Gemini agent od Google Cloud. Co to jest i jak działa w firmie

Czym jest Gemini agent

Gemini agent to jeden agent AI, który ma zastąpić w firmie kilka osobnych narzędzi: czat z asystentem, automatyzacje zadań i asystenta programisty. Google opisuje go hasłem, że użytkownik podaje cel, a nie instrukcje. Agent sam planuje pracę, korzysta z umiejętności i narzędzi, łączy się z systemami firmy i oddaje gotowy wynik w dokumencie, skrzynce albo środowisku programistycznym.

Zapowiedź padła w przemówieniu Thomasa Kuriana, prezesa Google Cloud, otwierającym konferencję Gemini at Work 2026. Produkt rozwija platformę Gemini Enterprise, z której według Google korzysta niemal 90 proc. firm z listy Fortune 100. Google podał też, że blisko 80 proc. klientów Google Cloud używa jego produktów AI.

Jak działa agent Google: pamięć, podagenci i dobór modelu

Najważniejsza różnica wobec dotychczasowego asystenta Gemini polega na tym, że agent pracuje w chmurze i nie znika po zamknięciu laptopa. Ma jeden zestaw pamięci i kontekstu niezależnie od urządzenia, więc zadanie rozpoczęte na komputerze można sprawdzić w telefonie. Według Google praca może trwać godzinami, a nawet dniami.

Przy złożonych zadaniach agent tworzy podagentów, czyli tymczasowych pomocników do konkretnej części pracy, każdy z własną tożsamością. Może prowadzić kroki równolegle i po kolei. Google wymienia cztery rodzaje pamięci agenta:

• pamięć sesji - bieżące zadanie, także wtedy, gdy trwa kilka dni,
• pamięć semantyczna - uporządkowana baza wiedzy z dokumentów, rozmów i pracy z innymi agentami,
• pamięć proceduralna - sposób wykonywania pracy, w tym umiejętności, które agent zapisuje sam dla siebie,
• pamięć epizodyczna - historia wszystkiego, co agent wcześniej zrobił.

Modele Gemini i Claude w jednym agencie

Google oddziela agenta od modelu. Gemini agent kieruje każde zadanie do modelu, który według systemu najlepiej do niego pasuje. Dziś są to modele Gemini oraz Claude od Anthropic, a później mają dojść inne modele prywatne i otwarte. Mechanizm Smart Routing ma kierować proste zadania do tańszych modeli, a trudne do mocniejszych.

To ruch nietypowy dla Google, który dotąd promował przede wszystkim własne modele, takie jak Gemini 4 Argon. Komunikat nie wyjaśnia, czy administrator może wyłączyć konkretnego dostawcę modelu ani gdzie przetwarzane są dane trafiające do modeli Anthropic. Dla firm z UE to pytanie istotne przy ocenie zgodności z RODO.

Gemini w Gmailu, Dokumentach i Kalendarzu

W Google Workspace agent działa w Gmailu, na Dysku, w Dokumentach, Prezentacjach, Arkuszach, Chacie i Kalendarzu. Pracuje bezpośrednio w wątku e-mail, dokumencie albo przestrzeni czatu. Google pokazał trzy sposoby użycia:

• Osobisty asystent. Przykład Google: polecenie umówienia spotkania z zespołem regionalnych koordynatorów wydarzeń bez podawania nazwisk. Agent ustala uczestników na podstawie przestrzeni czatu i poprzednich wątków, sprawdza kalendarze i zaczyna korespondencję, także z osobami spoza firmy.
• Proaktywne delegowanie. Gdy przełożony prosi mailem o aktualizację projektu w formie prezentacji, Workspace Intelligence rozpoznaje zadanie i proponuje przekazanie go agentowi jednym kliknięciem.
• Członek zespołu. Firma opisuje potrzebną rolę, a Gemini tworzy agenta-współpracownika z kontem Workspace, adresem e-mail, kalendarzem, Dyskiem i wpisem w katalogu firmy. Można go dodać do czatu albo oznaczyć w komentarzu do dokumentu, a jego zmiany widać w historii wersji pod jego nazwą.

