好好好，Google也來加入辦公智能體混戰，而且強調多模型呼叫的它連競爭對手Claude都給安排上了！
今天凌晨，Google Cloud發佈了一篇名為《Welcome to Gemini at Work 2026： Introducing the Gemini agent》的長文，由Google Cloud CEO Thomas Kurian親自署名，集中介紹了Gemini在企業Agent領域的一系列更新。
其中最重磅的當屬全新發佈的Gemini Agent。
按照Google的設想，這將是一個覆蓋各類工作任務、能夠長期運行的通用辦公Agent。
它可以幫你查資料、寫郵件、做PPT、分析資料、編寫和運行程式碼，還能跨應用呼叫工具，自行規劃任務，必要時召集多個子Agent一起幹活。
而且還有兩個特別值得注意的地方。
一是它可以擁有自己的企業身份，成為一名有信箱、有日曆、有獨立帳號的AI同事。
二是它能夠根據任務自動選擇底層模型，甚至呼叫Anthropic家的Claude。
好傢伙，Google連自家Gemini都不一定非用不可了？
更有意思的是，這次發佈的種種功能，怎麼看都有點衝著最近熱鬧起來的辦公Agent市場來的意思。
小扎聽了大概會有如下內心OS：
歌，你不卷你那笨蛋Gemini模型，一扭頭衝著我來了？？？？
Gemini agent
Google給它定下的工作原則是醬嬸兒的：
You give it objectives, not instructions.
給它目標，而非逐步指令。
也就是想讓Gemini agent幫忙幹活，不用一步步告訴它先做什麼、後做什麼。
只需要交代最終想要的結果，剩下的交給它自己安排。
其核心能力包括統一入口、雲端持久運行、跨平台呼叫、多Agent協作、事件觸發和定時任務等。
文中舉的例子是讓它幫忙完成一份市場分析報告。
它可以自己搜尋和整理資料、分析相關資料，在Google Sheets中建立財務模型，再呼叫Google Slides生成一份簡報。
整個過程中，它能夠根據任務需要選擇工具、呼叫不同應用，最後把完成的工作交還給你。
你可能會滿腦子問號——類似的跨應用操作，不算啥新鮮事兒啊，你幹啥呢？
網友對此也是不看好的居多，官宣推文下面隨手一截畫風black pink：
但，這次Google發佈Gemini Agent強調的是試圖把各種工作能力都集中到一個Agent身上。
有啥不同？
在Gemini Agent大框架下，Google還提出了Coworker Agent，直譯過來就是“同事智能體”。
Google現在允許企業為Gemini建立一個長期存在、具有明確工作職責的身份，讓它像團隊中的其他成員一樣參與日常協作。
而且AI同事配置了獨立的Google Workspace帳號、企業信箱、日曆、Google Drive記憶體空間……還能出現在公司的通訊錄裡。
首先上手門檻約等於無，其次建立完成後，團隊成員便可以像對待普通同事一樣，邀請它加入Google Chat群聊，或者在文件中@它。
AI同事用的是自己的身份，執行操作會留下自己的記錄，方便企業管理和追蹤它究竟做了什麼。
到這一步，看起來還是很normal。。。
比較不一樣的是，除開獨立身份，Gemini Agent獲得了一套更完整的記憶機制。
按照官方介紹，它一共擁有四種記憶。
第一種是會話記憶（Session Memory）。
主要用於保存當前任務的上下文。
即使一個任務持續好幾天，Gemini Agent也能記住已經完成了那些步驟，接下來還有那些工作。
第二種是語義記憶（Semantic Memory）。
Gemini Agent會從閱讀過的文件、與人的交流以及同其他Agent的協作中積累知識，並將其組織成結構化知識庫。
例如，記住公司有那些產品、團隊成員分別負責什麼、某個業務術語在公司內部具體指什麼。
第三種是程序性記憶（Procedural Memory）。
主要用於記錄一項工作應該如何完成。
比如，某類報告需要那些資料、按照什麼流程分析、最終以什麼格式交付。
這裡還有個細節，Gemini Agent甚至可以自己編寫Skills，把工作過程中學到的方法保存下來，供後續任務使用。
第四種是情景記憶（Episodic Memory）。
