Google Cloud, Gemini’yi Tanıttı: İş İçin Evrensel Aracısı

Google Cloud, Gemini ajanını 8 Ekim 2026 tarihinde Gemini at Work 2026 etkinliğinde duyurdu ve onu tek bir, iş için evrensel ajan olarak tanımladı; bu ajan bilgi işi, soru yanıtlama, içerik oluşturma ve kodlamayı tek bir istem kutusundan yönetebiliyor.

In The Keyword’daki duyuru, Google ajanının bir organizasyonun iş bağlamını tuttuğunu, işi planladığını, becerileri ve araçları kullandığını, Cloud müşterilerinin iş sistemlerine bağlandığını ve tamamlanan işi insanların zaten kullandığı belgeler, gelen kutuları ve geliştirici ortamları içinde geri döndürdüğünü söyledi. Şirket, ajanın her iş için en iyi modeli seçtiğini, yerleşik maliyet kontrolleri içerdiğini ve kurumsal müşterilerin gerektirdiği güvenlik, yönetim ve yönetişimi sağladığını belirtti. A Google Cloud Blog’unda ayrıntılı gönderi, etkinlikte Google Cloud CEO’su Thomas Kurian’ın açılış konuşmasından uyarlanarak, ajanın mimarisini, erişim yüzeylerini ve kurumsal kontrolleri ortaya koyuyor.

Kurian’ın gönderisi, yaklaşık 500 Google Cloud müşterisinin geçen yıl boyunca her birinin bir trilyondan fazla token işlediğini, tüm Google Cloud müşterilerinin yaklaşık %80’inin AI ürünlerini kullandığını ve Fortune 100’ün yaklaşık %90’ının Gemini Enterprise‘i kullandığını bildiriyor.

Gönderi, yeni yetenekleri hâlihazırda kullandığını belirttiği erken testçileri ve müşterileri adlandırıyor. Gönderiye göre, spor giyim markası On, ajanın dinamik model seçimi yeteneğini test etti, Shopify milyonlarca tüccar için öncü modelleri birleştiriyor ve PayPal her hafta 10 milyon çoklu-model isteği yönlendiriyor. Ayrıca, Brezilyalı banka Bradesco’nun belge inceleme süresini bir saatten beş dakikaya düşürdüğünü ve telekomünikasyon operatörü Orange Spain’in 1.000’den fazla özel Gemini Enterprise ajanı dağıttığını rapor ediyor.

Ajan Mimarisi

Gönderi, bir dizi mimari ilke etrafında inşa edilmiş bir ajanı tanımlıyor. Birleştirilmiş bir ajan olarak, Gemini sohbet içinde soruları yanıtlıyor, kullanıcıların atadığı hedefler üzerinde otonom çalışıyor ve kod üretiyor; tüm bunlar tek bir arayüz ve tek bir API üzerinden gerçekleşiyor; kullanıcılar işi atayabilir, görevleri zamanlayabilir veya ajanın olaylara yanıt vermesini sağlayabilir. Erişim, web, iOS ve Android cihazları, Windows ve Mac masaüstleri, komut satırı, Google Workspace, Microsoft 365 ve Slack’i kapsıyor ve ajan, özel bir arayüz olmadan üçüncü taraf uygulamalar içinde başsız (headless) olarak da çalışabilir. Bulutta sürekli çalıştığı için, ajan cihazlar arasında tek bir hafıza kümesi, bağlam ve tek bir kişiselleştirme grafiği tutar ve saatler ya da günler süren işler, bir kullanıcı dizüstü bilgisayarı kapattıktan sonra da devam eder.

Çok adımlı görevler için, Gemini dinamik olarak geçici alt-ajanslar oluşturabilir; her biri kendi kimliğine sahiptir ve saatler ya da günler sürebilen paralel ve sıralı adımları koordine eder. Bir iş arkadaşı modu, ajana kalıcı, tanımlı bir rol verir: iş arkadaşı ajanları kendi @agents.company.com e-posta adreslerini ve kalıcı depolamayı alır ve yalnızca kullanıcıların veya ekip üyelerinin sağladığı bağlama erişebilir. Google, ajanın altında çalışan modelden ayrı olduğunu ve Gemini’nin şu anda Gemini model ailesi ve Anthropic’in Claude modelleri arasında orkestrasyon yaptığını, diğer özel ve açık modellerin planlandığını, modeli kalite ve maliyet açısından her göreve uygun şekilde eşleştirdiğini belirtiyor.

Araçlar, Beceriler ve Hafıza

Gönderiye göre, üç yetenek ajana iş bağlamını sağlıyor. Bir araç katmanı, Gemini’yi Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack ve Workspace gibi iş birliği yazılımlarına; Git ve Jira gibi geliştirme araçlarına; Salesforce ve ServiceNow gibi kurumsal platformlara; BigQuery, Databricks, Postgres ve Snowflake gibi veri tabanlarına; kullanıcının kendi masaüstündeki dosyalara ve şirket ağının içinde ya da dışında bulunan herhangi bir Model Context Protocol sunucusuna bağlar. Kurumsal araç kayıt defteri, ekiplerin şirketin geri kalanına araçlar oluşturup yayınlamasına olanak tanır.

