新智元报道
编辑：元宇
谷歌悄悄加了一个 Agent 新入口：Gemini 开始长出「手脚」，不再只负责回答问题，还准备下场替你干活了。
一张截图，提前透露了今年谷歌I/O大会的一点重要信息：
Gemini 不只想聊天了，它还想当 Agent 工作台。
近日，长期追踪谷歌产品变动的 TestingCatalog 抓到了 Gemini 上一个新的「Agents」入口。
它和 Gems、Files 并列，直接摆在一级入口，而不是只有开发者才能看到的隐藏选项。
这个改变释放出一个清晰的信号：
Gemini 的下一阶段，不再只是一个「你问我答」的聊天框，而是一个「你下任务、它来执行」的工作台。
把谷歌过去半年的产品动作串起来看，这条线已经很清楚了：
Agent Designer 在 Gemini Enterprise 全面上线，NotebookLM 补上音频生成和视频摘要，Agentspace 整体并入 Gemini Enterprise 成为其核心引擎，Chrome 嵌入 Gemini 侧边栏并上线 Auto Browse 让 AI 代你操作浏览器。
而现在，Gemini 的聊天界面里出现了一个与 Chat 并列的「Agents」标签页，用户可以直接在里面新建任务、指定目标、挂载工具和文件，整个界面更像一个任务执行工作台，而不是聊天窗口。
每一步都在做同一件事：把 Agent 能力从开发者后台搬到普通用户面前。
I/O还没开场，谷歌的牌其实已经亮出了一半。
Chat 不再是唯一中心
翻一下谷歌官方的产品描述，你会发现画风已经变了。
2024 年 2 月 Gemini for Google Workspace 刚上线的时候，那时的卖点是什么？Chat。
跟 AI 聊天，帮你写邮件，帮你做会议纪要，本质上是一个塞进 Workspace 里的聊天助手。
现在再看谷歌官网对 Gemini Enterprise 的描述：「Gemini Enterprise 让团队在一个安全平台上发现、创建、分享和运行 AI Agent。」
聊天能力依然是 Gemini Enterprise 的核心之一，但它现在已被清晰地纳入到一个更大的 Agent 平台框架之中。
TestingCatalog 曝光的 Gemini Enterprise 测试界面
根据 TestingCatalog 曝光的 Gemini Enterprise 测试界面显示，Agent 已进入主交互区：左侧可在 Chat 与 Agent 间切换，右侧则整合目标、Agent、应用连接与文件面板。
在新增的「智能体」标签页面中，首先映入眼帘的是「新建任务」和「收件箱」这两个明确的入口。
当启动一项新任务时，界面会展开为一个功能强大的任务工作区。
虽然核心的聊天视图依然保留，但它的右侧出现了一个结构化的任务面板。
该面板清晰地定义了任务的各个要素，包括明确的「目标」、执行任务的「智能体」、可访问的「已连接的应用」以及所需的「文件」。
此外，右侧边栏还出现了一个「Require human review」（需要人工审核）开关，用户可以对任务执行过程加入人工审核节点，整个界面也因此更像一个任务执行工作区，而不只是普通聊天窗口。
这表明你打开 Gemini，将不再仅仅是为了聊天，而是要「跑一个任务」。
这也印证了谷歌对 Gemini Enterprise 的定义，已经从一个「聊天助手」转变为一个强大的「Agent 运行平台」。
不用写代码
也能造 Agent
落到产品层面，最硬的一块拼图是 Agent Designer，它已于 2025 年底正式上线了。
谷歌官方对它的定义是：
一个交互式的无代码/低代码平台，用于在 Gemini Enterprise 中创建、管理和发布单步及多步 Agent。
拆开来看三个关键能力：
第一，多步骤 Agent。
不是「帮我写封邮件」这种单次指令，是支持多步任务编排，Agent 下面还能挂子 Agent，串成工作流。
第二，连接真实工具。
Gmail、谷歌 Drive、Jira、GitHub、Notion、SharePoint，这些都是官方更新日志里列出来的已上线连接器，Shopify 等更多连接器也已进入公开预览。
第三，定时执行。
Agent 不需要你盯着，设好时间自己跑。
