Google сделала очередной шаг к автоматизации корпоративной работы, представив Gemini agent — интеллектуального агента, способного самостоятельно выполнять многоэтапные задания без постоянного участия человека. Новинка, анонсированная подразделением Google Cloud на конференции Gemini at Work 2026, предназначена для компаний и организаций. В отличие от привычных ИИ-чат-ботов, которые преимущественно отвечают на запросы, Gemini agent ориентирован на достижение конкретного результата: он может анализировать информацию, готовить документы и презентации, программировать, создавать медиаматериалы и взаимодействовать с корпоративными сервисами.

Главная особенность системы заключается в том, что сотруднику достаточно сформулировать конечную цель, а последовательность действий искусственный интеллект определит самостоятельно. Gemini agent умеет распределять сложные задания между специализированными субагентами, использовать различные ИИ-модели, обращаться к корпоративным данным и сохранять контекст работы на протяжении нескольких дней. На начальном этапе технология проходит закрытое тестирование, а впоследствии Google планирует предоставить её корпоративным клиентам Workspace на отдельных тарифах Business и Enterprise.

От обычного ИИ-помощника к самостоятельному исполнителю

Большинство пользователей привыкли взаимодействовать с искусственным интеллектом через последовательность запросов. Человек задаёт вопрос, получает ответ, уточняет детали и самостоятельно решает, что делать дальше.

Google предлагает изменить этот подход.

Gemini agent разрабатывается как система, способная не только генерировать информацию, но и выполнять практические действия для достижения поставленной цели.

Например, вместо нескольких отдельных запросов на поиск документов, анализ данных, подготовку диаграмм и оформление презентации пользователь сможет поручить агенту подготовить готовый отчёт по проекту.

Искусственный интеллект самостоятельно определит необходимые этапы, найдёт доступную информацию, выберет подходящие инструменты и сформирует результат.

При этом степень самостоятельности агента зависит от предоставленных ему разрешений, подключённых сервисов и установленных организацией ограничений.

Таким образом, речь идёт не о простом расширении возможностей чат-бота, а о переходе к автоматизированному выполнению рабочих процессов.

Gemini agent сможет самостоятельно готовить отчёты и презентации

Один из примеров применения новой технологии Google продемонстрировала на типичной офисной задаче.

Предположим, руководитель отправляет сотруднику электронное письмо с просьбой подготовить презентацию, отражающую актуальное состояние проекта.

В обычной ситуации человеку пришлось бы самостоятельно изучить переписку, найти последние документы, собрать необходимые показатели, проверить их актуальность и оформить материал.

С Gemini agent значительная часть этой работы может выполняться автоматически.

Система Workspace Intelligence способна определить, что полученное письмо содержит задачу, подходящую для делегирования искусственному интеллекту.

После подтверждения со стороны пользователя агент приступает к её выполнению.

Он может изучить доступные материалы, извлечь необходимые сведения, подготовить структуру презентации и сформировать документ с актуальными данными.

Это особенно полезно для сотрудников, которым регулярно приходится собирать информацию из разных корпоративных источников.

Вместе с тем окончательная проверка фактов, выводов и конфиденциальных сведений остаётся важной частью рабочего процесса, особенно если подготовленные материалы предназначены для клиентов или руководства.

Организация встреч и мероприятий без ручного согласования

Ещё один сценарий использования Gemini agent связан с планированием совместной работы.

Google описывает возможность поручить агенту организацию встречи или корпоративного мероприятия без необходимости самостоятельно выполнять каждое действие.

Система сможет определить предполагаемых участников на основании предыдущих мероприятий и доступного рабочего контекста.

Затем агент проверит информацию в календарях сотрудников, оценит подходящие временные интервалы и начнёт согласование встречи через корпоративные средства коммуникации.

При необходимости он сможет инициировать переписку с участниками, чтобы уточнить их доступность.

Подобная автоматизация особенно актуальна для крупных организаций, где согласование времени между несколькими отделами иногда занимает больше времени, чем само совещание.

Однако фактические возможности агента будут определяться тем, к каким календарям, сообщениям и другим данным компания разрешит ему обращаться.

