LONDON (IT BOLTWISE) – Google macht Gemini mit einem neuen, einheitlichen Agenten in den „agentic“ Modus. Das System soll nicht nur Fragen beantworten, sondern Aufgaben eigenständig planen, mit Tools arbeiten und Resultate im Namen der Nutzer ausführen. Für den Start setzt Google auf Unternehmen und will dabei vor allem die Hürden rund um Sicherheit, Skalierung und Performance adressieren. Der Agent lässt sich über ein „Tasks Inbox“-Interface überwachen und kann über Multi-Model-Orchestrierung sowie Ausgabenbegrenzungen Kosten kontrollieren.
Googles Schritt in Richtung „agentic“ Künstliche Intelligenz zielt weniger auf ein neues Chat-Frontend als auf eine grundlegend andere Arbeitsweise: Der neue Gemini-Agent soll Ziele statt nur Anweisungen entgegennehmen und die dazu nötigen Schritte eigenständig organisieren. Auf der Google-Cloud-Veranstaltung stellte das Unternehmen dafür einen „einheitlichen Agenten“ in Aussicht, der in einer einzigen Oberfläche sowohl Antworten liefert als auch Aktionen anstößt. Der zeitliche Kontext ist dabei entscheidend: Während KI-Tools lange vor allem als Gesprächspartner wahrgenommen wurden, drängen inzwischen Assistenzsysteme in Bereiche wie Terminplanung, Code-Erzeugung oder das Buchen von Reisen.
Für die Marktpositionierung nennt Google zwei Hebel, die zusammen das Risiko neuer Agenten reduzieren sollen. Erstens adressiert das Unternehmen den Wettbewerb mit verbrauchernahen Agenten, die über Apps oder Messaging operieren, sowie mit Code- und Planungsfunktionen in Produktketten. Zweitens versucht es, die Skalierung der „agentic“-Fähigkeiten mit der eigenen Marktdurchdringung abzufedern: Gemini wird laut Google bereits von über einer Milliarde monatlich aktiven Nutzern verwendet. Besonders relevant für den Unternehmensfokus ist zudem die Aussage, dass nahezu 90% der Fortune-100-Firmen Gemini Enterprise nutzen.
Technisch beschreibt Google den Agenten über ein Zielmodell: Nutzer können dem System „objektive“ Aufträge übergeben und nicht nur einzelne Befehle. Daraus folgt ein mehrstufiger Ablauf aus Planung, Ausführung und Delegation an Unteragenten. Der Agent kann dabei „custom skills“ und Tools verwenden und gezielt auf interne Unternehmenssysteme zugreifen, um die Aufgabe wirklich zu erledigen. In der Praxis bedeutet das: Für ein definiertes Ergebnis kann der Agent Teilaufgaben strukturieren, dafür passende Fähigkeiten laden und anschließend die Arbeitsschritte in einer kontrollierten Reihenfolge ausführen.
Damit diese Ausführung nicht zur Black-Box wird, setzt Google auf zwei Mechanismen: Modell-Auswahl und Nachverfolgbarkeit. Standardmäßig wählt der Agent das „beste Modell“ für die Aufgabe, Nutzer können jedoch übernehmen und gezielt Modelle auswählen. Dabei will Google den Modell-Picker ausbauen, sodass künftig auch Open-Source-Modelle sowie weitere private Modelle integriert werden. Ergänzend dazu führt der Agent eine eigene Identität im Unternehmenskontext ein: Er erhält ein Workspace-Konto, inklusive eigener E-Mail-Adresse und eigenem Kontext, statt als reine Funktion im Hintergrund zu laufen. Auf Aktionen schreibt Gemini zudem ein Audit-Trail, das dem Agenten selbst und nicht einer Person zugerechnet wird.
Der zweite große Block ist Konnektivität. Der Agent kann laut Google mit einer Reihe von Unternehmensplattformen und Datenquellen arbeiten, darunter Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks sowie Datenbanken und Datalakes wie Postgres und Snowflake. Zusätzlich kann der Agent sicher mit jedem Model-Context-Protocol-(MCP)-Server interagieren, sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmensnetzwerks. Für Entwickler ist das vor allem deshalb interessant, weil MCP als Schnittstellenstandard den Aufwand reduziert, bestehende Skill- oder Tool-Integrationen an jeden einzelnen Agentenanbieter neu anzupassen.
Für den operativen Betrieb adressiert Google außerdem den Kosten- und Steuerungsaspekt, der bei agentischen Workflows typischerweise schnell zum Engpass wird. Das Unternehmen nennt flexible Ausgabenoptionen, unter anderem Multi-Model-Orchestrierung, Smart Routing und Echtzeit-Ausgabenbegrenzungen („real-time spend caps“). Ergänzt wird das durch ein „Tasks Inbox“-Interface, in dem Teams nachvollziehen können, was Gemini gerade tut: Gemini kann demnach Subagenten delegieren, Skills laden, Code ausrollen und den Fortschritt dokumentieren. Auf der Erreichbarkeit setzt Google zudem auf Omnichannel-Zugriff: iOS und Android, Windows und Mac, die Kommandozeile, Google Workspace, Microsoft 365, ServiceNow sowie Slack.
Der Rollout beginnt gezielt bei Unternehmen, bevor das System später für Konsumenten geöffnet werden soll. Google begründet das mit „härteren“ Herausforderungen rund um Sicherheit, Skalierung und Performance, die bei leistungsfähigen Agenten stärker ins Gewicht fallen als bei einfachen Chat-Interaktionen. Als frühe Tester nennt das Unternehmen unter anderem On, Shopify und PayPal; bei den Gemini-Enterprise-Kunden werden außerdem Firmen wie BNP Paribas, Bradesco, Merck, Orange Spain, Santee Cooper, SOMPO, Ulta Beauty und Wesfarmers erwähnt. Für IT-Entscheider ist die Kernfrage damit weniger, ob der Agent Aufgaben „erfindet“, sondern ob er in der eigenen Tool-Landschaft verlässlich und kontrolliert arbeitet – und genau an dieser Stelle versucht Googles Architektur aus Zielmodell, MCP-Anbindung, agentenbasierter Identität sowie Budgetsteuerung den Übergang vom Chat zur Ausführung planbar zu machen.
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