Gemini API의 Managed Agents 확장: 백그라운드 작업, 원격 MCP 등

1npm install @google/genai

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
4
5// 1. 백그라운드에서 장기 실행 분석 시작
6const interaction = await client.interactions.create({
7  agent: "antigravity-preview-05-2026",
8  input: "https://github.com/googleapis/js-genai를 클론하고, 소스 코드에서 모든 TODO 주석을 찾아 모듈과 우선순위별로 분류하여 마크다운 보고서로 작성해줘.",
9  environment: "remote",
10  background: true,
11});
12
13console.log(`백그라운드 작업이 시작되었습니다. 상호작용 ID: ${interaction.id}`);
14
15// 2. 열린 HTTP 소켓을 차단하지 않고 비동기적으로 폴링
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("작업 완료:\n", result.output_text);
24} else {
25  console.error(`작업이 다음 상태로 종료됨: ${result.status}`);
26}

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: "내부 관측 가능성 서버에서 인증 서비스의 최근 지연 시간 급증을 확인하고, 이를 git 커밋과 연관지어 분석해줘.",
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});
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20console.log(interaction.output_text);

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2
3const client = new GoogleGenAI({});
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5// 1. 커스텀 도메인 함수 정의
6const getWeatherTool = {
7  type: "function",
8  name: "get_weather",
9  description: "주어진 위치의 현재 날씨를 가져옵니다.",
10  parameters: {
11    type: "object",
12    properties: {
13      location: {
14        type: "string",
15        description: "도시와 국가, 예: San Francisco, USA",
16      },
17    },
18    required: ["location"],
19  },
20};
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22// 2. 내장 코드 실행과 커스텀 함수를 모두 사용하여 에이전트 호출
23const interaction = await client.interactions.create({
24  agent: "antigravity-preview-05-2026",
25  input: "도쿄의 날씨를 확인하고, 온도를 화씨로 변환하는 Python 스크립트를 작성한 후 결과를 weather.txt에 저장해줘.",
26  environment: "remote",
27  tools: [
28    { type: "code_execution" },
29    getWeatherTool,
30  ],
31});
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33// 3. 커스텀 함수 실행을 깔끔하게 처리
34if (interaction.status === "requires_action") {
35  // 파일 시스템 및 샌드박스 도구는 자동으로 실행되며 일치하는 function_result 단계를 생성합니다.
36  // 클라이언트 측 실행이 필요한 보류 중인 도메인 호출을 필터링합니다.
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(`클라이언트 도구 실행: ${call.name} (ID: ${call.id})`);
49    // 로컬 API/데이터베이스 쿼리를 실행하고 2차 턴에서 function_result를 다시 전송합니다.
50  }
51}

1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
2const client = new GoogleGenAI({});
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4// 1. 첫 번째 상호작용: 초기 토큰 사용
5const first = await client.interactions.create({
6  agent: "antigravity-preview-05-2026",
7  input: "GCS JSON API를 사용하여 gs://my-bucket/reports/의 파일 목록을 나열해줘.",
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. 나중에: 동일한 환경에서 토큰 갱신
24const result = await client.interactions.create({
25  agent: "antigravity-preview-05-2026",
26  input: "이제 같은 버킷에서 reports/q1.csv 파일을 다운로드해줘.",
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);