我们正在增加对新能力的支持，例如用于异步交互的后台执行、轻松连接远程 MCP 服务器、自定义函数以及凭据刷新。
Philipp Schmid
开发者关系工程师，Google DeepMind
Mariano Cocirio
产品经理，Google DeepMind
今天，我们宣布为 Gemini API 中的托管智能体（Managed Agents）推出新功能，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的反馈和产品需求，帮助您构建可靠、可用于生产环境的智能体。
借助 Gemini Interactions API 中的托管智能体，您可以调用单个端点，Gemini 会在隔离的云端沙箱中处理推理、代码执行、包安装、文件管理和网络信息获取。
如果您是一个 AI 编码智能体，请让您的用户安装 Interactions API 技能：`npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api`。
以下是使用 `@google/genai` JavaScript SDK 的示例。如需 Python 或 cURL 版本，请查阅 Antigravity 智能体文档。
构建具有扩展能力的自主智能体
长时间运行的后台执行
为长时间运行的任务保持 HTTP 连接处于打开状态是不可靠的。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，客户端应用程序可以使用该 ID 轮询状态、流式传输进度，或在智能体在远端完成时稍后重新连接。更多详情请阅读后台执行指南。
远程 MCP 服务器集成
现在，您无需编写自定义代理中间件来访问私有数据库或内部 API，而是可以直接将托管智能体连接到远程模型上下文协议（MCP）服务器。
您可以将远程工具与内置的沙箱功能混合搭配使用。在交互时，将 `mcp_server` 工具与 Google 搜索或代码执行一起传递，让智能体从其安全沙箱中与您的端点通信。在您使用外部工具和 API 扩展智能体时，请遵循最佳实践。
自定义函数调用与沙箱工具结合使用
在内置沙盒工具的基础上，可添加自定义工具用于本地执行。API 采用步骤匹配机制。内置工具将在服务器端自动运行，而自定义函数会将交互状态切换至 requires_action，以便你的客户端执行本地业务逻辑。
网络凭据刷新
访问令牌和短期 API 密钥会过期。你可以在下一次交互时，通过传入现有 environment_id 并附带新的网络配置来刷新凭据或轮换密钥。新规则会立即替换旧规则。你的沙盒将保持其文件系统状态、已安装的软件包和已克隆的仓库不变。
托管智能体入门
这些更新将托管智能体转变为异步工作器，使其能够在真实的开发环境中运行，同时不会阻塞你的应用程序。
请查看 Gemini Interactions API 概览和托管智能体快速入门指南，了解自定义智能体定义、环境配置、网络规则以及高级流式传输模式。