Google Cloud представляє Gemini — універсального агента для роботи

Google Cloud оголосив про агента Gemini 8 жовтня 2026 року на заході Gemini at Work 2026, описавши його як єдиного, універсального агента для роботи, який виконує інтелектуальну роботу, відповідає на питання, створює контент і пише код з одного вікна підказки.

In оголошення на The Keyword, Google заявив, що агент зберігає бізнес‑контекст організації, планує роботу, використовує навички та інструменти, підключається до бізнес‑систем клієнтів Cloud і повертає готову роботу у документи, поштові скриньки та середовища розробників, якими люди вже користуються. Компанія повідомила, що агент підбирає найкращу модель для кожного завдання, включає вбудований контроль витрат і забезпечує безпеку, адміністрування та управління, які потрібні корпоративним клієнтам. детальний пост у блозі Google Cloud, адаптований з промови генерального директора Google Cloud Томаса Куріана на цьому заході, викладає архітектуру агента, точки доступу та корпоративні контролі.

У пості Куріана зазначається, що майже 500 клієнтів Google Cloud кожен обробив понад один трильйон токенів за минулий рік, що майже 80 % усіх клієнтів Google Cloud користуються його продуктами ШІ, і що майже 90 % компаній Fortune 100 використовують Gemini Enterprise.

У пості названо ранніх тестувальників і клієнтів, які, за словами автора, вже користуються новими можливостями. За даними посту, бренд спортивного одягу On протестував можливість агента динамічно вибирати модель, Shopify поєднує передові моделі для мільйонів продавців, а PayPal обробляє 10 мільйонів багатомодельних запитів щотижня. Також повідомляється, що бразильський банк Bradesco скоротив час перегляду документів з однієї години до п’яти хвилин, а телекомунікаційний оператор Orange Spain розгорнув понад 1 000 індивідуальних агентів Gemini Enterprise.

Архітектура агента

У пості описано агента, побудованого навколо набору архітектурних принципів. Як уніфікований агент, Gemini відповідає на питання у чаті, працює автономно над завданнями, які задають користувачі, і генерує код, все це з одного інтерфейсу та одного API; користувачі можуть призначати роботу, планувати завдання або дозволяти агенту реагувати на події. Доступ охоплює веб, пристрої iOS та Android, настільні комп’ютери Windows і Mac, командний рядок, Google Workspace, Microsoft 365 і Slack, а агент може також працювати без інтерфейсу всередині сторонніх додатків. Оскільки він працює постійно у хмарі, агент зберігає один набір пам’яті, контексту та єдину графу персоналізації на всіх пристроях, і робота, що триває години чи дні, продовжується після того, як користувач закриває ноутбук.

Для багатокрокових завдань Gemini може динамічно створювати тимчасові під‑агенти, кожен зі своєю ідентичністю, і координувати паралельні та послідовні кроки, які можуть виконуватись години чи дні. Режим «співробітник» надає агенту постійну, визначену роль: агенти‑співробітники отримують власні електронні адреси @agents.company.com та постійну сховищу, і мають доступ лише до контексту, який надають користувачі або члени команди. Google заявляє, що агент відокремлений від моделі, що лежить в його основі, і що Gemini наразі оркеструє роботу між сімейством моделей Gemini та моделями Claude від Anthropic, а також плануються інші приватні та відкриті моделі, підбираючи модель до кожного завдання за якістю та вартістю.

Інструменти, навички та пам’ять

За даними посту, три можливості надають агенту бізнес‑контекст. Шар інструментів підключає Gemini до програм для співпраці, таких як Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack та Workspace; інструментів розробки, включаючи Git і Jira; корпоративних платформ, таких як Salesforce і ServiceNow; баз даних, включаючи BigQuery, Databricks, Postgres і Snowflake; файлів на власному робочому столі користувача; а також будь‑якого сервера Model Context Protocol всередині або поза мережою компанії. Реєстр корпоративних інструментів дозволяє командам створювати та публікувати інструменти для решти компанії.