Искусственный интеллект сможет выполнять функции разных специалистов

Разработчики позиционируют Gemini agent как универсального корпоративного исполнителя, которого можно адаптировать под определённые рабочие роли.

В зависимости от задачи агент способен заниматься подготовкой аналитических материалов, обработкой документов, созданием контента, программированием и другими интеллектуальными операциями.

В частности, предусмотрена возможность написания и выполнения программного кода.

Это открывает перспективы для автоматизации технических задач, включая обработку данных, создание небольших программных инструментов и выполнение отдельных этапов разработки.

При этом Gemini agent не ограничивается использованием одной языковой модели.

Система выбирает подходящие модели и инструменты в зависимости от характера поручения.

Помимо моделей семейства Google Gemini, заявлена поддержка технологий Anthropic Claude.

В дальнейшем Google рассчитывает расширять перечень совместимых решений, включая сторонние проприетарные и открытые модели.

Такой подход позволяет использовать разные интеллектуальные системы в рамках единого рабочего процесса, не заставляя сотрудника самостоятельно переключаться между ними.

Сложные проекты будут распределяться между несколькими ИИ-агентами

Одной из важных особенностей Gemini agent стала поддержка многоагентной архитектуры.

Если задача состоит из нескольких относительно самостоятельных этапов, основной агент может привлекать специализированных субагентов.

Каждый из них получает определённую часть работы, после чего результаты объединяются для достижения общей цели.

Например, при подготовке большого аналитического отчёта отдельные компоненты системы могут заниматься поиском информации, обработкой данных, программированием и формированием итоговых материалов.

Подобная организация работы позволяет разделять сложные процессы на более управляемые операции.

Кроме того, агент способен взаимодействовать со сторонними инструментами и корпоративными системами.

Продолжительность выполнения задания не ограничивается одной короткой сессией. Некоторые процессы могут занимать несколько часов или даже дней.

Это отличает новую технологию от привычного взаимодействия с ИИ, когда пользователь ожидает ответ непосредственно после отправки сообщения.

Четыре вида памяти помогут Gemini agent сохранять рабочий контекст

Для выполнения длительных заданий Google предусмотрела специальную архитектуру памяти.

Агент работает в облачной инфраструктуре и использует общий контекст, персонализированные данные и сведения о предыдущих действиях.

Система включает четыре основных механизма памяти.

Сессионная память

Отвечает за сохранение информации о текущем задании.

Она позволяет агенту учитывать уже выполненные действия, промежуточные результаты и первоначальную цель, даже если работа продолжается несколько дней.

Благодаря этому системе не требуется каждый раз начинать выполнение задачи заново.

Семантическая память

Предназначена для накопления структурированных знаний.

Такая память формируется на основании доступных документов, взаимодействия с сотрудниками и обмена информацией между агентами.

Она помогает системе учитывать рабочие понятия, связи между проектами и другие сведения, необходимые для выполнения корпоративных задач.

Процедурная память

Содержит информацию о способах выполнения работы.

В ней могут сохраняться рабочие последовательности, методы решения задач и навыки, сформированные агентом в процессе деятельности.

Это позволяет повторно использовать уже освоенные подходы при выполнении похожих поручений.

Эпизодическая память

Фиксирует историю предыдущих действий.

С её помощью агент может учитывать ранее выполненные задания, принятые решения и полученные результаты.

Такой механизм особенно важен при работе с длительными проектами, где новые действия зависят от предыдущих этапов.

В совокупности четыре вида памяти должны обеспечить более последовательную работу искусственного интеллекта и уменьшить необходимость многократно объяснять ему одни и те же обстоятельства.

При этом практическое применение подобных механизмов требует особого внимания к безопасности корпоративных данных, разграничению доступа и срокам хранения информации.

Для запуска агента достаточно упомянуть @Gemini

Google стремится сделать новую систему доступной непосредственно в привычных рабочих приложениях.

Для обращения к агенту предусмотрена команда @Gemini, которую можно использовать в поддерживаемых сервисах компании.

В их число входят Gmail, Google Документы, Google Таблицы, Google Презентации и Google Chat.

Благодаря этому сотрудникам не обязательно переходить в отдельное приложение каждый раз, когда требуется поручить искусственному интеллекту новую задачу.

