Управляемые агенты Gemini API получают четыре новых суперспособности

7 июля 2026 года инженеры Google DeepMind Филипп Шмид и Мариано Косирио объявили о существенном расширении возможностей Managed Agents (управляемых агентов) в Gemini API. Четыре новые функции: фоновое выполнение задач, подключение к удалённым MCP-серверам, пользовательские функции и обновление сетевых учётных данных — напрямую ответили на запросы разработчиков и закрыли ключевые пробелы между демо-агентами и продакшн-решениями.

«Эти обновления превращают управляемых агентов в асинхронных рабочих, которые действуют в реальных средах разработки, не блокируя ваше приложение.» — Google DeepMind

Контекст: что такое Managed Agents

Managed Agents были представлены на Google I/O в мае 2026 года. Они позволяют разработчикам создавать изолированные облачные Linux-среды, которые выполняют рассуждения, запускают код и работают с браузером в рамках одного API-вызова.

Gemini Interactions API, на котором работают эти агенты, стал общедоступным 22 июня 2026 года и закрепился как основной интерфейс для разработки агентов на базе Gemini.

Managed Agents — это новый примитив Google для автономных AI-агентов на Gemini API: вместо самостоятельной сборки оркестрации, сред исполнения кода, инфраструктуры вызова инструментов и средств безопасности API берёт всё это на себя.

ℹ Что делает Antigravity-агент
Агент Antigravity — универсальный исполнитель на базе Gemini. Он работает на Gemini 3.5 Flash, умеет рассуждать, выполнять код, управлять файлами и просматривать веб-страницы в защищённой удалённой Linux-среде.

Четыре новых возможности

1. Фоновое выполнение (Background Execution)

Раньше долгоживущая задача требовала держать HTTP-соединение открытым на протяжении всей работы агента — что крайне ненадёжно. Серьёзный агент нередко работает минутами, а не секундами: он может загружать данные из нескольких систем, генерировать код, прогонять тесты, готовить документ или собирать источники.

Теперь разработчики могут запускать долгоживущие задачи асинхронно, не удерживая открытое HTTP-соединение: API сразу возвращает идентификатор взаимодействия, по которому можно опрашивать статус или подключиться к стриму позже.

Как это работает: достаточно передать флаг background: true при создании взаимодействия.

// JavaScript SDK (@google/genai)
const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "Проанализируй данные продаж за Q2 и подготовь отчёт в PDF",
  background: true   // ← запуск в фоне
});

// API сразу вернёт ID — можно опросить позже
console.log("Задача запущена:", interaction.id);

Фоновая модель позволяет продукту запустить работу, подписаться на прогресс и уведомить пользователя, когда агент завершит задачу или окажется заблокирован.

⚠ Архитектурный сдвиг
Фоновое выполнение меняет архитектуру агента от цикла запрос-ответ к системе заданий. Задания требуют идентификаторов, статусов, отмены, логов, повторных попыток и владельца. Если вы строите на Managed Agents, вам нужны паттерны для видимости прогресса, обработки сбоев и прерываний.

2. Подключение к удалённым MCP-серверам (Remote MCP)

MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт для подключения AI-агентов к внешним системам. MCP становится стандартным способом соединения AI-приложений с внешними системами, и теперь агенты Google могут обращаться к MCP-серверам прямо из облачной песочницы, а не только с локальной машины разработчика.

Это означает, что управляемый агент, работающий в инфраструктуре Google, может подключаться к системам документации, трекерам задач, базам данных, браузерным сервисам или любому MCP-совместимому инструменту — без туннелирования и кастомного middleware.

// Подключение MCP-сервера рядом с встроенными инструментами
const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "Найди все открытые баги с приоритетом Critical",
  tools: [
    { type: "google_search" },
    { type: "code_execution" },
    {
      type: "mcp_server",
      url: "https://your-internal-jira.example.com/mcp",
      name: "jiratoolserver"   // строчные буквы и цифры
    }
  ]
});
💡 Ограничения MCP в Managed Agents
Важно знать: транспорт SSE не поддерживается (используйте Streamable HTTP), имена серверов должны быть строго в нижнем регистре и состоять только из букв и цифр, а инструмент работы с файловой системой пока недоступен.

Remote MCP — мощный инструмент, поскольку стандартизирует доступ к внешним системам, но расширяет поверхность атаки. Аутентификация, авторизация, описания инструментов, защита от prompt injection, логирование и политики одобрения должны быть спроектированы прежде, чем агент дотронется до реальных систем.

