Google Cloud 发布 Gemini agent，面向企业工作的统一智能体

MarkTechPost· Asif Razzaq·2026-10-09 14:47· 2 小时前AI 评分65

Google Cloud 发布 Gemini Agent，一个面向企业工作的通用智能体

AI 导读

Google Cloud 在 Gemini at Work 活动上发布 Gemini agent，用一个提示框和 1 个 API 覆盖问答、知识工作、媒体生成和代码编写，可在 web、移动端、CLI、Workspace、Microsoft 365、Slack 等入口使用。

正文

Google Cloud 推出了 Google Cloud Gemini agent，一个面向企业工作的单一智能体。Gemini agent 是 Google Cloud 提供的云端托管智能体，可回答问题、完成知识工作、创建媒体，并编写和运行代码。它通过 1 个提示框和 1 个 API 完成所有这些工作。对开发者而言，智能体就是产品，模型只是路由决策。

TL;DR

运行于：Google Cloud（AI Hypercomputer）。可从 web、移动端、桌面端、CLI、Workspace、Microsoft 365、Slack 或无头方式访问。
最佳：Bloomberg Media 通过将数据智能体接入 Knowledge Catalog，将 SQL 查询准确率提升了 63%。
Bottom line:
- 最佳：1 个受治理的智能体，具备云端记忆、子智能体和硬性支出上限。
- 最差：买家只能根据客户轶事而非可复现的数字来评估它。

什么是 Google Cloud Gemini agent？

它是一个委派层，而非聊天机器人。你给它目标，而不是指令。它规划工作、选择技能和工具、连接公司系统，并返回完成的输出。

Google 列出了 6 项架构原则：

统一智能体：聊天、自主目标和代码生成共享 1 个界面。
无处不在的访问：任何设备或渠道，并可嵌入第三方应用。
持久执行：它在云端运行，拥有 1 套记忆和 1 个个性化图谱。持续数小时或数天的任务在你关闭笔记本电脑后仍会继续运行。
多智能体编排：它创建临时子智能体，每个都有自己的身份，并运行并行或顺序步骤。
深度情境化：它随时间学习你的工具、数据和工作历史。
模型选择灵活性：每项任务都在最合适的模型上运行。

今天在 Google Cloud 的 Gemini at Work 活动上，我们发布了 Gemini，一个全新的单一通用工作智能体，它拥有你所有的业务上下文，可用于从知识工作到回答问题、从内容创作到编程的一切，全部通过一个提示框完成。… pic.twitter.com/2Z1PZg74Ui
— Thomas Kurian (@ThomasOrTK) October 8, 2026

Gemini agent 如何记忆和推理？

它保留 4 种记忆。会话记忆涵盖当前任务，甚至可跨天。语义记忆是它从文档和人员中构建的结构化知识库。程序记忆存储工作如何完成，包括它为自身编写的技能。情景记忆记录它此前做过的一切。

技能是存储在共享公司注册表中的模块化提示。工具来自企业工具注册表。连接器覆盖 Slack、Jira、Salesforce、ServiceNow、BigQuery、Snowflake、桌面文件以及任何 Model Context Protocol 服务器。

它使用哪些模型？

目前它编排 Google 的 Gemini 模型和 Anthropic 的 Claude 模型，并计划支持其他私有和开源模型。Google 自家的产品线包括用于前沿推理的 Argon、用于速度和吞吐的 Flash、用于生成媒体的 Omni，以及用于开放权重边缘工作的 Gemma。

什么是同事智能体？

同事代理是一个具有明确角色的持久团队成员。在 Workspace 中，它拥有自己的账户：电子邮件地址、日历、Drive 和目录条目。同事在 Chat 或 Docs 中 @提及它，它的编辑会以自己的名义出现在版本历史中。它只能看到与其共享的内容。

该代理还能在 Gmail、Docs、Sheets、Slides、Chat 和 Calendar 中内联工作，并为其发现的任务提供一键委派。

它为数据团队增加了什么？

数据和 ML 工程师用通俗语言描述结果。然后代理编写 PySpark 代码、提供 notebook、训练模型并修复管道问题。业务用户获得可重新运行且无需 token 成本的已保存 BigQuery 报告。

三项服务为答案提供依据。Knowledge Catalog 为每个代理一次性映射业务定义。Smart Storage 就地丰富非结构化对象；Google 表示 90% 的企业数据是非结构化的。Borderless Lakehouse 查询 Amazon S3 和 Azure Data Lake，且无变量出口费用。

代理如何被治理？

Google 将治理归结为 4 个问题：是谁、它可以做什么、它做了什么，以及它绝不能触碰什么。

身份：每个代理获得一个经过加密证明的身份，并具有最小权限。
授权：基于角色的访问控制，通过 OAuth 等标准映射到外部系统。
审计：每个操作都记录到代理，而非个人。
策略：代理在 Agent Sandbox 中运行。所有流量都经过 Agent Gateway，这是一个 AI 网络防火墙，对每个代理应用 1 条策略。

Google 如何控制成本？

三个杠杆：多模型编排、将工作负载分派给最具成本效益的合适模型的 Smart Routing，以及实时支出上限。团队在 Cloud Billing Console 中设置硬性项目限额。当触发时，该项目的代理会暂停，直到有人恢复它。底层方面，Google 团队表示其 TPU 8i 系统的性价比比上一代提升 80%。

它如何比较？

功能	Google Cloud Gemini 代理	Microsoft 365 Copilot	OpenAI ChatGPT Work	Amazon Quick
模型	Gemini 系列 + Anthropic Claude；更多计划中	源页面未披露	发布时为 GPT-5.6	未披露（Fast、Balanced、Smart 模式）
界面	Web、iOS、Android、Windows、Mac、CLI、Workspace、M365、Slack、无头模式	M365 应用、Teams、Copilot Chat	Web、移动端、Mac 和 Windows 桌面端、Slack、Teams	桌面端、Web、移动端、浏览器和 M365 扩展
持久代理身份	拥有自己电子邮件、日历、Drive 的同事代理	未披露	未披露	未披露
长时间运行工作	在云中运行数小时或数天	未披露	数小时；Scheduled Tasks	Quick Flows；Quick Automate（企业版）

关键要点

1 个代理，1 个 API：问答、知识工作、媒体和代码。
目前可在 Gemini 和 Claude 模型之间路由任务。
同事代理获得自己的 Workspace 身份。
硬性按项目支出上限可暂停失控的代理。
尚无基准测试、价格或正式发布（GA）日期。

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