Google 宣布扩展 Gemini API 中Managed Agents的能力，新增长时间任务的异步运行、与远程 Model Context Protocol（MCP）服务器的直接集成、对调用自定义函数的支持，以及在交互之间更新凭据。该公司表示，这些新增功能是为了响应开发者反馈以及构建能够在生产环境中可靠运行的代理的需求。
公告发布于2026年7月6日，而文章显示的日期为2026年7月7日，由 Google DeepMind 开发者关系工程师 Philipp Schmid 和 Google DeepMind 产品经理 Mariano Cocirio 撰写。
在后台运行长时间任务
Gemini Interactions API 中的 Managed Agents 可调用单一端点，由 Gemini 在隔离的云环境中负责推理、执行代码、安装软件包、管理文件以及访问网络信息。通过此次更新，开发者可以传递 background: true 选项，让交互在服务器上异步运行。
接口会立即返回任务标识符，客户端应用可以使用该标识符查询状态、流式传输进度，或稍后重新连接，同时代理继续在远程环境中工作。因此，应用无需在分析或长时间处理操作执行期间始终保持 HTTP 连接开启。
连接远程 MCP 服务器
代理现在可以直接连接远程 MCP 服务器，而不必创建用于访问私有数据库或内部 API 的自定义中间件。远程工具还可以与内置的隔离环境能力结合使用，例如 Google Search 和代码执行，并在同一交互中完成。
Google 展示了一个代理示例：该代理检查内部监控服务器，查找身份验证服务近期的延迟峰值，然后将其与 Git 仓库中的变更关联起来。服务器通过一个类型为 mcp_server 的工具进行定义，其中包含服务器名称和地址，从而允许代理从其云环境与指定端点通信。
与隔离环境工具并用的自定义函数
此次更新增加了定义自定义工具以执行本地业务逻辑的能力，并可与 Gemini 的内置工具并行使用。系统采用步骤匹配机制：内置工具会自动在服务器上执行，而当需要由客户端应用执行函数时，交互会进入 requires_action 状态。
在所提供的示例中，定义了一个名为 get_weather 的函数，用于获取指定地点的天气；随后，代理请求检查东京的天气，并编写 Python 文本，将温度转换为华氏度后保存到文件中。客户端负责执行本地函数调用，或执行针对 API 和数据库的查询，然后将函数结果返回给交互。
更新网络凭据
Managed Agents 还支持通过在下一次交互中传递当前的 environment_id 以及新的网络设置，更新短期访问令牌和 API 密钥。新规则会立即取代先前的规则，同时隔离环境会保留文件系统状态、已安装的软件包和已克隆的仓库。
Google 说明，开发者可以使用初始令牌启动交互，以访问 GCS JSON API 等服务；之后继续使用同一环境和更新后的令牌下载文件，无需重新创建环境或丢失其状态。
示例使用名为 @google/genai 的 JavaScript 软件包，并在 Antigravity agent 文档中提供了 Python 和 cURL 文档的链接。Google 还引导开发者参阅 Gemini Interactions API 概览和 Managed Agents 快速入门指南，以了解自定义代理定义、环境设置、网络规则和高级流式传输模式。