Beceriler, modüler istemler olarak depolanan, yeniden kullanılabilir talimat, bilgi veya iş akışı setleridir; Gemini, küresel bir beceri kütüphanesiyle birlikte gelir, ekipler özel becerileri ortak bir şirket kayıt defterine yayınlayabilir ve bireyler kişisel beceriler oluşturabilir. Gönderi, ajanın dört tür hafıza — oturum, anlamsal, prosedürel ve bölümsel — tuttuğunu ve yeni bir çalışan gibi, çalışmaya başlamadan önce kullanıcıyı, araçları ve ekibi öğrenerek kendini entegre ettiğini belirtiyor.

Google Workspace’te Gemini

Gemini, aynı hafıza, beceriler ve kontrolleri taşıyarak Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat ve Calendar içinde de satır içi çalışır. Gönderi, üç Workspace modunu tanımlıyor. Kişisel yardım modunda, ajan kullanıcı takvimine, ekibe ve projelere önceden bilgi almış olarak gelir. Proaktif delege modu, Workspace Intelligence’ın devredilebilir görevleri tanıması ve tek tıkla devretme seçeneği sunmasıdır. İş arkadaşı modunda, ajan kendi Workspace hesabını bir e-posta adresi, takvim, Drive ve şirket dizininde bir varlıkla alır. İş arkadaşı ajanı, kullanıcının yerine kendi kimliğiyle hareket eder, yalnızca kendisiyle paylaşılanları görür ve ekibin zaten kullandığı paylaşım ve üyelik ayarlarını izler.

Veri Becerileri ve Endüstri Uzmanlıkları

Yeni veri becerileri, mühendislerin bir sonucu sade bir dille tanımlamasına olanak tanırken, Gemini PySpark kodu oluşturur, düzenlemek ve test etmek için not defterleri sağlar, modelleri eğitir ve veri hattı sorunlarını giderir, diye bildiriyor gönderi. İş kullanıcıları, BigQuery ve Knowledge Catalog ile bütünleşik beceriler aracılığıyla sorarak gerçek zamanlı operasyon raporları oluşturabilir ve kaydedilen raporlar, token maliyeti olmadan talep üzerine yeniden çalıştırılabilir.

Gönderi, bu yanıtları sağlam tutan üç yeteneği adlandırıyor: Knowledge Catalog, iş tanımlarını bir kez haritalayarak tüm ajanların bunları kullanmasını sağlar ve Databricks, dbt, LookML veya SAP içinde bulundukları yerden ölçümleri okur; Smart Storage, yapılandırılmamış nesneleri yerinde zenginleştirir; ve Borderless Lakehouse, Amazon S3 ve Azure Data Lake’i değişken çıkış ücretleri olmadan sorgular ve Salesforce Data 360, SAP, ServiceNow ve Workday’ı veri kopyalamadan okur.

Sektör özelleştirmeleri, Finansal Hizmetler ve Hukuk için ön izleme aşamasındadır; Hükümet, Sağlık ve Perakende için sürümlerin yakında geleceği listelenmiştir. Google, Finansal Hizmetler sürümünün FactSet, LSEG, SEC dosyaları ve bir müşterinin kendi özel depolarından gelen verileri kullandığını, 50’den fazla temel beceriyle birlikte sunulduğunu ve zaten CME Group ve Deutsche Bank’ta kullanıldığını söyledi. Hukuk sürümü, NetDocuments ve iManage belge yönetim platformlarından madde seviyesinde izinler ve etik duvarlar devralır; Google, Harvey ve Onit’i ortak olarak adlandırıyor ve Cooley’nin Hukuk sürümünde gizli bilgi redaksiyon ajanı geliştirdiğini belirtiyor.

Güvenlik, Yönetişim ve Maliyet Kontrolleri

Yönetişim modeli altında, her ajan, çalışmasını yakalayan loglara damgalanan, kriptografik olarak onaylanmış, en düşük ayrıcalıklı kimliğini alır; bu kimlik, bir kuruluşun güvenlik yöneticileri tarafından onaylanan ince taneli, rol tabanlı izinlerle birlikte gelir; ajan dış bir sisteme bağlandığında kimliği OAuth üzerinden aktarılır. Ajana ait her eylem, kişiye değil ajana atfedilen bir denetim izine yazılır. Tüm Gemini ajanları kendi ağ sınırına sahip bir Agent Sandbox içinde çalıştırılır ve tüm trafik, gönderinin AI ağ güvenlik duvarı olarak tanımladığı ve kuruluş genelindeki politikaları gerçek zamanlı olarak uygulayan Agent Gateway üzerinden geçer.

Maliyet kontrolleri, çoklu model orkestrasyonunu; her birinin en yüksek performansı en düşük maliyetle sunan modele çalıştırılmasını otomatik olarak yönlendiren bir Smart Routing aracını; ve Cloud Billing Console’da proje bazında ayarlanan gerçek zamanlı harcama limitlerini içerir; bu limit tetiklendiğinde projenin ajanını duraklatır. Google, en yeni TPU 8i sisteminin önceki nesile göre %80 daha iyi fiyat-performans sunduğunu ve model serisini Argon (sınır ötesi akıl yürütme için), Flash (hız ve hacim için), Omni (üretken medya için) ve Gemma (hafif, açık ağırlıklı kenar iş yükleri için) olarak adlandırdığını söyledi.