谷歌正推动AI开发从“万能提示”（Everything Prompt）向更结构化、可管理的系统演进，其最新推出的Interactions API标志着这一转变的关键一步。该API并非简单替代旧有接口，而是作为对原有generateContent API的增强，提供更强大的状态管理、工具编排与长时任务支持能力。 传统聊天式AI交互依赖滑动窗口式的上下文记忆，状态隐含在token历史中，极易因用户偏离主题而引发模型“幻觉”或流程中断。例如，在向导式应用中，用户突然提问无关内容，模型可能自动生成新路径，导致流程崩溃。而Interactions API通过引入“Interaction”资源作为会话的持久化记录，使开发者能通过传递历史交互ID自动恢复完整上下文，彻底解决状态丢失问题。 更关键的是，该API支持异步、高延迟的代理式任务。以谷歌的Deep Research能力为例，它能自主规划、搜索网页、阅读报告并生成综合分析，整个过程耗时数分钟甚至更久。传统同步接口无法处理此类任务，易导致超时或上下文溢出。而Interactions API允许启动研究任务后立即返回，开发者可定期轮询任务状态，实现后台执行与结果通知，真正实现“任务发起—继续工作—结果返回”的高效流程。 开发者可通过代码轻松调用这一能力。例如，构建一个竞争情报引擎：输入竞争对手名称后，系统自动调用Deep Research代理，抓取年报、新闻、财报等信息，最终生成SWOT分析报告。整个过程无需阻塞，开发者可处理其他任务，待结果返回后获取完整输出。 此外，Interactions API支持多模态输出，如调用Gemini 3 Pro Image Preview生成图像，并可集成工具调用、函数调用、结构化输出和流式传输等功能。尽管目前仍处于Beta阶段，但其设计理念已清晰指向未来AI应用的核心需求：将推理（LLM）与系统架构（开发者职责）分离，实现更可靠、可扩展的AI产品构建。 总之，谷歌的这一举措表明，AI应用正从“一次性提示”走向“有状态、可编排、可管理”的系统工程。对于金融分析、医疗筛查、深度研究等复杂场景，Interactions API提供了不可或缺的底层支撑，标志着AI开发进入成熟阶段。