Навички — це багаторазові набори інструкцій, знань або робочих процесів, збережені у вигляді модульних підказок; Gemini постачається з глобальною бібліотекою навичок, команди можуть публікувати власні навички у спільному реєстрі компанії, а окремі користувачі можуть створювати персональні навички. У пості зазначено, що агент зберігає чотири типи пам’яті — сесійну, семантичну, процедурну та епізодичну — і що він проходить процес адаптації так само, як новий співробітник, вивчаючи користувача, інструменти та команду перед початком роботи.

Gemini у Google Workspace

Gemini також працює безпосередньо в Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat і Calendar, зберігаючи ту ж пам’ять, навички та налаштування, що й в інших середовищах. У пості описано три режими Workspace. У режимі особистої допомоги агент вже попередньо ознайомлений з календарем користувача, його командою та проєктами. У режимі проактивного делегування Workspace Intelligence розпізнає завдання, які можна делегувати, і пропонує передачу в один клік. У режимі співробітника агент отримує власний обліковий запис Workspace з електронною адресою, календарем, Drive та присутністю в корпоративному каталозі. Агент‑співробітник діє під власною ідентичністю, а не користувача, бачить лише те, що з ним поділили, і дотримується налаштувань спільного доступу та членства, які вже використовує команда.

Навички роботи з даними та галузеві спеціалізації

Нові навички роботи з даними дозволяють інженерам описувати результат простими словами, тоді як Gemini генерує код PySpark, надає ноутбуки для його редагування та тестування, навчає моделі та усуває проблеми конвеєрів, згідно з дописом. Бізнес‑користувачі можуть створювати оперативні звіти в режимі реального часу, задаючи запити через навички, інтегровані з BigQuery та Knowledge Catalog, а збережені звіти можна повторно запускати за запитом без витрат на токени.

У дописі названо три можливості, які забезпечують обґрунтованість цих відповідей: Knowledge Catalog, який один раз картографує бізнес‑визначення, щоб усі агенти їх використовували, і читає метрики там, де вони розташовані в Databricks, dbt, LookML або SAP; Smart Storage, який збагачує неструктуровані об’єкти на місці; та Borderless Lakehouse, який здійснює запити до Amazon S3 та Azure Data Lake без змінних витрат на вихідний трафік і читає дані Salesforce Data 360, SAP, ServiceNow і Workday без копіювання даних.

Спеціалізації за галузями перебувають у попередньому перегляді для фінансових послуг та юридичного сектора, а версії для уряду, охорони здоров’я та роздрібної торгівлі зазначені як майбутні. Google повідомив, що версія для фінансових послуг спирається на дані FactSet, LSEG, SEC‑файли та власні пропрієтарні сховища клієнта, постачається з більш ніж 50 базовими навичками і вже використовується в CME Group та Deutsche Bank. Версія для юридичного сектора успадковує дозволи рівня справи та етичні бар’єри від платформ управління документами NetDocuments і iManage; Google називає Harvey і Onit партнерами і зазначає, що Cooley створює агент редагування конфіденційної інформації на базі юридичної версії.

Безпека, управління та контроль витрат

За моделем управління кожен агент отримує власну криптографічно підтверджену ідентичність з мінімальними привілеями, яка фіксується в журналах, що реєструють його роботу, разом із детальними ролевими дозволами, схваленими адміністраторами безпеки організації; коли агент підключається до зовнішньої системи, його ідентичність передається через OAuth. Кожна дія агента записується в журнал аудиту, який приписується агенту, а не особі. Усі агенти Gemini виконуються всередині Agent Sandbox зі своєю мережевою межою, і весь трафік проходить через Agent Gateway, який, за словами допису, є AI‑мережею‑фаєрволом, що в режимі реального часу забезпечує дотримання політик організації.

Контроль витрат включає оркестрацію кількох моделей; інструмент Smart Routing, який автоматично розподіляє корпоративні навантаження, щоб кожне працювало на моделі, що забезпечує максимальну продуктивність за найнижчою вартістю; та реальні обмеження витрат, встановлені для кожного проєкту в Cloud Billing Console, які зупиняють агента проєкту при спрацьовуванні. Google повідомив, що його новітня система TPU 8i забезпечує на 80 % кращу цінову ефективність порівняно з попереднім поколінням, і назвав лінійку моделей: Argon — для передових роздумів, Flash — для швидкості та об’єму, Omni — для генеративних медіа та Gemma — для легких, відкритих навантажень на периферії.