Conclusión

Lo que construiste

Un editor de imágenes completo donde cada edición se ejecuta en un Managed Agent, corriendo un script Python dentro de un sandbox remoto, que a su vez llama a Gemini Nano Banana para transformar la imagen. En el camino:

• Usaste client.models.generateContent con responseSchema para obtener sugerencias estructuradas a partir de una imagen (Paso 1).
• Montaste archivos en un sandbox nuevo con sources de tipo inline (Paso 2).
• Protegiste una API key con network.allowlist y transform, sin exponerla nunca dentro del sandbox (Paso 3).
• Invocaste un Managed Agent con client.interactions.create(...), y encadenaste ediciones sucesivas reutilizando el mismo sandbox vía environment_id y previous_interaction_id (Paso 4).
• Descargaste un snapshot de un entorno remoto y extrajiste selectivamente el archivo que necesitabas (Paso 5).
• Llamaste a Nano Banana con response_modalities=[TEXT, IMAGE] desde dentro del sandbox, y procesaste la imagen binaria de la respuesta (Paso 6).

Para seguir explorando

• Documentación de la Interactions API y Managed Agents: ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-environment
• Configuración de credenciales por network.allowlist: ai.google.dev/gemini-api/docs/agent-environment#credentials
• Modelos de imagen de Gemini (“Nano Banana”): ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation

Algunas ideas para extender el proyecto por tu cuenta:

• Agregar soporte para editar varias imágenes en paralelo, cada una con su propio sandbox.
• Exponer en la interfaz el historial completo de versiones guardado en /history dentro del sandbox.
• Restringir el network.allowlist a solo los dominios estrictamente necesarios, en vez de { domain: "*" }, si vas a llevar este patrón a producción.

Gracias por completar el codelab. Este formato — página de conceptos, pasos guiados con el código completo y explicado, y prueba final — está inspirado en el codelab oficial de la Interactions API.