Google Cloud 推出了 Google Cloud Gemini 智能体，一个用于企业工作的单一智能体。Gemini 智能体是来自 Google Cloud 的云端托管智能体，可以回答问题、完成知识型工作、创作媒体内容，并编写和运行代码。这一切都通过 1 个提示框和 1 个 API 完成。对于开发者而言，智能体是产品本身，而模型只是一个路由决策。
TL;DR
- 运行于： Google Cloud（AI Hypercomputer）。可通过网页、移动端、桌面端、CLI、Workspace、Microsoft 365、Slack 或无界面方式访问。
- 最佳案例： Bloomberg Media 通过在 Knowledge Catalog 中为数据智能体提供数据基础，将 SQL 查询准确率提升了 63%。
- 要点：
- 最佳情况：1 个受治理的智能体，具备云端记忆、子智能体和硬性支出上限。
- 最差情况：买家只能基于客户轶事来评估它，而非可复现的数字。
什么是 Google Cloud Gemini 智能体？
它是一个任务委派层，而不是聊天机器人。你给它的是目标，而不是指令。它会规划工作、选择技能和工具、连接公司系统，并返回完成的成果。
Google 列出了 6 项架构原则：
- 统一智能体： 聊天、自主目标和代码生成共享 1 个界面。
- 无处不在的访问： 任何设备或渠道，并可嵌入第三方应用。
- 持久执行： 它在云端运行，拥有 1 套记忆和 1 个个性化图谱。持续数小时或数天的任务在你合上笔记本电脑后仍会继续运行。
- 多智能体编排： 它会创建临时的子智能体，每个都有自己的身份，并运行并行或顺序步骤。
- 深度上下文感知： 它会随时间学习你的工具、数据和工作历史。
- 模型选择灵活性： 每项任务都在最合适的模型上运行。
今天在 Google Cloud 的 Gemini at Work 活动上，我们发布了 Gemini——一个全新的单一通用工作智能体，它拥有你的全部业务上下文，可用于从知识型工作到回答问题、从内容创作到编程的一切事务，全部通过一个提示框完成。… pic.twitter.com/2Z1PZg74Ui
— Thomas Kurian (@ThomasOrTK) 2026年10月8日
Gemini智能体如何记忆和推理？
它保留4种记忆。会话记忆涵盖当前任务，甚至可跨天持续。语义记忆是它从文档和人员中构建的结构化知识库。程序性记忆存储工作如何完成，包括它为自己编写的技能。情节记忆记录它以前做过的所有事情。
技能是以模块化提示词的形式存储在公司共享注册表中的。工具来自企业工具注册表。连接器覆盖Slack、Jira、Salesforce、ServiceNow、BigQuery、Snowflake、桌面文件以及任何 Model Context Protocol 服务器。
它使用哪些模型？
目前它在Google的Gemini模型和 Anthropic的Claude模型之间进行编排，还计划支持其他私有模型和开放模型。Google自己的产品线包括用于前沿推理的Argon、用于速度和批量的Flash、用于生成式媒体的Omni，以及用于开放权重边缘工作的Gemma。
什么是同事智能体？
同事智能体是一个具有明确角色的持久队友。在Workspace中，它拥有自己的账户：电子邮件地址、日历、云端硬盘和目录条目。同事在Chat或Docs中@提及它，它的编辑会在版本历史中以其自己的名义出现。它只能看到与其共享的内容。
该智能体还可以在Gmail、Docs、Sheets、Slides、Chat和Calendar中内联工作，并提供对它发现的任务的1键委派。
它为数据团队带来什么？
数据和机器学习工程师用通俗语言描述目标。智能体随后编写PySpark代码、提供notebook、训练模型并修复流水线问题。业务用户可获得可重复运行且不产生token成本的已保存BigQuery报告。
三项服务为基础提供支撑。Knowledge Catalog为每个智能体统一映射业务定义。Smart Storage就地丰富非结构化对象；Google表示90%的企业数据是非结构化的。Borderless Lakehouse可查询Amazon S3和Azure Data Lake，且无可变出口费用。
智能体如何被治理？
Google 将治理框架化为 4 个问题： 它是谁、它可以做什么、它做了什么，以及它绝不能碰什么。
- 身份： 每个智能体都拥有经加密证明的身份，并配备最小权限。
- 授权： 基于角色的访问控制，通过 OAuth 等标准映射到外部系统。
- 审计： 每项操作都记录到智能体，而不是某个人。
- 策略： 智能体在 Agent Sandbox 中运行。所有流量都经过 Agent Gateway——一个对每个智能体应用 1 套策略的 AI 网络防火墙。
Google 如何控制成本？
三个手段： 多模型编排、将工作负载分流到最便宜的可用模型的 Smart Routing，以及实时支出上限。团队在 Cloud Billing Console 中设置硬性项目限额。当触发限额时，该项目的智能体会暂停，直到有人恢复它。在此基础上，Google 团队表示其 TPU 8i 系统 的性价比比上一代高出 80%。
它如何比较？
| 功能 | Google Cloud Gemini 智能体 | Microsoft 365 Copilot | OpenAI ChatGPT Work | Amazon Quick |
|---|---|---|---|---|
| 模型 | Gemini 系列 + Anthropic Claude；计划支持更多 | 来源页面未披露 | 发布时为 GPT-5.6 | 未披露（Fast、Balanced、Smart 模式） |
| 界面 | Web、iOS、Android、Windows、Mac、CLI、Workspace、M365、Slack、无界面 | M365 应用、Teams、Copilot Chat | Web、移动端、Mac 和 Windows 桌面端、Slack、Teams | 桌面端、Web、移动端、浏览器和 M365 扩展 |
| 持久代理身份 | 拥有自己邮箱、日历和云端硬盘的同事代理 | 未披露 | 未披露 | 未披露 |
| 长时间运行的工作 | 在云端运行数小时或数天 | 未披露 | 时长；计划任务 | 快速流程；Quick Automate（企业版） |
要点总结
- 1 个智能体，1 个 API：问答、知识工作、媒体与代码。
- 目前可在 Gemini 和 Claude 模型之间路由任务。
- Coworker 智能体拥有自己的 Workspace 身份。
- 严格的每个项目支出上限可暂停失控的智能体。
- 尚无基准测试、价格或正式发布日期。
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文章 Google Cloud 推出 Gemini Agent，一个面向企业工作的通用智能体 首发于 MarkTechPost.