Espansione dei Managed Agents nelle Gemini API: attività in background, MCP remoto e altro

@GoogleAIStudio
INGLESE1 giorno fa · 07 lug 2026
192K
568
73
21
332

TL;DR

Google AI Studio introduce importanti aggiornamenti ai Managed Agents delle Gemini API, consentendo agli sviluppatori di gestire attività in background a lunga esecuzione, connessioni a server MCP remoti e stati sandbox persistenti.

Oggi annunciamo nuove funzionalità per gli Agenti Gestiti nell'API Gemini, tra cui l'esecuzione in background, l'integrazione remota con server MCP, la chiamata di funzioni personalizzate e l'aggiornamento delle credenziali tra interazioni. Questi aggiornamenti rispondono direttamente al feedback degli sviluppatori e alle esigenze dei prodotti, permettendoti di creare agenti affidabili e pronti per la produzione.

Con gli agenti gestiti nell'API Gemini Interactions, chiami un singolo endpoint e Gemini gestisce ragionamento, esecuzione di codice, installazione di pacchetti, gestione dei file e informazioni web all'interno di un sandbox cloud isolato.

Se sei un agente di codifica AI, chiedi al tuo umano di installare la skill Interactions API: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api

Di seguito sono riportati esempi che utilizzano l'SDK JavaScript @google/genai. Per Python o cURL, consulta la documentazione dell'agente Antigravity.

bash
1npm install @google/genai

Crea agenti autonomi con funzionalità estese

Esecuzione in background di lunga durata

Mantenere aperta una connessione HTTP per attività di lunga durata è fragile. Passa background: true per eseguire le interazioni in modo asincrono sul server. L'API restituisce immediatamente un ID, che le applicazioni client possono utilizzare per interrogare lo stato, trasmettere i progressi o riconnettersi in seguito mentre l'agente termina il lavoro in remoto. Per maggiori dettagli, leggi la guida all'esecuzione in background.

typescript
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5// 1. Avvia un'analisi di lunga durata in background
6const interaction = await client.interactions.create({
7 agent: "antigravity-preview-05-2026",
8 input: "Clona https://github.com/googleapis/js-genai, trova tutti i commenti TODO nel codice sorgente e categorizzali per modulo e priorità in un report markdown.",
9 environment: "remote",
10 background: true,
11});
12
13console.log(`Attività in background avviata. ID interazione: ${interaction.id}`);
14
15// 2. Interroga in modo asincrono senza bloccare un socket HTTP aperto
16let result = interaction;
17while (result.status === "in_progress") {
18 await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));
19 result = await client.interactions.get(interaction.id);
20}
21
22if (result.status === "completed") {
23 console.log("Attività completata:\n", result.output_text);
24} else {
25 console.error(`Attività terminata con stato: ${result.status}`);
26}

Integrazione remota con server MCP

Invece di scrivere middleware proxy personalizzato per accedere a database privati o API interne, ora puoi connettere gli agenti gestiti direttamente a server MCP (Model Context Protocol) remoti.

Puoi combinare strumenti remoti con le funzionalità integrate del sandbox. Passa uno strumento mcp_server al momento dell'interazione insieme a Google Search o all'esecuzione di codice per consentire all'agente di comunicare con i tuoi endpoint dal suo sandbox sicuro. E segui le best practice mentre estendi il tuo agente con strumenti e API esterni.

typescript
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5const interaction = await client.interactions.create({
6 agent: "antigravity-preview-05-2026",
7 input: "Controlla il nostro server di osservabilità interno per recenti picchi di latenza nel servizio di autenticazione e correlali con i commit git.",
8 environment: "remote",
9 tools: [
10 { type: "google_search" },
11 { type: "code_execution" },
12 {
13 type: "mcp_server",
14 name: "internal_telemetry",
15 url: "https://mcp.internal.example.com/mcp",
16 },
17 ],
18});
19
20console.log(interaction.output_text);

Chiamata di funzioni personalizzate insieme agli strumenti sandbox

Aggiungi strumenti personalizzati insieme agli strumenti sandbox integrati per l'esecuzione locale. L'API utilizza il matching dei passaggi. Gli strumenti integrati verranno eseguiti automaticamente sul server, mentre le funzioni personalizzate porteranno l'interazione allo stato requires_action in modo che il tuo client esegua la logica di business locale.

