L'8 ottobre 2026, Thomas Kurian, CEO di Google Cloud, presenta il Gemini agent al Gemini at Work 2026, descritto come un agente universale per il lavoro. Risponde a domande, gestisce il lavoro di conoscenza, crea immagini e contenuti multimediali, scrive ed esegue codice, da un'unica interfaccia e un'unica API. L'utente gli affida obiettivi piuttosto che istruzioni e ritorna a un risultato finito. Kurian cita cifre di adozione: quasi 500 clienti hanno ciascuno elaborato più di mille miliardi di token nell'anno, quasi l'80% dei clienti utilizza i prodotti AI di Google Cloud e quasi il 90% delle Fortune 100 utilizza Gemini Enterprise.
L'architettura si basa su cinque principi. L'agente è unificato: conversa, lavora in autonomia, pianifica attività o reagisce a eventi. È accessibile ovunque, inclusi Microsoft 365 e Slack, e può operare senza un'interfaccia. La sua esecuzione è persistente nel cloud, con un'unica memoria indipendentemente dal canale. Orchestra sub-agenti temporanei e agenti colleghi con identità e archiviazione proprie. Infine, il modello è una scelta distinta dall'agente: Gemini sceglie, per ogni attività, tra i modelli Gemini e i modelli Claude di Anthropic, con l'aspettativa che altri modelli seguano.
Tre elementi costitutivi lo rendono utile: un registro di strumenti (tool registry), con connessioni a qualsiasi server MCP; un registro di competenze (skill registry), globale, di reparto o personale; e quattro memorie (di sessione, semantica, procedurale, episodica). All'interno di Workspace, Gemini opera in Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat e Calendar, come assistente personale, tramite delega proattiva, oppure come agente membro del team con un proprio account.
Sul lato dati, nuove competenze servono i data engineer e gli ML engineer (codice PySpark, notebook, addestramento, correzioni di pipeline) e i team di business (report operativi salvati, eseguibili senza costo in token). Si basano sul Knowledge Catalog, che definisce i termini di business una sola volta, su Smart Storage, che arricchisce i dati non strutturati sul posto, e sul Borderless Lakehouse, che interroga tabelle S3, Azure e Iceberg senza copiarle. Bloomberg Media riporta un guadagno del 63% nella precisione delle query SQL. Esistono specializzazioni in anteprima per i servizi finanziari e il settore legale, che erediscono permessi ed ethical wall dalle piattaforme documentali.
La governance si riduce a quattro domande: identità, permessi, tracciabilità e ciò che l'agente non deve mai toccare. Ogni agente dispone di un'identità attestata, diritti minimi, un log di audit sotto il proprio nome, una sandbox di rete e un passaggio obbligatorio attraverso Agent Gateway, un firewall che applica le politiche dell'organizzazione. Per i costi, Google offre orchestrazione multi-modello, routing intelligente e tetti di spesa per progetto. Cita un calo del 98% del prezzo per token dal 2024 e un guadagno dell'80% nel rapporto prezzo-prestazioni grazie al TPU 8i.
Il resto del post elenca le implementazioni per regione (Europa, Asia-Pacifico, America Latina, Nord America) e tre impegni: eliminare l'attrito, eliminare la complessità attraverso uno stack integrato, e mantenere i dati presso il cliente.