Hoje estamos anunciando novas funcionalidades nos Agentes Gerenciados na API Gemini, incluindo execução em segundo plano, integração remota com servidores MCP, chamada de funções personalizadas e atualização de credenciais entre interações. Essas atualizações atendem diretamente ao feedback dos desenvolvedores e às necessidades do produto, permitindo que você crie agentes confiáveis e prontos para produção.
Com agentes gerenciados na API Gemini Interactions, você chama um único endpoint e o Gemini lida com raciocínio, execução de código, instalação de pacotes, gerenciamento de arquivos e informações da web dentro de uma sandbox isolada na nuvem.
Se você é um agente de codificação de IA, peça ao seu humano para instalar a skill da API Interactions: npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-interactions-api
Abaixo estão exemplos usando o SDK JavaScript @google/genai. Para Python ou cURL, confira a documentação do agente Antigravity.
1npm install @google/genai
Crie agentes autônomos com capacidades expandidas
Execução de longa duração em segundo plano
Manter uma conexão HTTP aberta para tarefas de longa duração é frágil. Passe background: true para executar interações de forma assíncrona no servidor. A API retorna imediatamente um ID, que os aplicativos cliente podem usar para consultar o status, transmitir o progresso ou reconectar mais tarde enquanto o agente termina remotamente. Para mais detalhes, leia o guia de execução em segundo plano.
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";23const client = new GoogleGenAI({});45// 1. Inicie uma análise de longa duração em segundo plano6const interaction = await client.interactions.create({7 agent: "antigravity-preview-05-2026",8 input: "Clone https://github.com/googleapis/js-genai, encontre todos os comentários TODO no código-fonte e categorize-os por módulo e prioridade em um relatório markdown.",9 environment: "remote",10 background: true,11});1213console.log(`Tarefa em segundo plano iniciada. ID da interação: ${interaction.id}`);1415// 2. Consulte de forma assíncrona sem bloquear um socket HTTP aberto16let result = interaction;17while (result.status === "in_progress") {18 await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));19 result = await client.interactions.get(interaction.id);20}2122if (result.status === "completed") {23 console.log("Tarefa concluída:\n", result.output_text);24} else {25 console.error(`Tarefa terminou com status: ${result.status}`);26}
Integração remota com servidores MCP
Em vez de escrever middleware proxy personalizado para acessar bancos de dados privados ou APIs internas, agora você pode conectar agentes gerenciados diretamente a servidores remotos do Model Context Protocol (MCP).
Você pode combinar ferramentas remotas com capacidades integradas da sandbox. Passe uma ferramenta mcp_server no momento da interação junto com a Pesquisa Google ou execução de código para permitir que o agente se comunique com seus endpoints a partir de sua sandbox segura. E siga as melhores práticas ao estender seu agente com ferramentas e APIs externas.
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";23const client = new GoogleGenAI({});45const interaction = await client.interactions.create({6 agent: "antigravity-preview-05-2026",7 input: "Verifique nosso servidor interno de observabilidade para picos recentes de latência no serviço de autenticação e correlacione-os com commits do 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});1920console.log(interaction.output_text);
Chamada de funções personalizadas junto com ferramentas da sandbox
Adicione ferramentas personalizadas junto com as ferramentas integradas da sandbox para execução local. A API usa correspondência de etapas. As ferramentas integradas serão executadas automaticamente no servidor, enquanto as funções personalizadas fazem a transição da interação para requires_action para que seu cliente execute a lógica de negócios local.
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";23const client = new GoogleGenAI({});45// 1. Defina uma função de domínio personalizada6const getWeatherTool = {7 type: "function",8 name: "get_weather",9 description: "Obtém o clima atual para um determinado local.",10 parameters: {11 type: "object",12 properties: {13 location: {14 type: "string",15 description: "A cidade e o país, ex: São Paulo, Brasil",16 },17 },18 required: ["location"],19 },20};2122// 2. Invoque o agente com execução de código integrada e funções personalizadas23const interaction = await client.interactions.create({24 agent: "antigravity-preview-05-2026",25 input: "Verifique o clima em Tóquio, escreva um script Python para converter a temperatura para Fahrenheit e salve o resultado em weather.txt.",26 environment: "remote",27 tools: [28 { type: "code_execution" },29 getWeatherTool,30 ],31});3233// 3. Lide com a execução de funções personalizadas de forma limpa34if (interaction.status === "requires_action") {35 // Ferramentas do sistema de arquivos e sandbox são executadas automaticamente e produzem uma etapa function_result correspondente.36 // Filtramos para chamadas de domínio pendentes que exigem execução no lado do cliente.37 const executedCalls = new Set(38 interaction.steps39 .filter((s) => s.type === "function_result")40 .map((s) => s.call_id)41 );4243 const pendingCalls = interaction.steps.filter(44 (s) => s.type === "function_call" && !executedCalls.has(s.id)45 );4647 for (const call of pendingCalls) {48 console.log(`Executando ferramenta do cliente: ${call.name} (ID: ${call.id})`);49 // Execute sua consulta local de API/banco de dados e envie o function_result de volta na etapa 250 }51}
Atualização de credenciais de rede
Tokens de acesso e chaves de API de curta duração expiram. Você pode atualizar credenciais ou rotacionar chaves passando seu environment_id existente com uma nova configuração de rede na sua próxima interação. As novas regras substituem as antigas imediatamente. Sua sandbox mantém o estado do sistema de arquivos, pacotes instalados e repositórios clonados intactos.
1import { GoogleGenAI } from "@google/genai";2const client = new GoogleGenAI({});34// 1. Primeira interação: use um token inicial5const first = await client.interactions.create({6 agent: "antigravity-preview-05-2026",7 input: "Liste os arquivos em gs://my-bucket/reports/ usando a API JSON do 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});2223// 2. Mais tarde: atualize o token no mesmo ambiente24const result = await client.interactions.create({25 agent: "antigravity-preview-05-2026",26 input: "Agora baixe o arquivo reports/q1.csv do mesmo 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);
Comece com agentes gerenciados
Essas atualizações transformam agentes gerenciados em trabalhadores assíncronos que operam dentro de ambientes de desenvolvimento reais sem bloquear sua aplicação.
Confira a visão geral da API Gemini Interactions e o início rápido para agentes gerenciados para explorar definições de agentes personalizados, configurações de ambiente, regras de rede e padrões avançados de streaming.