Например, агенту можно передать задание непосредственно из рабочего документа или переписки.

После получения поручения система сможет задействовать доступные инструменты и данные, необходимые для его выполнения.

Такой способ взаимодействия делает искусственный интеллект частью существующего корпоративного рабочего процесса, а не отдельным сервисом, требующим постоянного переключения внимания.

Поддержка Slack, Microsoft 365 и сторонних приложений

Gemini agent не ограничивается собственной экосистемой Google.

Компания заявляет о возможности взаимодействия с различными рабочими средами и программными инструментами.

В числе поддерживаемых направлений интеграции упоминаются Google Workspace, Slack и Microsoft 365.

Кроме того, предусмотрена работа через командную строку и программные интерфейсы API.

Это позволяет подключать агента к сторонним приложениям, в том числе к системам, не имеющим привычного графического интерфейса.

Для крупных организаций такая гибкость имеет особое значение.

Многие компании одновременно используют несколько облачных платформ, собственные информационные системы и специализированное программное обеспечение.

Возможность объединить их в едином автоматизированном процессе потенциально позволит сократить количество ручных операций и упростить взаимодействие между разными корпоративными инструментами.

Однако для полноценной интеграции потребуются соответствующие настройки, разрешения и совместимые интерфейсы.

Как будет обеспечиваться безопасность корпоративной информации

Расширение самостоятельности ИИ-агентов неизбежно поднимает вопросы информационной безопасности.

Если система получает возможность читать переписку, анализировать внутренние документы, обращаться к календарям и запускать программный код, особенно важным становится контроль её полномочий.

В корпоративной среде необходимо учитывать права доступа сотрудников, конфиденциальность данных и последствия автоматического выполнения действий.

Например, агент, которому поручено подготовить отчёт, должен использовать только те документы, к которым у него есть соответствующий доступ.

Не менее важны механизмы подтверждения потенциально значимых операций, особенно связанных с изменением данных, отправкой сообщений или выполнением кода.

Само наличие интеллектуального агента не отменяет необходимость человеческого контроля.

Поэтому эффективность подобных систем будет зависеть не только от качества используемых моделей, но и от того, насколько надёжно организации смогут настроить правила их работы.

Когда Gemini agent станет доступен компаниям

На момент анонса Gemini agent находится на стадии закрытого предварительного тестирования.

Это означает, что технология пока не предназначена для свободного использования всеми клиентами Google Workspace.

Компания планирует постепенно расширять доступ к новому инструменту.

В перспективе Gemini agent должен появиться у корпоративных пользователей отдельных тарифных планов семейств Business и Enterprise.

Точные сроки массового запуска и полный перечень тарифов, включающих новую функцию, в представленной информации не уточняются.

Также пока рано оценивать, насколько успешно агент будет справляться со сложными рабочими процессами в реальных условиях.

Многое станет понятнее после расширения программы тестирования и появления практического опыта эксплуатации системы в организациях.

Google делает ставку на новую модель корпоративной работы

Появление Gemini agent отражает заметное изменение подхода технологических компаний к применению искусственного интеллекта.

Если первоначально генеративные модели использовались преимущественно для ответов на вопросы, создания текстов и обработки отдельных запросов, то теперь разработчики стремятся превратить их в инструменты самостоятельного выполнения рабочих процессов.

Для бизнеса это открывает перспективы автоматизации рутинных операций, ускорения подготовки документов и сокращения времени на координацию между сотрудниками.

Особенно востребованными подобные решения могут оказаться в организациях, где значительная часть рабочего времени уходит на поиск информации, подготовку отчётности и согласование действий.

Вместе с тем полноценная замена человеческого участия пока не является гарантированным результатом внедрения ИИ-агентов. Такие системы по-прежнему могут допускать ошибки, неправильно интерпретировать задания и нуждаться в проверке результатов.

Gemini agent демонстрирует направление, в котором развивается корпоративный искусственный интеллект: от инструмента, выполняющего отдельные команды, к цифровому исполнителю, способному самостоятельно организовывать работу ради поставленной цели.

Насколько эффективной окажется эта концепция на практике, покажут результаты тестирования и дальнейшее внедрение технологии в Google Workspace и другие корпоративные платформы.