typescript
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5// 1. Definisci una funzione di dominio personalizzata
6const getWeatherTool = {
7 type: "function",
8 name: "get_weather",
9 description: "Ottiene il meteo corrente per una determinata località.",
10 parameters: {
11 type: "object",
12 properties: {
13 location: {
14 type: "string",
15 description: "La città e il paese, es. San Francisco, USA",
16 },
17 },
18 required: ["location"],
19 },
20};
21
22// 2. Invoca l'agente con sia l'esecuzione di codice integrata che le funzioni personalizzate
23const interaction = await client.interactions.create({
24 agent: "antigravity-preview-05-2026",
25 input: "Controlla il meteo a Tokyo, scrivi uno script Python per convertire la temperatura in Fahrenheit e salva il risultato in weather.txt.",
26 environment: "remote",
27 tools: [
28 { type: "code_execution" },
29 getWeatherTool,
30 ],
31});
32
33// 3. Gestisci l'esecuzione delle funzioni personalizzate in modo pulito
34if (interaction.status === "requires_action") {
35 // Gli strumenti del filesystem e del sandbox vengono eseguiti automaticamente e producono un passaggio function_result corrispondente.
36 // Filtriamo per le chiamate di dominio in sospeso che richiedono l'esecuzione lato client.
37 const executedCalls = new Set(
38 interaction.steps
39 .filter((s) => s.type === "function_result")
40 .map((s) => s.call_id)
41 );
42
43 const pendingCalls = interaction.steps.filter(
44 (s) => s.type === "function_call" && !executedCalls.has(s.id)
45 );
46
47 for (const call of pendingCalls) {
48 console.log(`Esecuzione strumento client: ${call.name} (ID: ${call.id})`);
49 // Esegui la tua query API/database locale e invia il function_result nel turno 2
50 }
51}

Aggiornamento delle credenziali di rete

I token di accesso e le chiavi API a breve scadenza scadono. Puoi aggiornare le credenziali o ruotare le chiavi passando il tuo environment_id esistente con una nuova configurazione di rete nella tua prossima interazione. Le nuove regole sostituiscono immediatamente quelle vecchie. Il tuo sandbox mantiene intatti lo stato del filesystem, i pacchetti installati e i repository clonati.

typescript
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2const client = new GoogleGenAI({});
3
4// 1. Prima interazione: usa un token iniziale
5const first = await client.interactions.create({
6 agent: "antigravity-preview-05-2026",
7 input: "Elenca i file in gs://my-bucket/reports/ utilizzando l'API JSON GCS.",
8 environment: {
9 type: "remote",
10 network: {
11 allowlist: [
12 {
13 domain: "storage.googleapis.com",
14 transform: {
15 Authorization: "Bearer INITIAL_TOKEN",
16 },
17 },
18 ],
19 },
20 },
21});
22
23// 2. Successivamente: aggiorna il token sullo stesso ambiente
24const result = await client.interactions.create({
25 agent: "antigravity-preview-05-2026",
26 input: "Ora scarica il file reports/q1.csv dallo stesso bucket.",
27 environment: {
28 type: "remote",
29 environment_id: first.environment_id,
30 network: {
31 allowlist: [
32 {
33 domain: "storage.googleapis.com",
34 transform: {
35 Authorization: "Bearer REFRESHED_TOKEN",
36 },
37 },
38 ],
39 },
40 },
41});
42console.log(result.output_text);

Inizia con gli agenti gestiti

Questi aggiornamenti trasformano gli agenti gestiti in worker asincroni che operano all'interno di ambienti di sviluppo reali senza bloccare la tua applicazione.

Consulta la panoramica dell'API Gemini Interactions e la guida rapida agli agenti gestiti per esplorare definizioni di agenti personalizzate, configurazioni di ambiente, regole di rete e pattern di streaming avanzati.

Salva con un clic

Leggi in profondità gli articoli virali con l’AI di YouMind

Save the source, ask focused questions, summarize the argument, and turn a viral article into reusable notes in one AI workspace.

Explore YouMind
Per i creator

Trasforma il tuo Markdown in un articolo 𝕏 pulito

Quando pubblichi i tuoi testi lunghi, formattare immagini, tabelle e blocchi di codice per 𝕏 è una seccatura. YouMind trasforma un'intera bozza Markdown in un articolo 𝕏 pulito e pronto da pubblicare.

Prova Markdown verso 𝕏

Altri pattern da decodificare

Articoli virali recenti

Esplora altri articoli virali