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Google apresenta o Gemini agent, agente de IA que planeja e executa tarefas de trabalho

Google Cloud lança em prévia privada o Gemini agent, que planeja tarefas, usa ferramentas corporativas e cria “colegas” de IA no Workspace.

Google apresenta o Gemini agent, agente de IA que planeja e executa tarefas de trabalho

O Google Cloud anunciou em 8 de outubro de 2026, durante o evento Gemini at Work 2026, o Gemini agent, apresentado como um “agente único e universal para o trabalho”. Segundo o texto do CEO Thomas Kurian no blog do Google Cloud, o agente responde perguntas, faz trabalho de conhecimento, gera imagens e mídia e escreve e executa código a partir de uma única interface e de uma única API. Por enquanto, o acesso está restrito: um porta-voz confirmou à VentureBeat que o lançamento começa em prévia privada para clientes selecionados, sem data para disponibilidade ampla.

O que o agente faz, segundo o Google

A proposta é que o usuário entregue objetivos, e não instruções passo a passo. O agente planeja a tarefa, escolhe habilidades e ferramentas, conecta-se aos sistemas da empresa e devolve o resultado em documentos, na caixa de entrada ou no ambiente de desenvolvimento. A execução ocorre na nuvem: trabalhos que levam horas ou dias continuam depois que o usuário fecha o notebook, com a mesma memória e o mesmo contexto em web, iOS, Android, Windows, Mac, linha de comando, Google Workspace, Microsoft 365 e Slack.

Para tarefas com várias etapas, o Gemini agent cria subagentes temporários, cada um com identidade própria, e coordena etapas em paralelo ou em sequência. O Google descreve ainda os “agentes colegas de trabalho”: criados a partir da descrição de uma função, recebem conta no Workspace, com e-mail, agenda, Drive e presença no diretório da empresa, e só enxergam o que a equipe compartilha com eles. A empresa cita quatro tipos de memória (de sessão, semântica, procedural e episódica) e conectores para Jira, Git, Confluence, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Snowflake, Databricks e servidores MCP.

Escolha de modelo, governança e custo

O agente escolhe o modelo para cada tarefa. Hoje, isso inclui a família Gemini e os modelos Claude, da Anthropic; outros modelos fechados e abertos devem ser adicionados, segundo o Google, como também registraram o g1, com informações da Reuters, e o 9to5Google. À VentureBeat, a empresa disse que administradores podem limitar quais modelos ficam disponíveis.

Na governança, o Google promete identidade com atestação criptográfica para cada agente, permissões por função, trilha de auditoria atribuída ao agente, execução em um ambiente isolado (Agent Sandbox) e um Agent Gateway que aplica as políticas da empresa ao tráfego entre agentes e sistemas externos. No custo, anunciou roteamento automático entre modelos (Smart Routing) e limites de gasto por projeto que pausam o agente quando atingidos; a VentureBeat observa que os limites rígidos por projeto já haviam sido anunciados em agosto. Versões especializadas para serviços financeiros e jurídico estão em prévia; governo, saúde e varejo virão depois, segundo a empresa e o Estadão.

Disponibilidade e o que ainda não se sabe

Segundo o Google, quando chegar de forma ampla o agente será incluído sem custo adicional para clientes com Gemini Enterprise, inclusive nos planos Business e Enterprise do Workspace. A empresa não informou data nem detalhou se haverá cobrança separada para agentes colegas de trabalho, tarefas longas ou subagentes, e prometeu divulgar preços mais perto da liberação ampla.

Também não há avaliações independentes sobre a confiabilidade do agente em tarefas longas que envolvem vários aplicativos, e o Google não detalhou se dados são enviados a provedores de modelos de terceiros, como a Anthropic, nem as regras de retenção e residência nesses casos. Os ganhos de produtividade citados no anúncio, incluindo casos brasileiros como Bradesco, Banco BV e Globo, são informados pela própria empresa e se referem ao Gemini Enterprise em geral, não necessariamente ao novo agente.

O anúncio chega em meio à disputa pelo papel de agente central no trabalho corporativo, depois de lançamentos recentes de Microsoft, OpenAI, Meta e Anthropic. Para equipes de TI, agentes com identidade própria, acesso a dados internos e execução contínua exigem revisão de permissões, de auditoria e de limites de gasto antes da adoção em escala.

Fontes

Imagem destacada: ilustração gerada por computador (imagem ilustrativa), sem valor documental.

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