一句话看懂：Google Deepmind 在 Gemini API 中为托管代理新增了后台异步执行、远程 MCP 服务器连接、自定义函数调用以及凭证刷新四项功能，显著提升了代理的可用性和数据连接能力。这项更新让开发者能够构建更复杂、更可靠的 AI 自动化流程，并直接调用外部数据库或 API。
事件核心：发生了什么
根据 The Decoder AI News 于 2026 年 7 月 8 日的报道，Google Deepmind 为 Gemini API 中的托管代理引入了四项关键能力。首先，后台执行功能允许开发者在不保持 HTTP 连接的情况下异步运行代理任务。其次，新增对远程 MCP 服务器的支持，使得代理可以直接连接到内部数据库或 API。第三，开发者现在可以在 Gemini API 中结合使用自定义函数与内置沙箱工具。最后，凭证刷新功能允许代理在多次交互之间更新令牌等凭证，而无需重置沙箱状态。所有新功能均通过 Gemini Interactions API 提供，Google 已在文档中提供了 JavaScript、Python 和 cURL 的代码示例。
为什么重要
这次更新直接回应了当前 AI 代理开发的两个核心痛点：执行效率和数据接入。后台执行解决了长任务需要保持连接、容易超时的问题，使得构建异步、长时间运行的自动化工作流成为可能。MCP 支持则让代理不再局限于 Google 内部生态，能够安全地访问企业内部系统或第三方 API，这大大扩展了 Gemini 代理在复杂业务场景中的应用范围。自定义函数与沙箱的结合，以及凭证的持久化刷新，则在灵活性和生产环境适配性上补全了关键短板。整体而言，这些特性让 Google 的托管代理方案在功能完备性上接近甚至部分超越了竞品，如 OpenAI 的 Assistants API 或 Anthropic 的 Tool Use 功能，尤其是在与企业基础设施集成方面形成了差异化。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，这是最直接的受益方。后台执行可以减少服务器开销和连接管理复杂度；MCP 支持意味着可以快速将代理与现有内部系统（如 CRM、数据库、ERP）打通，无需额外编写复杂的中间件。自定义函数则提供了更高的控制度，特别适合需要精细化调用或安全审计的场景。对于企业采购方而言，凭证刷新功能解决了长期运行代理身份验证失效的常见问题，提升了生产部署的稳定性。对于普通用户和内容创作者来说，短期影响不明显，但随着开发者利用这些能力构建出更智能的自动化工具（如后台处理文档、定时分析数据、跨应用信息汇总），最终用户将间接享受到更强大的 AI 功能。
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值得关注的后续
第一，后台执行和 MCP 功能是否会在 Gemini API 的定价中单独计费，这将直接影响开发者采用意愿。第二，此次更新并未提及对 Gemini 开源模型或 Vertex AI 平台的同步支持，后续是否会扩展至这些平台值得关注。第三，竞品如 OpenAI 和 Anthropic 可能针对性地推出类似的后台执行或外部数据连接方案，以维持市场竞争力。目前公开信息显示，Google 已在官方文档中提供了完整代码示例，开发者可立即体验这些新功能。
