A Google anunciou um agente unificado dentro do Gemini capaz de planejar tarefas e executá-las em aplicativos e sistemas empresariais, com a possibilidade de delegar o trabalho a subagentes e usar modelos da Google e de outros provedores. O lançamento começará pelos clientes corporativos antes que a tecnologia seja disponibilizada aos consumidores, com uma identidade empresarial independente e um registro de auditoria das ações.
A Google anunciou, durante um evento do Google Cloud, a transformação do Gemini de uma ferramenta para responder a perguntas em um agente capaz de assumir objetivos completos e executá-los em nome do usuário. O agente pode planejar o trabalho, usar habilidades e ferramentas personalizadas e conectar-se aos sistemas internos da empresa a partir de uma interface unificada.
A Google se concentrará inicialmente nas empresas, antes de disponibilizar o agente aos consumidores. O CEO da empresa, Sundar Pichai, afirmou que mais de um bilhão de usuários ativos mensais utilizam o Gemini e que quase 90% das empresas da Fortune 100 usam o Gemini Enterprise no trabalho. Segundo a Google, o foco nas empresas permite lidar com os desafios de segurança, escala e desempenho associados à operação de agentes capazes de tomar ações.
De instruções a objetivos
Thomas Kurian, CEO do Google Cloud, explicou que o agente pode receber objetivos, em vez de apenas instruções separadas. Em seguida, o Gemini planeja as etapas necessárias, usa as habilidades e ferramentas disponíveis e conecta o trabalho aos sistemas da empresa para atingir o objetivo.
Por padrão, o Gemini escolhe o modelo mais adequado para a tarefa, mas o usuário pode escolher outro modelo, começando pelos modelos Claude da Anthropic. A Google pretende adicionar futuramente modelos de código aberto e outros modelos proprietários à ferramenta de seleção de modelos. Também é possível anexar arquivos, pastas e projetos personalizados a fluxos de trabalho específicos.
Conexões amplas e identidade independente
O agente pode conectar-se a serviços como Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks, Postgres e Snowflake, além de servidores do Model Context Protocol (MCP) dentro ou fora da rede da empresa, segundo anunciou a Google.
O agente receberá uma conta independente no Workspace, com endereço de e-mail e contexto próprios. Nessa condição, ele poderá ser chamado por meio de uma menção, receber mensagens por e-mail ou participar de uma conversa em grupo. Ao executar ações, também criará um registro de auditoria atribuído ao agente, em vez de atribuí-lo a um funcionário humano.
Os usuários poderão acompanhar o que o Gemini executa por meio de uma interface de «caixa de tarefas» que exibe o progresso do trabalho, permite delegar tarefas a subagentes e mostra as habilidades específicas carregadas, o código utilizado e o caminho de execução.
O que muda na prática?
O anúncio leva o Gemini de um modelo de assistente que espera por uma solicitação direta a um sistema capaz de coordenar várias etapas e trabalhar com diferentes fontes e sistemas. Isso significa que o valor da ferramenta dependerá não apenas da qualidade do modelo, mas também da precisão das permissões, dos limites de acesso aos dados da empresa e da possibilidade de revisar as ações executadas pelo agente.
O agente estará disponível em dispositivos iOS e Android, computadores Windows e Mac, na interface de linha de comando, no Google Workspace, no Microsoft 365, no ServiceNow e no Slack. Entre os primeiros testadores estão a empresa de roupas esportivas On, a Shopify e o PayPal, enquanto a Google afirmou que os clientes do Gemini Enterprise incluem BNP Paribas, Bradesco, Merck, Orange Spain, Santee Cooper, SOMPO, Ulta Beauty e Wesfarmers.
A Google também anunciou opções flexíveis de gastos que incluem a coordenação de vários modelos, o roteamento inteligente e limites de gastos instantâneos, com o objetivo de ajudar as empresas a controlar os custos da inteligência artificial corporativa. A fonte não forneceu detalhes sobre preços, a data de disponibilidade geral ou os limites específicos de permissões, pontos que as empresas precisarão revisar antes de adotar o agente em larga escala.