Am 8. Oktober 2026 stellt Thomas Kurian, CEO von Google Cloud, den Gemini agent auf der Gemini at Work 2026 vor, beschrieben als universeller Agent für die Arbeit. Er beantwortet Fragen, übernimmt Wissensarbeit, erstellt Bilder und Medien, schreibt und führt Code aus, über eine einzige Schnittstelle und eine einzige API. Der Nutzer übergibt ihm Ziele statt Anweisungen und erhält am Ende ein fertiges Ergebnis. Kurian nennt Adoptionszahlen: knapp 500 Kunden haben im Laufe des Jahres jeweils mehr als eine Billion Tokens verarbeitet, knapp 80 % der Kunden nutzen KI-Produkte von Google Cloud, und knapp 90 % der Fortune 100 nutzen Gemini Enterprise.
Die Architektur beruht auf fünf Prinzipien. Der Agent ist einheitlich: Er führt Gespräche, arbeitet autonom, plant Aufgaben oder reagiert auf Ereignisse. Er ist überall zugänglich, einschließlich Microsoft 365 und Slack, und kann ohne Benutzeroberfläche arbeiten. Seine Ausführung ist in der Cloud persistent, mit einem einzigen Gedächtnis unabhängig vom Kanal. Er orchestriert temporäre Sub-Agenten und Colleague Agents mit eigener Identität und eigenem Speicher. Schließlich ist das Modell eine vom Agenten getrennte Wahl: Gemini entscheidet für jede Aufgabe zwischen Gemini-Modellen und den Claude-Modellen von Anthropic, wobei weitere Modelle folgen sollen.
Drei Bausteine machen ihn nützlich: eine Tool-Registry mit Verbindungen zu jedem MCP-Server; eine Skill-Registry, global, abteilungsbezogen oder persönlich; und vier Gedächtnisarten (Sitzung, semantisch, prozedural, episodisch). Innerhalb von Workspace arbeitet Gemini in Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat und Calendar, als persönlicher Assistent, durch proaktive Delegation oder als Team-Agent mit eigenem Konto.
Auf der Datenseite bedienen neue Skills Data- und ML-Engineers (PySpark-Code, Notebooks, Training, Pipeline-Fixes) sowie Fachabteilungen (gespeicherte operative Berichte, ausführbar ohne Tokenkosten). Sie stützen sich auf den Knowledge Catalog, der Geschäftsbegriffe einmalig definiert, auf Smart Storage, das unstrukturierte Daten direkt vor Ort anreichert, und auf das Borderless Lakehouse, das S3-, Azure- und Iceberg-Tabellen ohne Kopieren abfragt. Bloomberg Media berichtet von einem Genauigkeitsgewinn von 63 % bei SQL-Abfragen. Spezialisierungen existieren als Preview für Finanzdienstleistungen und Recht und übernehmen Berechtigungen und Ethical Walls von Dokumentenplattformen.
Governance wird auf vier Fragen reduziert: Identität, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und das, was der Agent niemals berühren darf. Jeder Agent verfügt über eine bestätigte Identität, minimale Rechte, ein Audit-Log unter eigenem Namen, eine Netzwerk-Sandbox und einen obligatorischen Durchlauf durch Agent Gateway, eine Firewall, die die Richtlinien der Organisation durchsetzt. Für die Kosten bietet Google Multi-Modell-Orchestrierung, intelligentes Routing und projektbezogene Ausgabenobergrenzen. Es werden ein Preisrückgang pro Token von 98 % seit 2024 und ein Preis-Leistungs-Gewinn von 80 % durch die TPU 8i genannt.
Der Rest des Beitrags listet Bereitstellungen nach Region (Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika, Nordamerika) sowie drei Zusagen auf: Reibung reduzieren, Komplexität durch einen integrierten Stack beseitigen und die Daten beim Kunden behalten.