Z jakimi systemami łączy się agent

Poza Workspace agent ma być dostępny w przeglądarce, aplikacjach na iOS i Androida, na komputerach z Windows i macOS, a także w wierszu poleceń, Microsoft 365 i Slacku. Może też działać bez własnego interfejsu, wbudowany w aplikację innej firmy przez API.

Google wymienia połączenia z Confluence, Microsoft Office, Teams, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres i Snowflake oraz z plikami na komputerze użytkownika. Agent obsługuje serwery MCP (Model Context Protocol), czyli standard łączenia modeli AI z zewnętrznymi narzędziami. Firmy mogą publikować własne narzędzia i umiejętności we wspólnym rejestrze, podobnie jak w opisanych wcześniej Gemini Skills.

Bezpieczeństwo i limity wydatków

Google odpowiada na typowe obawy działów IT wobec autonomicznych agentów. Każdy agent ma własną, kryptograficznie potwierdzoną tożsamość i uprawnienia nadawane jak pracownikowi, a każde jego działanie trafia do dziennika audytu przypisanego agentowi, a nie człowiekowi. Zadania wykonuje w sandboxie z własną granicą sieci, a ruch przechodzi przez Agent Gateway, czyli zaporę egzekwującą zasady firmy.

Druga warstwa to koszty. W konsoli Cloud Billing można ustawić twardy limit wydatków na AI dla projektu. Po jego osiągnięciu agent wstrzymuje pracę, a administrator może ją wznowić jednym kliknięciem. Rozliczanie per projekt pozwala przypisać koszty AI do konkretnych działów.

Dostępność, cena i niewiadome

Wpis Google Cloud nie zawiera ceny ani harmonogramu. Najważniejsze ograniczenia na dzień publikacji:

• Według 9to5Google Gemini agent jest w prywatnej wersji testowej, a szersza dostępność ma objąć „wkrótce” klientów wybranych planów Business i Enterprise Google Workspace. Google nie podał daty.
• Nie ogłoszono cennika ani tego, czy agent będzie wliczony w obecne licencje Workspace i Gemini Enterprise.
• Nie podano dostępności w Polsce ani obsługi języka polskiego.
• Wersje branżowe dla finansów i prawników są w wersji testowej. Administracja publiczna, ochrona zdrowia i handel mają dołączyć później.
• Opisy działania pochodzą od Google. Niezależnych testów agenta jeszcze nie ma.

Co to oznacza dla polskich firm

W naszej ocenie zapowiedź zmienia przede wszystkim sposób zakupu AI w firmach korzystających z Google Workspace. Zamiast osobnych licencji na asystenta, narzędzie do automatyzacji i dostęp do kilku modeli, Google proponuje jedną usługę z centralnym limitem kosztów. Podobną drogą idą Microsoft z nowym Copilotem i Anthropic z Claude dla zespołów, więc wybór dostawcy będzie zależał głównie od tego, gdzie firma trzyma pocztę i dokumenty.

Agent-współpracownik z własnym adresem e-mail i dostępem do Dysku to także nowe pytania prawne. Firma musi określić, jakie dane osobowe agent przetwarza, kto odpowiada za jego wiadomości wysyłane do klientów i jak spełni obowiązki przejrzystości z AI Act, gdy agent koresponduje z osobami spoza organizacji. Przed włączeniem pilotażu warto przygotować:

1. listę zadań, które agent może wykonywać bez zatwierdzenia człowieka,
2. zasady dostępu agenta do folderów i skrzynek oraz okres przechowywania jego pamięci,
3. limit wydatków dla projektu pilotażowego,
4. pytania do Google o lokalizację przetwarzania danych przez modele Gemini i Claude.