В четверг Google Cloud представила Gemini Agent — универсальный ИИ-агент для рабочего места, который, по словам компании, может принять цель, выполнить работу в облаке и вернуться с готовым результатом — даже если задача занимает часы или дни.

Этот запуск отражает то, как ИИ на рабочем месте выходит за рамки ассистентов, отвечающих на вопросы, и превращается в программное обеспечение, которому поручают работу и оставляют выполнять ее самостоятельно. Генеральный директор Томас Куриан представил продукт на мероприятии Google Gemini at Work, отметив, что «работа теперь начинается в окне промпта». Дополнительные сведения доступны в официальном анонсе Google.

Gemini Agent работает в Gmail, Docs, Sheets, Slides, Drive, Chat и Calendar, а также интегрируется с Microsoft 365 и Slack. Google позиционирует его как единый рабочий ИИ, который продолжает работать в облаке после того, как пользователь закроет ноутбук, то есть одна задача может растянуться на часы или дни.

«Коллеги-агенты» с собственными аккаунтами

Самая примечательная функция — так называемые коллеги-агенты. Руководитель описывает роль, например координатора мероприятий, и Gemini создает агента с собственным аккаунтом Workspace: адресом электронной почты, календарем, хранилищем Drive и записью в корпоративном справочнике. Каждый агент отслеживается в журнале аудита, отдельном от любого сотрудника-человека. По сути, такой порядок распространяет корпоративную идентичность — и связанную с ней подотчетность — на программное обеспечение.

Концепция опирается на опыт, уже накопленный другими ИИ-платформами: Grok популяризировал ее с помощью Grok Bot, OpenAI сделала то же самое с GPT dots, а Hermes представила функцию ботов с аналогичной функциональностью.

Интеграции и оркестрация нескольких моделей

Новый агент подключается к Salesforce, ServiceNow, Jira, Snowflake и BigQuery, а также к любому серверу, поддерживающему Model Context Protocol — открытому стандарту, работающему как универсальный переходник между ИИ и программным обеспечением. Он работает не только на моделях Google: Gemini в настоящее время распределяет задачи между моделями Gemini от Google и Claude от Anthropic, направляя каждую задачу той модели, которую Google считает наиболее подходящей с точки зрения качества и стоимости.

Безопасность, идентификация и изоляция

Предоставление программному обеспечению самостоятельности неизбежно вызывает вопросы безопасности, и ответ Google — относиться к каждому агенту как к сотруднику. Каждый агент получает криптографически подтвержденное удостоверение личности — цифровой ID, проверяемый с помощью криптографии, — а каждое действие фиксируется в журнале аудита, привязанном к агенту, а не к человеку.

Все агенты работают внутри Agent Sandbox — изолированной среды, предназначенной для отделения программного обеспечения от остальной части системы, а весь их трафик проходит через Agent Gateway, который Google описывает как «сетевой ИИ-файрвол».

Изоляция уже давала сбои. В июле исследователи из Accomplish AI сообщили, что локальный режим Claude Cowork мог выйти за пределы виртуальной машины Linux на компьютерах Mac и получить доступ к файлам на хост-компьютере — напоминание о том, что уровни изоляции для автономногоного обеспечения не гарантируют надежности.

Контроль затрат

Другая проблема — стоимость, поскольку агенты расходуют токены — фрагменты текста, которые ИИ-модели читают и пишут и за которые клиенты платят. По данным Google, почти 500 ее клиентов за прошедший год обработали более одного триллиона токенов каждый. Для контроля расходов компания ввела лимиты трат в реальном времени: когда проект достигает лимита, агент приостанавливает работу, пока кто-нибудь не нажмет на возобновление. Такая конструкция «пауза до возобновления» решает конкретный риск длительной работы: поскольку агенты продолжают работать после ухода пользователя, расход токенов может накапливаться без присмотра.

Доступность

Google не опубликовала цены или дату общего доступа для Gemini Agent. Версии для финансовых услуг и юридической сферы находятся в статусе предварительного просмотра — это две жестко регулируемые отрасли, где функции идентификации и аудита подвергнутся пристальному вниманию, — а версии для государственного сектора, здравоохранения и розничной торговли значатся как «скоро». Цены, сроки общего доступа и то, как ранние предварительные версии покажут себя в работе, — главные открытые вопросы по мере развертывания продукта.