проверяет базу знаний, создает тикеты, эскалирует проблемы. С stateless подходом каждый ответ начинается с "Привет, я твой помощник, вот история нашего диалога...". С Interactions API история хранится в сессии. Агент помнит, что клиент уже спрашивал про доставку в час 2 назад.

# Support agent с памятью о клиенте
support_session = genai.interactions.create(
    model="gemini-3.0-pro",
    config={
        "tools": ["knowledge_base", "ticket_system", "escalation"],
        "system_instruction": "Ты агент поддержки. Помогай клиентам решать проблемы."
    }
)

# Клиент возвращается через час
# Сессия все еще жива, контекст сохранен
response = await support_session.send_message_async(
    "А что насчет моего заказа №12345?"
)  # Агент помнит про заказ №12345!

Research Agent с цепочкой инструментов

Мой любимый пример - research agent, который использует цепочку: поиск → анализ → верификация → генерация отчета → публикация. С Interactions API это выглядит как оркестрация, а не как монстр-промпт.

Code Review Assistant

Агент, который ревьюит пулл-реквесты. Смотрит код, проверяет стиль, ищет уязвимости, предлагает improvements. Каждый шаг - отдельный инструмент. Весь процесс - одна сессия. Можно прервать на code review meeting и продолжить после.

Миграция с generateContent: практический гайд

Если у вас уже есть приложение на generateContent API, вот как мигрировать без боли.

1. Выделите stateful компоненты. Какие части вашего приложения действительно нуждаются в сохранении состояния? Часто это 20% функционала.
2. Перепишите мега-промпты на workflow. Разбейте на этапы. Каждый этап - отдельное send_message_async().
3. Вынесите инструменты из промптов в конфиг сессии. Это самая болезненная часть, но она того стоит.
4. Настройте миграцию состояния. Если у вас уже есть state management (Redis, база), нужно синхронизировать его с сессиями Interactions API.
5. Протестируйте на long-running задачах. Особое внимание - таймауты, ошибки сети, восстановление сессий.

FAQ: ответы на больные вопросы

Interactions API совместим с Gemini 3 Flash?

Да, полностью. Более того, Gemini 3 Flash специально оптимизирован для agent workflow. Он быстрее и дешевле Ultra для long-running сессий. На февраль 2026 это рекомендованная модель для production агентов.

Как избежать сжигания токенов в stateful сессиях?

Проблема знакомая. Контекстный кэшинг работает и здесь. Плюс Interactions API позволяет делать checkpoint сессий - сохранять состояние и продолжать с нужного момента без пересылки всей истории.

Можно ли комбинировать с фреймворками вроде LangChain?

Технически да. Практически - не нужно. Interactions API сам по себе фреймворк. Добавление LangChain создаст лишнюю сложность. Если нужна оркестрация сложных workflow, посмотрите на более легкие альтернативы.

Что делать с human-in-the-loop?

Interactions API поддерживает паузы. Можно приостановить сессию, дождаться human input, продолжить. Это делает его идеальным для гибридных workflow, где часть задач делает AI, часть - человек.

Ошибки, которые совершают все (и вы тоже)

Я видел эти ошибки десятки раз. Не повторяйте их.

1. Переносить мега-промпты как есть. Это главная ошибка. Interactions API требует переосмысления архитектуры, а не копипасты.
2. Игнорировать стоимость сессий. Stateful - не значит бесплатный. Мониторьте использование с первого дня.
3. Не делать checkpoint. Сессия умерла? Все состояние потеряно. Регулярно сохраняйте checkpoint в свою базу.
4. Смешивать stateless и stateful логику. Либо используйте Interactions API полностью, либо не используйте вовсе. Гибрид создает maintenance hell.

Что дальше? Прогноз на 2026-2027

Interactions API - только начало. Google уже анонсировал планы на 2026 год:

• Multi-session агенты. Одна логика, несколько параллельных сессий для разных пользователей.
• Cross-session memory. Агенты будут "помнить" взаимодействия между разными сессиями.
• Dynamic tool discovery. Автоматическое подключение инструментов по мере необходимости.
• Visual инструменты

Мой совет? Начинайте мигрировать сейчас. К 2027 году stateless подход будет выглядеть как COBOL в мире Python. Stateful агенты станут стандартом. А те, кто освоил Interactions API сегодня, будут на шаг впереди.

P.S. Если ваш агент все еще использует мега-промпты - вы тратите деньги на передачу контекста и нервы на отладку. Interactions API не панацея, но следующий логический шаг в эволюции AI-приложений. Сделайте его.