用於記錄過去完成過那些工作，以及相應的執行經歷。
四種記憶結合起來，Gemini Agent就有機會逐漸熟悉使用者的工作習慣、公司業務和團隊協作方式。
比如第一次讓它做項目周報，可能需要解釋報告結構、資料來源和工作流程。
等到第二次、第三次，它就可以沿用此前積累的知識和方法，減少使用者重新交代的內容。
Google還專門用了一個比喻，說“Gemini會像新員工一樣，在正式開展工作前，逐漸熟悉你、你的工具和團隊”。
好嘛。
這下連入職培訓都能自己做了。
唯一的問題是，這員工好像不會主動離職（此處送上一個微笑臉.jpg）。
此外，這玩意兒可以自己挑選幹活用的大模型。
Google這次明確表示，Gemini Agent的底層模型可以單獨選擇。
現階段，它可以在Google自家的Gemini系列，以及Anthropic的Claude系列模型之間進行動態選擇，未來還計畫支援更多閉源和開源模型。
至於具體用那個，Gemini會根據任務要求，在效果、速度和成本之間做選擇。
對於比較簡單的工作，可以使用成本較低的模型；面對複雜任務，則可以呼叫能力更強的模型。
一個項目中也可以組合多個模型完成不同環節。
Google將這套能力稱為多模型編排，並配套提供Smart Routing自動路由能力。
值得注意的是，Google還強調了一點——
底層模型可以變化，但Agent積累的上下文、Skills和企業資料可以保留下來。
主要就是讓它不必每次從零開始理解工作，而能延續之前的任務、知識和工作方式。
這意味著，即便未來模型能力排名發生變化，企業也可以調整底層模型，而無需將已經建立起來的工作流程全部推倒重來。
Google、Meta、OpenAI，海外日常Agent三國殺？
Google這次入場，時間點還挺微妙。
就在9月29日，OpenAI剛剛發佈了能夠7×24小時工作的Dots。
再往前，Meta也推出了個人AI Agent Muse。
如今Google帶著Gemini agent加入戰局，三家巨頭算是在Agent這件事上碰頭了。
咱一起來回顧一下另外兩家是啥路子。
Meta的Muse更偏向個人生活場景，可以幫使用者購物、預訂旅行、發郵件，甚至完成支付。
比如看中一件商品，Muse可以幫忙找貨、比較選項、操作網站，最終完成購買。
相比企業內部複雜的工作流程，Muse更關注個人日常生活中那些瑣碎、耗時間的事情。
這與Meta已有的社交產品和龐大使用者群體也有關係。
讓普通使用者習慣把購物、出行等需求交給AI，顯然也是Meta希望抓住的機會。
OpenAI的Dots與Gemini Agent的共同點就更多了。
Dots擁有獨立的雲端電腦，支援7×24小時運行，能夠記住使用者的長期目標和工作習慣，還可以連接超過4000個應用。
比如開發者收到新的使用者反饋，Dots可以主動分析問題、修改程式碼，並準備PR供人審查。
對於內容創作者，它也可以在新的採訪記錄到來後，整理素材、製作內容草稿。
不過，Dots目前更強調圍繞使用者個人持續工作。
它會逐漸瞭解使用者的偏好、目標和判斷標準，主動尋找可以推進的事項。
OpenAI也在探索面向企業崗位的專業Dots，讓Agent擁有獨立身份和職責，不過這部分目前主要處於早期企業試點階段。
相比之下，Google此次重點展示的，是讓Agent進一步進入企業已有的組織和辦公體系。
Gemini Agent可以利用Gmail、Docs、Sheets、Calendar等應用中的業務上下文，理解員工正在做什麼。
企業還能建立有獨立信箱、日曆、帳號和權限的Coworker agent，讓它以自己的身份參與團隊協作。
同時，Google還把模型選擇、企業資料連接、安全審計和成本控制放進這套體系。
甚至連競爭對手Claude，都可以成為Gemini agent完成任務時呼叫的底層模型。
這麼看下來，三家的側重點就比較清楚了。
One More Thing
BTW，Google的長文中還發佈了其它相關內容，感興趣的小夥伴可移步自行查看，啾咪～
- Gemini全面進入Google Workspace，支援跨應用完成工作
- 開放Skills、Tools與企業連接器
- 推出資料分析、金融和法律專業Agent
- 增強Agent安全治理和成本控制 (量子位)