谷歌發佈Gemini Agent辦公智能體，支持調用Claude
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谷歌在Google Cloud活動上推出了Gemini Agent，定位在企業辦公場景。它承擔的工作包括查找資料、撰寫電郵、製作演示文稿、分析數據，以及編寫並運行代碼。與只能被動應答的工具不同，這套Agent可以跨應用調用各類工具，自行拆解和規劃任務步驟，還能在需要時召集多個子Agent協同完成同一件事。這意味着使用者交給它的不再是一條指令，而是一項目標，中間的執行路徑由Agent自己安排。對企業來說，這種能力對應的是把原本分散在多個軟件裏的操作串成一條流程，減少人工在應用之間來回切換的成本。
給AI一個企業身份
谷歌同時提出Coworker Agent的思路，允許企業為Gemini創建長期存在的工作身份。這個身份不是臨時會話，而是配置獨立的Google Workspace帳號、企業電郵、日曆和Drive空間。有了這些，AI同事就能像普通成員一樣被邀請進入Google Chat群聊，也可以在文檔中被@提及。它因此進入企業的組織架構和協作關係裏，而不只是一個外部調用的接口。對企業而言，這帶來的是權限與歸屬上的變化：AI同事擁有自己的帳號和存儲空間，其產出與行為可以落在具體身份之下，便於在既有協作工具中直接對接。
四種記憶支撐長任務
Gemini Agent配備會話、語義、程序性和情景四種記憶機制。會話記憶負責儲存當前任務的上下文，即使一項任務持續數天，也能記住此前推進到哪一步。語義記憶從文檔和日常交流中積累知識，並把這些內容整理成結構化的知識庫。程序性記憶記錄工作是怎樣完成的，Agent可以自行編寫Skills把方法儲存下來，供之後複用。情景記憶則留存過去做過的工作及其執行經歷。四類記憶分別對應任務上下文、組織知識、操作方法和歷史經驗，共同支撐Agent在長期使用中不必每次從零開始。
按任務挑模型的編排
在底層模型的選擇上，Gemini Agent可以在Gemini系列和Claude系列之間動態切換。谷歌把這項能力稱為多模型編排，並提供Smart Routing自動路由。具體做法是依據效果、速度和成本三個維度來挑選模型，遇到簡單任務時調用成本更低的模型。這樣一來，企業不必為每項工作都綁定同一個模型，Agent會根據任務本身的特點自行決定用哪一個。對使用者來說，模型選擇從需要人工配置的環節變成了Agent內部的處理邏輯，而成本與響應速度也隨之成為可被自動權衡的變量。
為什麼值得看
谷歌入局辦公Agent，支持調用競品Claude，多模型編排和獨立身份設計值得關注。
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