新智元报道
编辑：亚当
【新智元导读】
谷歌DeepMind正式升级Gemini API，支持内置工具与自定义函数混合调用、跨步骤上下文自动流转、Google Maps原生集成。Agent开发正从“手动编排”迈向“声明式构建”。
Gemini API三大核心升级
内置工具 + 自定义函数：一次请求全搞定
此前，开发者需在内置工具（如Google搜索）和自定义后端API之间手动切换，完成多步任务往往需多次请求与结果中转。
新版Gemini 3支持在同一请求中并行调用Google搜索、Google Maps及用户自定义函数，并自动决策执行顺序与数据衔接逻辑。
示例场景：“查找今日最火的降噪耳机，并确认仓库库存”——Gemini先检索热门型号，再自动调用库存API逐一比对，单次调用即可闭环，延迟与代码量显著降低。
上下文环流：AI具备链式记忆能力
新增「上下文环流」（Context Circulation）机制，确保每次工具调用及返回结果均持久保留在模型上下文窗口内，后续步骤可直接引用任意历史输出。
配合唯一标识的Tool Response ID，系统能精准匹配并行调用的输入与响应，大幅提升多线程调试效率。
例如：Gemini通过内置工具获取“柏林亚历山大广场实时天气（30°C，晴）”，随即在调用自定义场地预订工具时自动触发露天方案选择，全程无需人工干预数据传递。
Google Maps原生集成：地理空间能力深度嵌入
Google Maps正式接入Gemini 3全系模型，支持实时营业状态查询、步行距离筛选、通勤时间估算、商家详情获取等地理感知功能。
只需数行代码即可启用：
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="Find three highly-rated coffee shops open right now within walking distance of Alexanderplatz in Berlin.",
tools=[{"type": "google_maps"}],
)
从“编排噩梦”到“声明式Agent”
三项更新共同指向一个根本转变：开发者不再需要编写复杂调度逻辑，只需声明可用工具集合；调用时机、上下文管理、并行协调均由Gemini自主完成。
这标志着AI Agent基础设施正由“手工作坊模式”加速迈入“工业化生产阶段”。工具混用、上下文环流、地理空间接入，不再是碎片化特性，而是支撑Agent规模化落地的核心底座。
谷歌同步推出Interactions API，强化服务端状态管理与长周期任务处理能力；但当前生产环境仍推荐以GenerateContent为主要调用路径。