Google DeepMind обновила платформу Managed Agents в Gemini API, добавив поддержку асинхронного выполнения задач в фоновом режиме и прямого подключения к серверам MCP (Model Context Protocol). Эти изменения позволяют агентам работать автономно, сохранять состояние при обновлении учетных данных и использовать кастомные функции параллельно со встроенными инструментами песочницы, что значительно упрощает создание сложных агентных систем.
Фоновое выполнение задач критически важно для процессов, требующих длительного времени обработки, где пользователь не должен ожидать завершения операции в режиме реального времени. Возможность асинхронной работы позволяет агентам Gemini самостоятельно управлять очередями задач и возвращать результат по мере готовности, что повышает надежность интеграции в корпоративные рабочие процессы.
Интеграция с протоколом MCP открывает доступ к стандартизированному взаимодействию с внешними данными и сервисами. Теперь разработчики могут подключать агентов к любым источникам, поддерживающим этот стандарт, без необходимости написания специфических коннекторов для каждого API. Это упрощает масштабирование агентных систем и их интеграцию в существующую инфраструктуру данных.
Ключевые факты
- Агенты получили возможность фонового выполнения задач, что исключает необходимость удержания активной сессии для длительных процессов.
- Внедрена нативная поддержка MCP (Model Context Protocol) для прямого подключения к внешним серверам и базам данных.
- Добавлена функция обновления учетных данных (credentials) без потери текущего состояния (state) агента.
- Разработчики получили возможность комбинировать кастомные функции с предустановленными инструментами в изолированной среде (sandbox).