Google Cloud introduceert de Gemini agent: één agent die vragen beantwoordt, kenniswerk uitvoert, content maakt en code schrijft. De agent kiest per taak het beste model, inclusief Claude van Anthropic, en kan sub-agents en zogeheten coworker agents met een eigen identiteit inzetten.
Met de Gemini agent krijgen organisaties één universele agent die vanuit één promptvenster werkt. Je geeft de agent geen instructies, maar doelen. Hij plant het werk, gebruikt skills en tools, koppelt met bedrijfssystemen en levert het resultaat af in de documenten, inbox of ontwikkelomgeving waar je al werkt.
De agent draait in de cloud. Daardoor houdt hij één set herinneringen en context vast, ongeacht of je hem benadert via web, iOS, Android, Windows, Mac, de command line, Google Workspace, Microsoft 365 of Slack. Taken die uren of dagen duren, lopen gewoon door als je de laptop dichtklapt.
Gemini kan zelf tijdelijke sub-agents aanmaken, elk met een eigen identiteit, voor taken met meerdere stappen. Daarnaast bestaan er coworker agents. Die hebben een vaste rol, een eigen @agents.company.com-adres en eigen opslag. Ze krijgen alleen toegang tot de context die het team ze geeft.
Ook het geheugen is gelaagd. Google onderscheidt sessiegeheugen, semantisch geheugen (een kennisbank die de agent zelf opbouwt), procedureel geheugen voor werkwijzen en episodisch geheugen van alles wat de agent eerder deed.
Model is een aparte keuze
Google koppelt de agent los van het onderliggende model. Gemini kiest per taak tussen de eigen Gemini-modellen en de Claude-modellen van Anthropic. Later volgen andere private en open modellen. Volgens Google is het beste model niet altijd het grootste: eenvoudige taken worden zo goedkoper, moeilijke nauwkeuriger.
Voor koppelingen ondersteunt de agent onder meer Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres en Snowflake, plus elke MCP-server. Teams kunnen tools en skills publiceren in een bedrijfsbreed register.