Expanding Managed Agents in Gemini API: background tasks, remote MCP and more

背景

Google AI 团队今日宣布为 Gemini API 中的 Managed Agents（托管代理）推出多项新能力，包括后台执行、远程 MCP 服务器集成、自定义函数调用以及跨交互的凭据刷新。这些更新直接回应了开发者反馈和产品需求，旨在帮助用户构建可靠、可用于生产的代理应用。

Managed Agents 是 Gemini Interactions API 的一部分，开发者只需调用单个端点，Gemini 便能在隔离的云端沙箱中自动处理推理、代码执行、包安装、文件管理和网络信息获取。如果你正在开发 AI 编码代理，可以提醒用户安装 Interactions API skill：npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api。以下示例使用 @google/genai JavaScript SDK，Python 或 cURL 用户可参考 Antigravity agent 文档。

核心内容

本次更新围绕四个关键能力展开，使 Managed Agents 从同步交互演变为真正的异步工作进程。

1. 长时间运行的后台执行（Long-running background execution）

传统的 HTTP 长连接对于耗时任务来说非常脆弱。现在，只需传递 background: true 参数，即可在服务器上异步运行交互。API 会立即返回一个 ID，客户端应用可以用这个 ID 轮询状态、流式获取进度，或在代理在远端完成任务后重新连接。详细的背景执行指南已同步发布。

2. 远程 MCP 服务器集成（Remote MCP server integration）

过去，要接入私有数据库或内部 API，开发者需要编写自定义的代理中间件。现在，Managed Agents 可以直接连接到远程的 Model Context Protocol（MCP）服务器。用户可以在交互时传入一个 mcp_server 工具，与 Google Search 或代码执行等内置沙箱能力混合使用，让代理从安全的沙箱中与你的端点通信。同时，官方提供了将代理扩展到外部工具和 API 的最佳实践。

3. 自定义函数调用与沙箱工具并存（Custom function calling alongside sandbox tools）

开发者现在可以在内置沙箱工具之外，添加自定义工具用于本地执行。API 使用步骤匹配（step matching）机制：内置工具会在服务器上自动运行，而自定义函数则会将交互状态切换为 requires_action，从而让客户端执行本地的业务逻辑。

4. 网络凭据刷新（Network credential refresh）

访问令牌和短期 API 密钥总会过期。现在，你可以在下一次交互中传入已有的 environment_id 并附带新的网络配置，从而刷新凭据或轮换密钥。新的规则会立即替换旧的规则，而沙箱中的文件系统状态、已安装的包和克隆的仓库都会保持不变。

关键要点

• 后台执行：通过 background: true 实现异步运行，立即返回 ID，支持轮询、流式传输和断线重连，避免 HTTP 长连接脆弱问题。
• 远程 MCP 集成：直接连接远程 MCP 服务器，无需编写自定义代理中间件；可混合使用远程工具与内置沙箱能力（如 Google Search、代码执行）。
• 自定义函数调用：添加自定义工具与内置沙箱工具共存；服务器自动处理内置工具，自定义函数触发 requires_action 状态，由客户端执行本地逻辑。
• 凭据刷新：通过传递 environment_id 和新的网络配置，在不影响沙箱状态（文件、包、仓库）的前提下刷新访问令牌或轮换密钥。
• 开发体验：所有示例使用 @google/genai JavaScript SDK；Python 和 cURL 开发者可参考 Antigravity agent 文档。
• 获取方式：查看 Gemini Interactions API 概览和 Managed Agents 快速入门，探索自定义代理定义、环境配置、网络规则和高级流式模式。

意义与影响

这些更新将 Managed Agents 从简单的同步问答工具，转变为能在真实开发环境中独立运行的异步工作进程。对于开发者而言，这意味着：

• 生产可用性提升：后台执行模式解决了长时间任务中的连接稳定性问题，使代理更适合部署到实际业务场景。
• 集成门槛降低：远程 MCP 支持让代理可以直接访问内部数据库和 API，无需额外中间件层，加速企业级应用开发。
• 灵活性与扩展性增强：自定义函数与内置工具共存的模式，让开发者既能利用 Google 的沙箱能力，又能无缝嵌入自有业务逻辑。
• 长期运行可靠性保障：凭据刷新机制确保代理在长时间运行时不会因认证过期而中断，且沙箱状态持续保留。

整体而言，这次更新标志着 Gemini API 的 Managed Agents 向更成熟、更贴近真实开发环境的产品方向迈出了重要一步。对于希望构建自主代理、自动化工作流或复杂 AI 应用的团队来说，这些能力提供了直接可用的基础架构。