Google выводит ИИ-агент Gemini из режима чат-бота в роль цифрового сотрудника: он сможет получать цель, строить план, подключаться к корпоративным системам и выполнять работу от имени компании. Для русскоязычных IT-команд это ещё один сигнал, что следующий этап внедрения генеративного ИИ — не ответы в окне чата, а контролируемое выполнение задач в привычном рабочем контуре.
Новый ИИ-агент Gemini Google представила на мероприятии Google Cloud, сообщает TechCrunch. По словам гендиректора Google Сундара Пичаи, у Gemini уже более 1 млрд активных пользователей в месяц, а Gemini Enterprise используют почти 90% компаний из списка Fortune 100. Стартовать с агентной функциональностью Google намерена именно в корпоративном сегменте: там сложнее требования к безопасности, масштабированию и производительности, зато и цена ошибки заметно выше, чем при составлении письма или краткого пересказа документа.
Главное отличие от обычного ассистента — агенту можно передать не пошаговую инструкцию, а конечную цель. Глава Google Cloud Томас Куриан описал подход формулой «цели, а не просто инструкции». В ответ Gemini должен самостоятельно разбить работу на этапы, подобрать нужные навыки и инструменты, обратиться к внутренним сервисам компании и довести задачу до результата. Если работа слишком велика, агент может передавать части задач субагентам. Для пользователя это выглядит как единая точка входа, а не как набор разрозненных ботов для календаря, кода, аналитики и тикетов.
Google также делает ставку не на одну модель. По умолчанию система сама выбирает подходящую модель для конкретной задачи, но пользователь сможет вмешаться в выбор. На первом этапе среди сторонних вариантов заявлены модели Claude от Anthropic; позднее Google обещает добавить модели с открытым исходным кодом и другие частные модели. Это важный разворот для рынка: корпоративный агент становится слоем оркестрации над несколькими моделями, а не витриной одного вендора. Правда, за удобным переключателем остаются вопросы качества, стоимости и ответственности за результат каждой конкретной модели.
Подключений обещают много: Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks, Postgres и Snowflake. Агент также сможет безопасно работать с серверами Model Context Protocol внутри и за пределами корпоративной сети. Запросу можно прикладывать файлы, папки и проекты с заранее собранными материалами и навыками. Для разработчиков и платформенных команд это означает, что MCP постепенно превращается из модной аббревиатуры в практический интерфейс интеграции: ценность будет не в самом подключении агента, а в том, какие действия ему разрешены, какие данные он видит и как они проверяются.
Самая примечательная деталь — Gemini получит отдельную учётную запись Google Workspace, собственный адрес электронной почты и собственный контекст. Агент сможет понимать структуру компании: кто входит в какую команду, в каком часовом поясе работает, кому требуется отправить задачу на согласование и какие встречи уже стоят в календаре. Его можно будет позвать упоминанием, письмом, предоставлением доступа к материалам или добавлением в групповой чат. Когда агент действует, запись в журнале аудита будет привязана к нему, а не к человеку. Для ИБ-специалистов это выглядит лучше, чем сценарий, где сотрудник без следов копирует данные в личный чат-бот; для владельцев процессов — как новый тип сервисного аккаунта, только с инициативой и языковой моделью внутри.
Google обещает показывать ход работы в отдельном интерфейсе задач: пользователь увидит, как Gemini рассуждает, делегирует задачи субагентам, подгружает специализированные навыки, работает с кодом и движется к завершению. Агент будет доступен на iOS и Android, Windows и macOS, в командной строке, Google Workspace, Microsoft 365, ServiceNow и Slack. Ранними тестировщиками стали On, Shopify и PayPal; среди клиентов Gemini Enterprise Google называет BNP Paribas, Bradesco, Merck, Orange Spain, Santee Cooper, SOMPO, Ulta Beauty и Wesfarmers.
Отдельно Google говорит о гибких схемах расходов: мульти-модельной оркестрации, автоматическом выборе маршрута и лимитах затрат в реальном времени. Это не второстепенная деталь. Агент, который читает документы, запускает код, обращается к нескольким системам и вызывает субагентов, способен быстро превратить пилот в непредсказуемый счёт. Поэтому внедрять ИИ-агент Gemini разумнее с узких процессов: подготовки отчётов, первичной обработки обращений, поиска по внутренней базе знаний или сопровождения типовых задач в трекере. Нужны также минимальные права, журналирование и понятная точка, где человек подтверждает действие с внешними последствиями.
Конкуренция в корпоративном ИИ смещается от качества одиночного ответа к вопросу, кому бизнес доверит цепочку действий и доступ к своим системам. Google располагает сильной позицией за счёт Workspace, облака и уже существующей аудитории Gemini, но ей предстоит доказать, что новый коллега с корпоративной почтой не станет самым быстрым способом размножить ошибки по всей компании. Подробности анонса приводит .