谷歌升级Gemini智能代理，AI开始从聊天工具走向自主执行任务
谷歌宣布为人工智能助手Gemini推出全新的智能代理功能，让AI不再局限于回答问题，还能根据用户设定的目标自主规划任务、调用工具并推进工作。该功能将率先面向企业客户开放，未来再逐步推广至普通消费者。
谷歌表示，目前Gemini的月活跃用户已超过10亿，财富100强企业中也有近90%在工作中使用Gemini Enterprise。依托现有的用户规模和企业客户基础，谷歌希望进一步推动AI从提供建议转向实际执行任务。
一、AI从回答问题转向自主完成工作
过去，用户主要通过聊天窗口向AI提问并获取答案。如今，AI行业正逐步探索更进一步的应用模式，让AI能够直接参与工作流程，例如编写代码、安排会议、预约服务和规划旅行等。
Meta旗下的Muse、通过即时通信工具提供服务的Instinct，以及近期推出的ChatGPT Dots等产品，也在探索类似的智能代理模式。谷歌此次升级Gemini，同样希望让AI从对话工具转变为能够承担具体工作的数字助手。
与传统的问答模式不同，新版Gemini可以接收用户设定的目标，而不只是逐条执行明确指令。用户只需说明希望完成的任务，AI便可以自行规划步骤、调用相关技能和工具，并连接企业内部系统推进工作。
二、支持多种AI模型，可连接企业业务系统
在模型选择方面，Gemini会默认选择适合当前任务的AI模型，用户也可以手动指定。除了谷歌自家的模型，系统初期还将支持Anthropic旗下的Claude模型。谷歌表示，未来还计划将开源模型和其他私有模型纳入选择范围，让企业根据不同任务灵活调用AI能力。
用户还可以在任务请求中附加文件、文件夹或项目资料，为AI提供必要的工作背景。例如，企业可以将相关资料与专用技能组合成面向特定工作流程的项目，再交由智能代理处理。
为了支持更复杂的企业任务，Gemini还可以连接多种数据和业务系统，包括Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Jira、Confluence、Git、BigQuery、Databricks、Postgres和Snowflake等。
此外，系统还支持通过模型上下文协议（MCP）服务器连接企业内部或外部网络中的其他系统，进一步扩展可调用的工具范围。
三、新增任务收件箱，让执行过程更加透明
为了方便企业掌握AI的工作进度，谷歌还提供了名为“任务收件箱”的界面。
通过这一界面，用户可以查看Gemini的思考过程、任务分配情况、子代理的工作进度、专用技能的加载情况，以及相关代码和执行状态。
这一设计旨在让AI执行任务的过程更加透明。企业员工不必在提交指令后只能等待最终结果，还可以通过界面了解任务推进情况，跟踪不同环节的执行状态。
四、Gemini将拥有独立的Google Workspace账户
此次升级的另一项重要变化是，Gemini将拥有自己的Google Workspace账户，类似于企业中的一名新员工。
根据谷歌的介绍，该账户将配备独立的电子邮件地址和工作背景信息，能够了解企业内部的团队分工、员工所在时区、审批负责人以及日历安排等内容。
员工可以通过在消息中标记AI、向其发送电子邮件、共享资料或将其加入群聊等方式分配任务。当智能代理执行操作时，系统会以该代理自身的身份留下审计记录，而不是将操作记录归到某位员工名下。
这意味着，AI不仅能够参与企业工作流程，还可以通过独立身份开展任务，并保留相应的操作记录，便于企业追踪和管理。
五、覆盖多种办公入口，部分企业已参与测试
在使用入口方面，企业员工可以通过iOS和安卓移动设备、Windows和Mac电脑、命令行界面，以及Google Workspace、Microsoft 365、ServiceNow和Slack等平台使用这一智能代理。
这让员工不必始终停留在某一个AI应用中，也可以在日常办公工具里调用Gemini处理工作。
目前，谷歌已邀请部分企业参与早期测试，其中包括运动服装品牌On、Shopify和PayPal。
谷歌还列出了多家使用Gemini Enterprise的大型企业客户，包括法国巴黎银行（BNP Paribas）、巴西布拉德斯科银行（Bradesco）、默克（Merck）、西班牙Orange、Santee Cooper、日本大型保险集团SOMPO，以及美妆零售商Ulta Beauty和澳大利亚零售集团Wesfarmers等。
六、谷歌推出支出管理选项，帮助企业控制AI成本
随着AI开始承担更多实际工作，企业级AI的使用成本也成为需要关注的问题。
谷歌表示，将推出更加灵活的支出管理选项，包括多模型协同调度、智能路由和实时支出上限，帮助企业控制AI使用费用。
其中，多模型协同调度可以让不同模型配合完成任务；智能路由有助于根据任务需求分配模型；实时支出上限则帮助企业及时控制开支。
对于需要在多个业务系统中部署AI的企业来说，任务执行能力、系统连接范围和成本管理都将影响实际使用效果。
随着Gemini逐步向智能代理方向发展，谷歌正在尝试让AI不再只是辅助用户获取信息，而是进一步参与企业日常运营和工作流程。未来，这类工具能否在提升工作效率的同时兼顾安全管理、执行可靠性与使用成本，将成为企业评估其实际价值的重要因素。
