Google объявила о расширении возможностей Managed Agents в Gemini API: добавлены асинхронное выполнение длительных задач, прямая интеграция с удалёнными серверами Model Context Protocol (MCP), поддержка вызова пользовательских функций, а также обновление учётных данных между взаимодействиями. Компания заявила, что эти дополнения появились в ответ на отзывы разработчиков и потребности создания агентов, способных надёжно работать в производственных средах.
Объявление было опубликовано 6 июля 2026 года, тогда как публикация датирована 7 июля 2026 года. Авторами стали Philipp Schmid, инженер по взаимодействию с разработчиками в Google DeepMind, и Mariano Cocirio, менеджер по продукту в Google DeepMind.
Выполнение длительных задач в фоновом режиме
Managed Agents в Gemini Interactions API позволяют вызывать единую конечную точку, через которую Gemini выполняет задачи рассуждения и исполнения кода, устанавливает пакеты, управляет файлами и получает доступ к веб-информации в изолированной облачной среде. После нового обновления разработчик может передать параметр background: true, чтобы асинхронно выполнять взаимодействие на сервере.
Интерфейс сразу возвращает идентификатор задачи. Клиентское приложение может использовать его для проверки состояния, потоковой передачи прогресса или повторного подключения позднее, пока агент продолжает удалённую работу. Благодаря этому приложению не нужно поддерживать открытое HTTP-соединение на протяжении всего выполнения длительных операций анализа или обработки.
Подключение к удалённым MCP-серверам
Теперь агенты могут напрямую подключаться к удалённым MCP-серверам вместо создания специального промежуточного программного обеспечения для доступа к частным базам данных или внутренним API. Удалённые инструменты можно объединять со встроенными возможностями изолированной среды, такими как Google Search и выполнение кода, в рамках одного взаимодействия.
Google приводит пример агента, который проверяет внутренний сервер мониторинга на наличие недавних всплесков задержки службы аутентификации, а затем связывает их с изменениями в репозитории Git. Сервер определяется с помощью инструмента типа mcp_server с указанием его имени и адреса, что позволяет агенту взаимодействовать с заданными конечными точками из своей облачной среды.
Пользовательские функции наряду с инструментами изолированной среды
Обновление добавляет возможность определять пользовательские инструменты для выполнения локальной бизнес-логики параллельно со встроенными инструментами Gemini. Система использует сопоставление шагов: встроенные инструменты автоматически выполняются на сервере, а взаимодействие переходит в состояние requires_action, когда требуется выполнить функцию на стороне клиентского приложения.
В приведённом примере определяется функция с именем get_weather для получения погоды в указанном месте. Затем агент запрашивает проверку погоды в Токио и написание кода Python для преобразования температуры в градусы Фаренгейта с сохранением результата в файл. Клиент выполняет вызовы локальных функций или запросы к API и базам данных, а затем возвращает результат функции во взаимодействие.
Обновление сетевых учётных данных
Managed Agents также поддерживают обновление краткосрочных токенов доступа и API-ключей посредством передачи текущего environment_id с новыми сетевыми настройками в следующем взаимодействии. Новые правила немедленно заменяют предыдущие, при этом изолированная среда сохраняет состояние файловой системы, установленных пакетов и клонированных репозиториев.
Google поясняет, что разработчик может начать взаимодействие с первоначальным токеном для доступа к сервису, например к GCS JSON API, а затем позднее использовать ту же среду с обновлённым токеном для скачивания файла — без пересоздания среды или потери её состояния.
Примеры доступны с использованием пакета JavaScript под названием @google/genai; также в документации Antigravity agent упоминаются материалы для Python и cURL. Google направляет разработчиков к обзору Gemini Interactions API и краткому руководству по Managed Agents, чтобы изучить определения пользовательских агентов, настройки сред, сетевые правила и расширенные режимы потоковой передачи.