Google DeepMind：事件重點
Google DeepMind 最近宣布擴展 Gemini API 中的 Managed Agents，新增多項功能，包括背景執行、遠程 MCP 伺服器連接及自定義功能調用。這些更新不單止提升了開發者的工作效率，亦為打造生產級代理提供了更可靠的支持，值得開發者密切關注。
Google DeepMind一文重點
- 背景執行：新增背景執行功能，開發者可以將參數設置為
background: true，讓交互在伺服器上異步運行，並返回一個 ID 供客戶端查詢狀態。 - 遠程 MCP 伺服器連接：開發者可以直接將 Managed Agents 連接至遠程 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，無需編寫自定義代理中介。
- 自定義功能調用：可以在內置沙盒工具的基礎上添加自定義工具，API 會自動執行內置工具，而自定義功能則會轉換為
requires_action，由客戶端執行本地業務邏輯。 - 網絡憑證刷新：支持刷新憑證或輪換密鑰，開發者可以在下一次交互中傳遞現有的
environment_id及新的網絡配置。 - 開發者友好：這些更新直接回應了開發者的反饋，幫助他們更容易地構建可靠的生產級代理。
Google DeepMind：來源說了什麼
根據 Google DeepMind 的官方公告，以下是 Gemini API 中 Managed Agents 的新功能：
- 背景執行：允許長時間運行的任務在伺服器上異步執行，減少了保持 HTTP 連接的脆弱性，特別適合需要長時間計算或數據處理的應用。
- 遠程 MCP 伺服器集成：無需編寫中介，開發者可以直接連接到私有數據庫或內部 API，簡化了同內部系統的交互。
- 自定義功能調用：支持在內置工具的基礎上添加自定義工具，並根據需要執行本地邏輯，進一步提升應用的靈活性。
- 網絡憑證刷新：支持在交互過程中刷新憑證，保持沙盒的狀態，確保應用安全性。
Google DeepMind：為什麼重要
這些更新對內容生產、AI 搜尋及工作流有著深遠的影響。背景執行功能讓開發者可以處理長時間運行的任務，而無需擔心連接問題，特別適合需要長時間計算或數據處理的應用。遠程 MCP 伺服器的集成則簡化了同內部系統的交互，開發者可以更靈活地使用各種工具同 API，提升了開發效率。自定義功能調用的引入，則讓開發者可以根據具體需求調整代理的行為，進一步提升了應用的靈活性同可擴展性。
Google DeepMind 限制與注意事項
雖然這些新功能帶來了不少便利，但開發者仍需注意以下幾點：
- 背景執行的使用需要確保適當的錯誤處理，以應對異步執行可能帶來的問題，特別是當多個任務同時運行時。
- 連接遠程 MCP 伺服器時，需遵循最佳實踐，確保安全性同數據完整性，避免數據洩露或損壞。
- 自定義功能的調用可能會影響性能，開發者需謹慎設計以避免不必要的延遲，特別是處理大量數據時。
Google DeepMind 實務做法
如果你想利用這些新功能提升你的開發效率，可以考慮以下步驟：
- 試用背景執行功能，將長時間運行的任務移至伺服器上執行，減少客戶端負擔，提升用戶體驗。
- 探索如何連接遠程 MCP 伺服器，並將其同內置工具結合使用，提升應用的靈活性，從而更好地滿足業務需求。
- 設計自定義功能，根據業務需求調整代理的行為，提升應用的適應性，確保可以應對持續變化的市場環境。
- 定期檢查同刷新網絡憑證，確保應用的安全性同穩定性，避免因憑證過期而導致的服務中斷。
- 參考官方的 Gemini Interactions API 文檔，深入了解如何構建同配置你的代理，掌握最新的開發技巧。
Google DeepMind 常見問題
Gemini API 的 Managed Agents 有什麼新功能？
新增背景執行、遠程 MCP 伺服器連接、自定義功能調用及網絡憑證刷新。
如何使用背景執行功能？
只需將參數 background 設置為 true，API 即可在伺服器上異步運行交互，並返回一個 ID 供客戶端查詢狀態。
如何連接遠程 MCP 伺服器？
可以直接將 mcp_server 工具傳遞至交互時，無需編寫自定義代理中介。
Google DeepMind：短結論
Google DeepMind 的 Gemini API 擴展了 Managed Agents 的功能，為開發者提供了更高效的開發工具。這些新功能不單止提升了開發效率，亦為構建可靠的生產級代理打下了基礎。如果你對這些功能感興趣，建議你深入了解官方文檔，並開始實踐。
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