Gemini agent: Google Cloud vuole un unico agente per tutto il lavoro

Un agente, una finestra, un'API

Il messaggio di Thomas Kurian sta in una frase: il lavoro inizia ora nella finestra di prompt. Il Gemini agent è presentato come l'unico punto d'ingresso per rispondere alle domande, produrre documenti, creare immagini e scrivere ed eseguire codice.

La promessa è quella della delega: si fissa un obiettivo, non una sequenza di istruzioni, e si torna a lavoro finito. L'agente può essere attivato su richiesta, pianificato, o reagire a eventi.

Può agire come assistente personale, come membro di un team (un project manager, ad esempio) o per conto di un ruolo preciso nell'organizzazione, come un analista finanziario.

Architettura: persistenza, sotto-agenti e scelta del modello

L'agente viene eseguito nel cloud e mantiene un unico grafo di personalizzazione, indipendentemente dal dispositivo. Distingue quattro memorie: la sessione in corso, una base di conoscenza semantica, una memoria procedurale (incluse skill che si scrive da solo) e una memoria episodica di tutto ciò che ha già fatto.

Per i compiti lunghi, genera un team di sotto-agenti temporanei, ciascuno con la propria identità, e coordina fasi parallele o sequenziali. I «coworker agent», invece, sono duraturi, possiedono il proprio indirizzo @agents.company.com e vedono solo il contesto che viene loro condiviso.

Il punto più strategico: Google separa l'agente dal modello. Gemini e Claude di Anthropic vengono orchestrati già oggi, con la motivazione che «il modello migliore per il compito non è sempre il più grande» e che il leader cambia ogni pochi mesi.

L'agente si collega agli strumenti esistenti (Confluence, Teams, Slack, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Snowflake, Databricks…) e a qualsiasi server MCP, con registri aziendali per condividere tool e skill.

In Workspace, un collega con un account

In Gmail, Docs, Sheets, Slides, Chat e Calendar, Gemini lavora inline. Esempio citato: organizzare una riunione con «il solito team di responsabili regionali» senza fornire un solo nome, con l'agente che deduce i partecipanti da uno spazio Chat e da un vecchio thread.

La delega diventa proattiva: quando un manager chiede un punto di avanzamento in slide, Workspace Intelligence propone di affidare il compito a Gemini con un clic, e ordina la casella di posta per importanza anziché per data.

Un coworker agent creato a partire da una semplice descrizione di ruolo riceve e-mail, agenda, Drive e una voce nella rubrica aziendale. Commenta i documenti con il proprio nome e compare nella cronologia delle versioni.

Dati e verticali di settore

Per gli ingegneri dati e ML, Gemini genera PySpark, addestra modelli e ripara pipeline. Per il business, costruisce query di reporting su BigQuery che, una volta salvate, girano senza costi in token.

Tre componenti ancorano le risposte: il Knowledge Catalog (definizioni di business condivise, che ha fatto salire del 63% la precisione SQL in Bloomberg Media), Smart Storage per il 90% dei dati non strutturati, e un Borderless Lakehouse che interroga S3 e Azure senza costi di egress e federa tabelle Apache Iceberg.

Le versioni Finance e Legal sono in preview. La prima rivendica punteggi di fiducia, data lineage e citazioni verificabili, già usata da CME Group e Deutsche Bank; la seconda eredita gli ethical wall di iManage e NetDocuments, con Harvey, Onit e Cooley come partner.

Governance e costi, le due condizioni per scalare

Kurian riassume la governance in quattro domande: chi è l'agente, cosa può fare, cosa ha fatto, cosa non deve mai toccare. Risposta: identità crittograficamente attestata e minimo privilegio, permessi propagati via OAuth, audit attribuito all'agente e non a un umano.

Tutto viene eseguito in un Agent Sandbox, e l'intero traffico passa attraverso Agent Gateway, un firewall di rete per l'IA. Una policy scritta una volta sola («nessun accesso ai documenti Need to Know») si applica a tutti gli agenti.

Sui costi, Google ricorda che il prezzo per token è calato del 98% dal 2024 ma che i volumi sono esplosi. Da qui il routing multi-modello, lo Smart Routing e tetti di spesa per progetto che mettono in pausa l'agente, con possibile ri-fatturazione per dipartimento.

Infrastruttura, modelli e clienti

Il TPU 8i offrirebbe l'80% in più di price-performance rispetto alla generazione precedente. La gamma di modelli viene dettagliata: Argon per il reasoning frontier, Flash per la velocità, Omni per i media generativi, Gemma per l'edge in open weight, che il JPL della NASA fa girare su un satellite in orbita.

La lista clienti è lunga: BNP Paribas (65.000 dipendenti), Bradesco (revisione documentale passata da un'ora a cinque minuti), SOMPO (oltre 10.000 agenti), DBS (catene di 70-80 agenti per i credit memo), o il CDAO americano, che ha messo Gemini Enterprise nelle mani di 3 milioni di membri delle forze armate.

Accenture crea un business group dedicato e i partner di consulenza hanno fatto passare oltre centomila consulenti attraverso hackathon Gemini in un mese.