Google Gemini API 托管 Agent 大升级：后台执行、MCP 接入、凭证热刷新全来了
Google DeepMind 为 Gemini API 的 Managed Agents 带来四项关键更新：后台异步执行、远程 MCP 服务器直连、自定义函数扩展、凭证热刷新。开发者不再需要保持 HTTP 长连接，Agent 可以在后台跑完再回调；MCP 让 Agent 直接对接内部数据库和 API，不用自己写胶水代码。同一周，Anthropic 也推出了 Fable 5 的"大模型规划+小模型执行"分层模式——大厂都在往同一个方向走：让 Agent 跑得更久、更省、更灵活。
四个新功能，分别解决什么问题？
后台执行（Background Execution）
之前用 Gemini API 跑 Agent，必须保持一个 HTTP 连接全程开着。任务一长，连接容易断，服务器资源也浪费。现在 Agent 可以异步在后台运行，不需要保持连接，跑完后再通过回调通知结果。这对需要几分钟甚至更长时间的任务（比如批量代码审查、多步骤数据处理）是刚需。
远程 MCP 服务器直连
MCP（Model Context Protocol）是最近 Agent 生态的热点协议，让 Agent 能标准化地调用外部工具和数据源。Google 这次直接在 Managed Agents 里支持远程 MCP 服务器，开发者可以把内部数据库、API 服务通过 MCP 接入，Agent 自动发现和调用，不用自己写胶水代码。这意味着 Gemini Agent 不再只是"能写代码的聊天机器人"，而是能直接操作你公司内部系统的自动化工具。
自定义函数
Managed Agents 自带沙箱工具（文件操作、代码执行等），但之前不能加自己的函数。现在可以了——自定义函数和内置沙箱工具并行使用，开发者可以给 Agent 加上业务特定的操作（比如调用内部审批流、查询特定 API），同时保留沙箱的安全隔离。
凭证热刷新
Agent 在运行过程中经常需要访问外部 API（比如 GitHub、数据库），这些 API 的 token 会过期。之前要么提前设好超长有效期的 token，要么 Agent 跑到一半因为凭证失效而中断。现在支持在交互之间刷新凭证，沙箱状态不丢失，Agent 可以无缝继续。
为什么这次更新值得关注？
三个字：生产可用。
之前的 Managed Agents 更像是一个"能跑 Agent 的沙箱"，适合做 demo 和实验。但真要上生产，缺三样东西：长时间运行能力（后台执行）、对接内部系统的能力（MCP）、不中断的凭证管理。这次四个功能一起补上，Google 明显在把 Gemini Agent 从"开发者玩具"推向"企业基础设施"。
MCP 的原生支持尤其重要。MCP 正在成为 Agent 生态的事实标准——Anthropic 最早提出，现在 Google 也原生支持，等于两大 AI 厂商都认了这条路。对开发者来说，写一次 MCP 服务器，Claude Agent 和 Gemini Agent 都能用，生态价值倍增。
同一周：Anthropic 推出 Fable 5 分层 Agent 模式
就在 Google 更新 Managed Agents 的同一周，Anthropic 也发布了 Fable 5 的两种降本模式，核心思路一样：贵模型只做规划，便宜模型干活。
Advisor 模式：Sonnet 5 作为执行者，只在需要时咨询 Fable 5。在 SWE-bench Pro 上，这个组合达到 Fable 5 单独运行 92% 的性能，但成本只有 63%。Fable 5 平均每个任务只被调用一次。
Orchestrator 模式：Fable 5 做规划，把任务分发给多个 Sonnet 5 worker 并行执行。在 BrowseComp 基准上，达到 Fable 5 单独 96% 的性能，成本只有 46%。
两种模式都通过 Claude Managed Agents 实现，每个子 Agent 有独立的缓存，避免重复上下文开销。
大厂共识：Agent 的未来是分层的
Google 给 Agent 加后台执行和 MCP，Anthropic 推"大模型规划+小模型执行"——表面看是两个独立更新，底层逻辑一致：Agent 不再是一个模型从头干到尾，而是一个编排系统。
- Google 的思路：基础设施层（后台执行、MCP、凭证管理）让 Agent 能跑更复杂的流程
- Anthropic 的思路：模型层（Fable 5 规划 + Sonnet 5 执行）让 Agent 用更低的成本完成同样的事
两条路殊途同归：Agent 越来越像一个真正的"系统"，而不是一个"会写代码的聊天窗口"。
限制与注意
本文基于 the-decoder 等媒体转述整理，Google 官方文档页面在抓取时超时，部分技术细节（如后台执行的具体超时限制、MCP 支持的服务器范围）需查阅官方文档确认。Anthropic 的性能数据来自官方博客，实际效果可能因任务类型而异。
来源
- Google DeepMind Gemini API Managed Agents 更新：the-decoder.com
- Gemini API 官方文档：ai.google.dev/gemini-api/docs/agents
- Anthropic Fable 5 Advisor/Orchestrator 模式：the-decoder.com
- Anthropic 官方文档：platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool