Google anunció la ampliación de las capacidades de Managed Agents en la API de Gemini, con la incorporación de la ejecución asíncrona de tareas largas, la integración directa con servidores remotos de Model Context Protocol (MCP) y la compatibilidad con la invocación de funciones personalizadas, además de la actualización de credenciales entre interacciones. La empresa afirmó que estas incorporaciones respondían a los comentarios de los desarrolladores y a las necesidades de crear agentes que pudieran ejecutarse de forma fiable en entornos de producción.
El anuncio se publicó el 6 de julio de 2026, mientras que la publicación aparece fechada el 7 de julio de 2026, y fue escrito por Philipp Schmid, ingeniero de relaciones con desarrolladores de Google DeepMind, y Mariano Cocirio, gerente de producto de Google DeepMind.
Ejecución de tareas largas en segundo plano
Managed Agents en la Gemini Interactions API permite invocar un único punto de conexión que se encarga de que Gemini realice tareas de razonamiento y ejecute código, instale paquetes, gestione archivos y acceda a información web dentro de un entorno aislado en la nube. Con la nueva actualización, el desarrollador puede pasar la opción background: true para ejecutar la interacción de forma asíncrona en el servidor.
La interfaz devuelve inmediatamente un identificador de tarea, que la aplicación cliente puede utilizar para consultar el estado, transmitir el progreso o volver a conectarse más tarde mientras el agente continúa trabajando de forma remota. De este modo, la aplicación no tiene que mantener abierta una conexión HTTP durante toda la ejecución de operaciones largas de análisis o procesamiento.
Conexión con servidores MCP remotos
Ahora los agentes pueden conectarse directamente a servidores MCP remotos en lugar de crear middleware personalizado para acceder a bases de datos privadas o API internas. Las herramientas remotas pueden combinarse con las capacidades integradas del entorno aislado, como Google Search y la ejecución de código, dentro de la misma interacción.
Google muestra un ejemplo de un agente que inspecciona un servidor interno de monitorización en busca de aumentos recientes en la latencia del servicio de autenticación y después los relaciona con cambios en un repositorio de Git. El servidor se define mediante una herramienta de tipo mcp_server con su nombre y dirección, lo que permite al agente comunicarse con los puntos de conexión especificados desde su entorno en la nube.
Funciones personalizadas junto con las herramientas del entorno aislado
La actualización añade la posibilidad de definir herramientas personalizadas para ejecutar lógica empresarial local, en paralelo con las herramientas integradas de Gemini. El sistema utiliza una coincidencia de pasos: las herramientas integradas se ejecutan automáticamente en el servidor, mientras que la interacción pasa al estado requires_action cuando necesita ejecutar una función del lado de la aplicación cliente.
En el ejemplo presentado, se define una función llamada get_weather para obtener el tiempo en una ubicación concreta. Después, el agente solicita consultar el tiempo en Tokio y escribir un script de Python para convertir la temperatura a Fahrenheit y guardar el resultado en un archivo. El cliente se encarga de ejecutar las llamadas a funciones locales o las consultas específicas de API y bases de datos, y después devuelve el resultado de la función a la interacción.
Actualización de las credenciales de red
Managed Agents también admite la actualización de tokens de acceso y claves de API de corta duración mediante el envío del environment_id actual junto con nuevas configuraciones de red en la siguiente interacción. Las nuevas reglas sustituyen inmediatamente a las anteriores, mientras que el entorno aislado conserva el estado del sistema de archivos, los paquetes instalados y los repositorios clonados.
Google explica que el desarrollador puede iniciar una interacción utilizando un token inicial para acceder a un servicio como la API JSON de GCS y, posteriormente, utilizar el mismo entorno con un token actualizado para descargar un archivo, sin volver a crear el entorno ni perder su estado.
Los ejemplos están disponibles mediante el paquete de JavaScript llamado @google/genai, con referencias a la documentación de Python y cURL en los documentos de Antigravity agent. Google también remite a los desarrolladores a una descripción general de Gemini Interactions API y a la guía de inicio rápido de Managed Agents para explorar las definiciones de agentes personalizados, la configuración de entornos, las reglas de red y los patrones avanzados de transmisión.