谷歌悄悄加了個按鈕，Gemini長出手腳變打工人！三巨頭搶著教AI干活

新智元報道

編輯：元宇

【新智元導讀】谷歌悄悄加了一個Agent新入口：Gemini開始長出「手腳」，不再只負責回答問題，還準備下場替你干活了。

一張截圖，提前透露了今年谷歌I/O大會的一點重要信息：

Gemini不只想聊天了，它還想當Agent工作臺。

近日，長期追蹤谷歌產品變動的TestingCatalog抓到了Gemini上一個新的「Agents」入口。

它和Gems、Files并列，直接擺在一級入口，而不是只有開發者才能看到的隱藏選項。

這個改變釋放出一個清晰的信號：

Gemini的下一階段，不再只是一個「你問我答」的聊天框，而是一個「你下任務、它來執行」的工作臺。

把谷歌過去半年的產品動作串起來看，這條線已經很清楚了：

Agent Designer在Gemini Enterprise全面上線，NotebookLM補上音頻生成和視頻摘要，Agentspace整體并入Gemini Enterprise成為其核心引擎，Chrome嵌入Gemini側邊欄并上線Auto Browse讓AI代你操作瀏覽器。

而現在，Gemini的聊天界面里出現了一個與Chat并列的「Agents」標簽頁，用戶可以直接在里面新建任務、指定目標、掛載工具和文件，整個界面更像一個任務執行工作臺，而不是聊天窗口。

每一步都在做同一件事：把Agent能力從開發者后臺搬到普通用戶面前。

I/O還沒開場，谷歌的牌其實已經亮出了一半。

Chat不再是唯一中心

翻一下谷歌官方的產品描述，你會發現畫風已經變了。

2024年2月Gemini for Google Workspace剛上線的時候，那時的賣點是什么？Chat。

跟AI聊天，幫你寫郵件，幫你做會議紀要，本質上是一個塞進Workspace里的聊天助手。

現在再看谷歌官網對Gemini Enterprise的描述：「Gemini Enterprise讓團隊在一個安全平臺上發現、創建、分享和運行AI Agent。」

聊天能力依然是Gemini Enterprise的核心之一，但它現在已被清晰地納入到一個更大的Agent平臺框架之中。

TestingCatalog曝光的Gemini Enterprise測試界面

根據TestingCatalog曝光的Gemini Enterprise測試界面顯示，Agent已進入主交互區：左側可在Chat 與Agent間切換，右側則整合目標、Agent、應用連接與文件面板。

在新增的「智能體」標簽頁面中，首先映入眼簾的是「新建任務」和「收件箱」這兩個明確的入口。

當啟動一項新任務時，界面會展開為一個功能強大的任務工作區。

雖然核心的聊天視圖依然保留，但它的右側出現了一個結構化的任務面板。

該面板清晰地定義了任務的各個要素，包括明確的「目標」、執行任務的「智能體」、可訪問的「已連接的應用」以及所需的「文件」。

此外，右側邊欄還出現了一個「Require human review」（需要人工審核）開關，用戶可以對任務執行過程加入人工審核節點，整個界面也因此更像一個任務執行工作區，而不只是普通聊天窗口。

這表明你打開Gemini，將不再僅僅是為了聊天，而是要「跑一個任務」。

這也印證了谷歌對Gemini Enterprise的定義，已經從一個「聊天助手」轉變為一個強大的「Agent運行平臺」。

不用寫代碼

也能造Agent

落到產品層面，最硬的一塊拼圖是Agent Designer，它已于2025年底正式上線了。

谷歌官方對它的定義是：

一個交互式的無代碼/低代碼平臺，用于在Gemini Enterprise中創建、管理和發布單步及多步Agent。

拆開來看三個關鍵能力：

第一，多步驟Agent。

不是「幫我寫封郵件」這種單次指令，是支持多步任務編排，Agent下面還能掛子Agent，串成工作流。

第二，連接真實工具。

Gmail、谷歌Drive、Jira、GitHub、Notion、SharePoint，這些都是官方更新日志里列出來的已上線連接器，Shopify等更多連接器也已進入公開預覽。

第三，定時執行。

Agent不需要你盯著，設好時間自己跑。

而在此之前，谷歌已經通過Agentspace（現已并入Gemini Enterprise）驗證了這條路線：把知識搜索和Agent執行捏到同一個平臺里。

員工不用關心后面跑的是哪個Agent、調的是哪個數據源，在一個界面里搜、問、跑，全搞定。

而泄露界面里出現的C端Agent標簽頁，意味著這套能力不會只留在企業版。

谷歌大概率要把它推給所有用戶。

光有大腦不夠

還得有手腳

這里有個容易混淆的概念需要拆清楚。

Agent不等于大模型。

大模型更像是 Agent 的「大腦」，負責理解任務、推理路徑和生成決策。

但要真正把事情做完，還需要一層「手腳」，也就是編排層，負責拆解步驟、調用工具、銜接上下文，并處理執行過程中的異常。

谷歌這次補上的，正是這層能力。

從公開資料看，Gemini Enterprise里的Agent Designer，可以理解成一個面向普通企業用戶的可視化Agent工作臺：不用寫代碼，也能把單步、多步任務編排出來。

