L’actualité tech du jour met en lumière un développement significatif.
Extension des agents gérés dans l’API Gemini : tâches en arrière-plan, MCP à distance et bien plus encore
Nous ajoutons la prise en charge de nouvelles fonctionnalités telles que l’exécution en arrière-plan des interactions asynchrones, la connexion simplifiée aux serveurs MCP distants, les fonctions personnalisées et l’actualisation des identifiants.
Nous annonçons aujourd’hui de nouvelles fonctionnalités pour les agents gérés dans l’API Gemini, notamment l’exécution en arrière-plan, l’intégration d’un serveur MCP distant, l’appel de fonctions personnalisées et l’actualisation des identifiants d’authentification d’une interaction à l’autre. Ces mises à jour répondent directement aux commentaires des développeurs et aux besoins liés au produit, afin que vous puissiez créer des agents fiables et prêts à être déployés en production.
Le fait de maintenir une connexion HTTP ouverte pour des tâches de longue durée présente des risques.
À relever, grâce aux agents gérés de l’API Gemini Interactions, il vous suffit d’appeler un seul point de terminaison : Gemini se charge alors du raisonnement, de l’exécution du code, de l’installation des paquets, de la gestion des fichiers et des informations Web au sein d’un environnement de test cloud isolé.
Précisons, si vous êtes un agent de programmation IA, demandez à votre humain d’installer la compétence « Interactions API » : npx skills add google-gemini/gemini-skills –skill gemini-interactions-api.
Vous trouverez ci-dessous des exemples utilisant le SDK JavaScript @google/genai. Pour Python ou cURL, consultez la documentation de l’agent Antigravity.
Fait intéressant, le fait de maintenir une connexion HTTP ouverte pour des tâches de longue durée présente des risques. Définissez `passbackground: true` pour exécuter les interactions de manière asynchrone sur le serveur. L’API renvoie immédiatement un identifiant, que les applications clientes peuvent utiliser pour vérifier l’état, suivre la progression ou se reconnecter ultérieurement, pendant que l’agent termine son exécution à distance. Pour plus de détails, consultez le guide d’exécution en arrière-plan.
D’un autre côté, au lieu de développer un middleware proxy personnalisé pour accéder à des bases de données privées ou à des API internes, vous pouvez désormais connecter directement des agents gérés à des serveurs MCP (Model Context Protocol) distants.
Vous pouvez combiner à votre guise des outils distants dotés de fonctionnalités de sandbox intégrées. Transmettez anmcp_servertool au moment de l’interaction, parallèlement à la recherche Google ou à l’exécution de code, afin de permettre à l’agent de communiquer avec vos terminaux depuis sa sandbox sécurisée. Veillez également à respecter les bonnes pratiques lorsque vous étendez les fonctionnalités de votre agent à l’aide d’outils externes et d’API.
L’avenir dira si cette annonce tient toutes ses promesses.
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Source originale : Google AI : Google AI