3. Пользовательские функции (Custom Function Calling)

Не каждый инструмент должен быть MCP-сервером. Теперь можно добавлять пользовательские инструменты рядом со встроенными инструментами песочницы для локального выполнения. API использует пошаговое сопоставление: встроенные инструменты запускаются автоматически на сервере, а при необходимости выполнить кастомную функцию взаимодействие переходит в состояние requires_action, и клиент исполняет локальную бизнес-логику.

// Смешанный режим: серверный код + локальная функция
const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "Рассчитай стоимость заказа и запиши в нашу CRM",
  tools: [
    { type: "code_execution" },   // выполняется на сервере
    {
      type: "function",           // выполняется локально клиентом
      function_declarations: [{
        name: "write_to_crm",
        description: "Записать данные о заказе в CRM-систему",
        parameters: {
          type: "object",
          properties: {
            order_id: { type: "string" },
            amount:   { type: "number" }
          }
        }
      }]
    }
  ]
});

// Если статус requires_action — выполняем функцию локально
if (interaction.status === "requires_action") {
  const toolCall = interaction.required_action.tool_calls[0];
  const result   = await writeToCRM(toolCall.arguments);
  // Отправляем результат обратно агенту...
}

4. Обновление сетевых учётных данных (Network Credential Refresh)

Краткосрочные токены доступа и API-ключи имеют свойство истекать. Раньше это могло прерывать работу агента и разрушать состояние песочницы.

Теперь можно обновить учётные данные или ротировать ключи, передав существующий environment_id с новой сетевой конфигурацией при следующем взаимодействии. Новые правила вступают в силу немедленно, а песочница сохраняет своё состояние файловой системы, установленные пакеты и склонированные репозитории.

Функция обновления учётных данных — неброская на вид, но именно о ней корпоративные команды спрашивают прежде всего, когда рассматривают внедрение агентной платформы.

Сравнение: до и после обновления

ВозможностьДо обновленияПосле обновления
Долгоживущие задачиHTTP-соединение держится открытым (ненадёжно)Асинхронный фоновый запуск с background: true
Внешние инструментыНужен кастомный прокси-middlewareПрямое подключение к MCP-серверу из песочницы
Бизнес-логика клиентаОтдельно от агентаКастомные функции + requires_action
Обновление токеновПерезапуск сессии, потеря состоянияРотация ключей с сохранением environment_id

Как устроена архитектура Managed Agents


graph TD
    A[Клиентское приложение] -->|Один вызов API| B[Gemini Interactions API]
    B --> C{Тип взаимодействия}
    C -->|background: true| D[Фоновая задача]
    C -->|Синхронно| E[Мгновенный ответ]
    D --> F[Агент Antigravity]
    E --> F
    F --> G[Изолированная Linux-песочница]
    G --> H[Выполнение кода]
    G --> I[Google Search]
    G --> J[Удалённый MCP-сервер]
    G --> K[Файловая система]
    J --> L[Внутренние API / БД]
    F -->|requires_action| M[Кастомная функция на клиенте]
    M --> F

Почему это важно: от демо к продакшну

Обновление Managed Agents легко недооценить, если воспринимать его как очередной список функций Gemini API. Фоновое выполнение, интеграция удалённых MCP-серверов, вызов пользовательских функций и обновление учётных данных звучат как «платформенная сантехника». Так и есть. Именно поэтому они важны.

Продакшн-агенты должны продолжать работу после закрытия вкладки браузера, сохранять достаточно состояния для возобновления задачи, подключаться к инструментам без утечки секретов, обновлять учётные данные без перезапуска и оставлять журнал, который может проверить человек. Июльское обновление Google направлено именно на этот уровень среды выполнения.

Обновление Managed Agents — часть более широкого сдвига: Anthropic продвигает Claude Cowork на мобильные и веб-платформы, OpenAI улучшает модели реального времени для голосовых агентов с низкой задержкой, а MCP становится общим инструментальным слоем.

💡 С чего начать

Для быстрого старта изучите обзор Gemini Interactions API и руководство по Managed Agents — там есть примеры настройки агентов, конфигурации окружений, сетевых правил и продвинутых паттернов стриминга. Если вы работаете в AI-кодинг-агенте, попросите своего человека установить скилл:

npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

Итог

Фоновое выполнение, Remote MCP, кастомные функции и обновление учётных данных — это операционные функции, а не демонстрационные. Центр агентной архитектуры смещается от циклов с промптами к управляемому выполнению.

Google последовательно превращает Gemini API из интерфейса для экспериментов в полноценную среду выполнения для агентов корпоративного уровня. Четыре новые возможности закрывают наиболее болезненные пробелы, о которых разработчики говорили с момента первого запуска Managed Agents на Google I/O 2026.