谷歌将代理式 AI 引入 Gemini,先从企业用户开始
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谷歌在一场 Google Cloud 活动上宣布,将把 Gemini 推进到“代理式 AI”阶段,推出一个统一代理,可在单一界面中不仅回答问题,还能代表用户完成任务。公司表示,鉴于 Gemini 已在企业中广泛采用,初期将先面向企业推出,之后再扩展至消费者。
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谷歌周四在一场 Google Cloud 活动上宣布,正将其 Gemini AI 带入代理式 AI 时代,推出一个统一代理。该代理不仅能够回答问题,还能代表用户完成任务,且这一切都可通过单一界面实现。

此举正值 AI 工具从单纯的对话体验,进一步发展为能够接手指定任务、生成代码、安排会议、预约事项和预订出行等。与此同时,面向消费者的代理产品也在兴起,例如 Meta 的 Muse,以及通过消息系统运行的 Instinct 等产品,还有 ChatGPT 的 Dots 近期发布。

不过,谷歌在代理式 AI 的规模化推进上仍有很大机会。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊在活动开场时表示,Gemini 目前拥有超过 10 亿月活跃用户。他还称,《财富》100 强企业中,近 90% 现在都在工作中使用 Gemini Enterprise。

鉴于 Gemini 在企业界的采用情况,谷歌最初将重点把这一代理带给企业,之后再向消费者推出。

皮查伊表示,这将使公司能够解决推出此类强大代理所伴随的“围绕安全性、规模和性能的更难问题”。

Google Cloud CEO 托马斯·库里安解释称,这一新代理可以被赋予“目标,而不只是指令”。这意味着,它能够规划工作、使用定制技能和工具,并连接企业内部系统来完成目标。

默认情况下,AI 会选择完成任务的最佳模型,但用户也可以接管并自行选择模型——包括第三方模型,首批将支持 Anthropic 的 Claude 模型。谷歌表示,未来还将把模型选择器扩展至开源模型和其他私有模型。

请求中还可以包含附件,例如文件、文件夹,或针对特定工作流设计的其他项目,比如将文件与技能结合起来的项目。该代理可以连接企业的数据和系统,例如 Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Jira、Confluence、Git、BigQuery、Databricks、Postgres、Snowflake 等。

它还可以连接并安全地与公司网络内外的任何 Model Context Protocol(MCP)服务器协同工作。

用户可以通过“任务收件箱”界面跟踪 Gemini 正在执行的内容,在那里查看 Gemini 的思考过程、向子代理分派任务、加载特殊技能和代码,以及任务进展。

值得注意的是,这个 AI 将拥有自己的 Workspace 账户,就像它只是另一位同事一样。这意味着它有自己的电子邮件地址,也有自己的上下文,谷歌表示。它知道公司里谁属于哪个团队、他们所在的时区、哪些事项需要谁批准、每个人的日历上有什么安排等等。用户可以通过@提及、发送电子邮件、与其共享内容,或把它加入群聊来调用这一代理。随着它采取行动,它会生成归属于该代理而非某个人的审计记录。

该代理将可从 iOS 和 Android 移动设备、Windows 和 Mac 桌面端、命令行界面、Google Workspace、Microsoft 365、ServiceNow 和 Slack 访问。

该代理的早期测试者包括运动服饰品牌 On、Shopify 和 PayPal。谷歌还提到,Gemini Enterprise 的客户包括法国巴黎银行、Bradesco、默克、西班牙 Orange、Santee Cooper、SOMPO、Ulta Beauty 和 Wesfarmers 等大型企业。

谷歌表示,新的灵活支出选项——包括多模型编排、智能路由和实时支出上限——将帮助企业更好地控制其企业级 AI 成本。

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