Google rozbudowuje agentów w Gemini API. Zadania w tle i zdalne MCP

Gemini API wprowadza background execution - agenci działają asynchronicznie bez blokowania aplikacji

Zdalne serwery MCP pozwalają łączyć agentów z zewnętrznymi źródłami danych

Niestandardowe funkcje i odświeżanie credentials ułatwiają integrację z istniejącymi systemami

Zmiany mają przekształcić prototypy w gotowe do produkcji rozwiązania

Agenci AI to świetny pomysł. Dopóki nie trzeba ich wdrożyć w prawdziwej aplikacji. Wtedy okazuje się, że prototyp z dema to jedno, a system działający 24/7 bez nadzoru - zupełnie co innego. Google właśnie pokazuje, że rozumie ten problem.

Managed Agents w Gemini API dostają pakiet funkcji, które mają zamienić proof-of-concept w produkcyjne narzędzie. Background execution, zdalne serwery MCP, niestandardowe funkcje i odświeżanie credentials. Sprawdźmy, co to zmienia w praktyce.

Background execution pozwala agentom działać asynchronicznie

Zadania w tle - agent nie musi czekać na Ciebie

Background execution to odpowiedź na podstawowy problem: co się dzieje, gdy agent potrzebuje 10 minut na wykonanie zadania, a użytkownik zamyka aplikację po 30 sekundach?

Dotychczas agent działał synchronicznie - aplikacja musiała czekać na odpowiedź. Teraz możesz uruchomić zadanie w tle i wrócić do niego później. Agent analizuje dane, generuje raport, przetwarza dokumenty - a użytkownik dostaje powiadomienie, gdy wszystko jest gotowe.

To zmienia sposób projektowania aplikacji z AI. Zamiast spinnerów i "proszę czekać" dajesz użytkownikowi pracować dalej, a wyniki dostarczasz asynchronicznie. Jak w normalnym oprogramowaniu, nie jak w chatbocie.

Gdzie to ma sens

Analiza dużych zbiorów danych, generowanie raportów, przetwarzanie dokumentów, research w wielu źródłach. Wszędzie tam, gdzie zadanie trwa dłużej niż kilka sekund i nie wymaga natychmiastowej odpowiedzi.

Przykład: agent przegląda 50 dokumentów prawnych, wyciąga kluczowe klauzule i generuje podsumowanie. Zamiast trzymać użytkownika przed ekranem przez 5 minut, aplikacja pozwala mu wrócić do pracy - a wyniki czekają w notyfikacji.

Zdalne serwery MCP łączą agentów z zewnętrznymi źródłami danych

Zdalne serwery MCP - agent sięga po dane spoza API

Model Context Protocol (MCP) to standard, który pozwala agentom łączyć się z zewnętrznymi źródłami danych. Dotychczas działał lokalnie - teraz Google dodaje obsługę zdalnych serwerów MCP.

Co to zmienia? Agent może sięgnąć po dane z Twojej bazy, CRM-a, systemu ERP, API zewnętrznego serwisu - bez przepisywania całej logiki do Gemini API. Łączysz agenta ze zdalnym serwerem MCP, a ten obsługuje autoryzację, pobieranie danych i formatowanie odpowiedzi.

To krok w stronę agentów, którym zespoły IT mogą zaufać - bo nie musisz kopiować wrażliwych danych do API Google. Agent łączy się z Twoim serwerem, pobiera tylko to, czego potrzebuje, i przetwarza Jeśli chodzi o zadania.

Niestandardowe funkcje i odświeżanie credentials

Google dodaje też możliwość definiowania własnych funkcji, które agent może wywoływać. Zamiast ograniczać się do wbudowanych narzędzi, możesz podpiąć dowolną logikę biznesową.

Odświeżanie credentials rozwiązuje problem wygasających tokenów. Agent działa przez kilka godzin, token OAuth wygasa - i wszystko się sypie. Teraz Gemini API może automatycznie odświeżać tokeny, żeby długotrwałe zadania nie przerywały się w połowie.

Od prototypu do produkcji - nowe funkcje mają zamknąć tę lukę

Produkcja kontra prototyp - dlaczego to ma znaczenie

Większość agentów AI nigdy nie wychodzi poza demo. Prototyp działa świetnie na pokazie, ale wdrożenie w prawdziwej aplikacji odsłania problemy: co z błędami? Co z timeoutami? Co z użytkownikami, którzy zamykają aplikację w połowie zadania?

Google celuje właśnie w tę lukę. Background execution, zdalne MCP, odświeżanie credentials - to nie są funkcje, które robią wrażenie na prezentacji. To funkcje, które pozwalają agentowi działać niezawodnie przez miesiące, nie tylko przez 5 minut dema.

Czy to wystarczy? Zależy od przypadku użycia. Jeśli budujesz agenta do złożonych zadań, te funkcje mogą być różnicą między prototypem a działającym produktem. Jeśli robisz chatbota do FAQ - prawdopodobnie nie potrzebujesz background execution.

Konkurencja nie śpi

Anthropic ma Claude z Computer Use, OpenAI rozwija GPT-5 z adaptive routing, chińskie firmy testują własne podejścia do agentów. Google musi pokazać, że Gemini API to nie tylko model - to platforma do budowania niezawodnych systemów.

Managed Agents to krok w dobrą stronę. Pytanie: czy wystarczająco duży, żeby przekonać deweloperów, którzy już zainwestowali w inne platformy?

Najczęstsze pytania

Czy background execution działa z wszystkimi modelami Gemini?

Google nie podaje szczegółów w ogłoszeniu, ale Managed Agents są częścią Gemini API, więc prawdopodobnie działają z aktualnymi wersjami Gemini 3.1 Pro i Flash. Sprawdź dokumentację API przed wdrożeniem.

Czy zdalne serwery MCP wymagają dodatkowej konfiguracji?

Tak, musisz skonfigurować własny serwer MCP zgodnie ze standardem protokołu. Google dostarcza narzędzia do łączenia się z takimi serwerami, ale sama logika pobierania danych i autoryzacji leży po Twojej stronie.

Ile kosztuje korzystanie z Managed Agents?

Google nie podaje konkretnych cen w ogłoszeniu. Managed Agents są częścią Gemini API, więc prawdopodobnie obowiązuje standardowy model rozliczeniowy za tokeny - ale długotrwałe zadania w tle mogą generować wyższe koszty niż krótkie zapytania.

Czy mogę używać Managed Agents z wrażliwymi danymi firmowymi?

Zdalne serwery MCP pozwalają na to, żeby dane nie opuszczały Twojej infrastruktury - agent łączy się z Twoim serwerem, nie kopiuje wszystkiego do Google. Ostateczna decyzja zależy od Twojej polityki bezpieczeństwa i wymogów prawnych.

Na podstawie: Google AI Blog