相比之下，Vertex AI Agent Builder里的Agent Designer更偏底層和開發者場景。

兩者能力框架高度相似，只是前者被做成了更易用、門檻更低的產品界面。

換句話說，谷歌做的不是單純把模型變得更會聊天，而是把原本更偏開發者的 Agent 構建能力，包裝成了普通用戶也能上手的可視化工作臺。

對C端用戶來說，這意味著一件事：你不需要懂API，不需要寫Python，拖拖拽拽就能讓AI幫你跑完一個工作流。

從「能聊天的AI」到「能干活的AI」，中間隔的就是這個編排層。

編排層三國殺

把視野拉遠一步：谷歌不是唯一在搶編排層的人。

Anthropic和OpenAI各自押了完全不同的路線，三家的分歧大到像在做三個不同的產品。

先看理念。

谷歌走的是平臺化。

把Agent能力嵌入已有產品矩陣：Workspace、Search、NotebookLM、谷歌 Cloud，靠分發優勢碾壓。

邏輯很清楚：20億+用戶的觸達能力是護城河，Agent做出來直接塞進用戶已經在用的工具里。

Anthropic走的是工具化。

Claude Cowork運行在桌面端，直接操作本地文件、文件夾和應用程序。

Anthropic的官方產品頁寫道：

它能在不同應用之間自由切換，整合多個來源的信息，不需要用戶協調每一步就能完成任務。

https://www.anthropic.com/product/claude-cowork?utm_source=chatgpt.com

不建平臺，不搞生態，讓模型本身成為Agent。

OpenAI更像是在走平臺與生態并舉的路線：

一邊通過GPTs和GPT Store擴大第三方供給與分發，一邊在API側從Assistants API遷移到Responses API，并以Agents SDK承接更完整的agent開發。

再看架構差異。

谷歌重編排層。

Vertex AI Agent Builder提供完整框架，Agent Designer做前端，企業級多Agent協作是核心賣點。

Anthropic輕編排重能力。

模型原生支持工具調用和環境交互，編排的事交給開發者自己搞定。Claude的思路是：與其我幫你搭框架，不如我直接足夠強，你愛怎么編排怎么編排。

OpenAI在中間。

Assistants API提供了一層編排抽象，但沒有谷歌那么重，GPT Store負責分發，但生態活躍度一直是個問號。

目標用戶也完全不同。

谷歌瞄準企業IT部門和C端普通用戶，門檻最低。Anthropic瞄準開發者和高級用戶，上限最高。OpenAI試圖廣覆蓋，開發者和C端都要。

有意思的是，三家現在競爭的已經不是「誰的模型更聰明」。編排層的易用性和生態豐富度，才是決定開發者選誰的勝負手。

誰先讓十億人用上Agent

這一次的戰場，不在模型層。

谷歌CEO Sundar Pichai曾在官方博客中說過：谷歌的競爭力，從來不只是某一個模型版本，而在于它背后那套完整的全棧能力：

從研究、模型與工具，到觸達數十億用戶的產品入口，再到覆蓋全球的云網絡和數據中心體系。

當Agent從API走向GUI，「人人可用」的臨界點正在逼近。

而在這個臨界點上，分發能力的重要性，正在迅速超過模型跑分。

Anthropic的優勢，在于它更早把「computer use」這類原生 Agent能力推到臺前。

Claude已經可以通過截圖、鼠標和鍵盤與桌面環境交互，Cowork也明確強調它不是聊天助手，而是一個能在本地文件、文件夾和應用之間切換、代替用戶執行多步知識工作的系統。

但Anthropic的短板也很明顯：它沒有谷歌那樣的消費級產品矩陣，Cowork目前官方口徑仍是research preview，雖然擴張很快，但離真正的大規模默認分發仍有一大段距離。

距離谷歌I/O大會不到一個月，谷歌很有可能會進一步公開自己的Agent方向。

這更像是一場「分發對執行」的對賭。

谷歌的賭注是：當Agent能力被接進Gemini、Workspace和更廣泛的產品入口，現成的分發網絡會迅速完成用戶教育。

而Anthropic賭的則是：當開發者和高級用戶真正體驗過能跨應用、會動桌面的Agent之后，他們會優先為執行力買單。

這場Agent競爭的焦點，正在從「誰更會聊天」轉向「誰更能把任務做完」。

比拼的不只是 Agent 的執行力本身，還有誰能把這種能力最快、最大規模地送到用戶手里。

谷歌和Anthropic都在押注Agent，但它們押的不是同一種勝利方式。

參考資料：

https://www.testingcatalog.com/google-develops-its-own-desktop-agent-to-compete-with-cowork/