打造生产级AI助手：Gemini API 托管代理（Managed Agents）迎来重磅升级
小葵API服务 的 AI API 使用建议
小葵API服务 面向需要 OpenAI 兼容接口、Claude/Gemini/GPT 多模型切换、包月额度管理和图像模型调用的用户。阅读本文后，可以结合本站的模型清单、独立使用文档和个人面板，把教程内容直接落到实际调用流程中。
在构建人工智能助手的道路上，开发者们一直在寻找更高效、更稳定且易于维护的解决方案。今天，Google 正式宣布为 **Gemini API 中的托管代理（Managed Agents）**推出一系列强大的新功能，旨在直接解决开发者在实际应用开发中遇到的痛点，帮助大家构建达到生产环境标准的 AI 助手。
通过 Gemini Interactions API 中的托管代理，开发者只需调用单个端点，Gemini 就能在隔离的云端沙箱内自动处理推理、代码执行、依赖包安装、文件管理以及网页信息检索等复杂任务。
以下是本次更新的核心能力解析：
1. 长时间运行的后台异步执行（Long-running background execution）
对于需要长时间运行的任务，长时间保持 HTTP 连接往往是不稳定且脆弱的。现在，开发者只需在请求中传入 background: true，即可在服务器上异步运行交互。
- 即时响应：API 会立即返回一个任务 ID。
- 灵活连接：客户端应用可以使用该 ID 轮询状态、流式传输进度，或在稍后重新连接，而代理则会在云端后台持续稳定地完成工作。
2. 远程 MCP 服务器集成（Remote MCP Server Integration）
现在，您无需再编写自定义代理中间件来访问私有数据库或内部 API。托管代理现已支持直接连接到远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器。
开发者可以将远程工具与沙箱的内置功能混合搭配使用。在交互时，只需将 mcp_server 工具与 Google Search 或代码执行功能一起传入，代理即可从其安全的沙箱中直接与您的端点进行通信。
3. 混合使用自定义函数调用与沙箱工具
新版本支持在内置沙箱工具的同时，添加本地执行的自定义工具。API 采用步骤匹配机制：
- 内置工具会在服务器端自动运行。
- 自定义函数则会将交互状态转交为
requires_action，从而允许您的客户端在本地执行特定的业务逻辑。
4. 网络凭据动态刷新（Network credential refresh）
由于访问令牌和临时 API 密钥会过期，管理长效任务的凭据一直是个难题。现在，您可以在下一次交互中，通过传入现有的 environment_id 并附带新的网络配置来轻松刷新凭据或轮换密钥。
最棒的是，新规则会立即生效，而您沙箱中的文件系统状态、已安装的软件包以及克隆的代码仓库都将保持原样，不会受到任何影响。
立即开启您的开发之旅
这些升级将托管代理转变为能够在真实开发环境中运行的异步工作流，且不会阻塞您的应用程序。
如果您使用的是 AI 编程助手，可以让它运行以下命令来安装 Interactions API 技能：
npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api
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