而在此之前，谷歌已经通过 Agentspace（现已并入 Gemini Enterprise）验证了这条路线：把知识搜索和 Agent 执行捏到同一个平台里。
员工不用关心后面跑的是哪个 Agent、调的是哪个数据源，在一个界面里搜、问、跑，全搞定。
而泄露界面里出现的C端 Agent 标签页，意味着这套能力不会只留在企业版。
谷歌大概率要把它推给所有用户。
光有大脑不够
还得有手脚
这里有个容易混淆的概念需要拆清楚。
Agent 不等于大模型。
大模型更像是 Agent 的「大脑」，负责理解任务、推理路径和生成决策。
但要真正把事情做完，还需要一层「手脚」，也就是编排层，负责拆解步骤、调用工具、衔接上下文，并处理执行过程中的异常。
谷歌这次补上的，正是这层能力。
从公开资料看，Gemini Enterprise 里的 Agent Designer，可以理解成一个面向普通企业用户的可视化 Agent 工作台：不用写代码，也能把单步、多步任务编排出来。
相比之下，Vertex AI Agent Builder 里的 Agent Designer 更偏底层和开发者场景。
两者能力框架高度相似，只是前者被做成了更易用、门槛更低的产品界面。
换句话说，谷歌做的不是单纯把模型变得更会聊天，而是把原本更偏开发者的 Agent 构建能力，包装成了普通用户也能上手的可视化工作台。
对C端用户来说，这意味着一件事：你不需要懂 API，不需要写 Python，拖拖拽拽就能让 AI 帮你跑完一个工作流。
从「能聊天的 AI」到「能干活的 AI」，中间隔的就是这个编排层。
编排层三国杀
把视野拉远一步：谷歌不是唯一在抢编排层的人。
Anthropic 和 OpenAI 各自押了完全不同的路线，三家的分歧大到像在做三个不同的产品。
先看理念。
谷歌走的是平台化。
把 Agent 能力嵌入已有产品矩阵：Workspace、Search、NotebookLM、谷歌 Cloud，靠分发优势碾压。
逻辑很清楚：20 亿+用户的触达能力是护城河，Agent 做出来直接塞进用户已经在用的工具里。
Anthropic 走的是工具化。
Claude Cowork 运行在桌面端，直接操作本地文件、文件夹和应用程序。
Anthropic 的官方产品页写道：
它能在不同应用之间自由切换，整合多个来源的信息，不需要用户协调每一步就能完成任务。
https://www.anthropic.com/product/claude-cowork?utm_source=chatgpt.com
不建平台，不搞生态，让模型本身成为 Agent。
OpenAI 更像是在走平台与生态并举的路线：
一边通过 GPTs 和 GPT Store 扩大第三方供给与分发，一边在 API 侧从 Assistants API 迁移到 Responses API，并以 Agents SDK 承接更完整的 agent 开发。
再看架构差异。
谷歌重编排层。
Vertex AI Agent Builder 提供完整框架，Agent Designer 做前端，企业级多 Agent 协作是核心卖点。
Anthropic 轻编排重能力。
模型原生支持工具调用和环境交互，编排的事交给开发者自己搞定。Claude 的思路是：与其我帮你搭框架，不如我直接足够强，你爱怎么编排怎么编排。
OpenAI 在中间。
Assistants API 提供了一层编排抽象，但没有谷歌那么重，GPT Store 负责分发，但生态活跃度一直是个问号。
目标用户也完全不同。
谷歌瞄准企业 IT 部门和C端普通用户，门槛最低。Anthropic 瞄准开发者和高级用户，上限最高。OpenAI 试图广覆盖，开发者和C端都要。
有意思的是，三家现在竞争的已经不是「谁的模型更聪明」。编排层的易用性和生态丰富度，才是决定开发者选谁的胜负手。
谁先让十亿人用上 Agent
这一次的战场，不在模型层。
谷歌 CEO Sundar Pichai 曾在官方博客中说过：谷歌的竞争力，从来不只是某一个模型版本，而在于它背后那套完整的全栈能力：
从研究、模型与工具，到触达数十亿用户的产品入口，再到覆盖全球的云网络和数据中心体系。
当 Agent 从 API 走向 GUI，「人人可用」的临界点正在逼近。
而在这个临界点上，分发能力的重要性，正在迅速超过模型跑分。
Anthropic 的优势，在于它更早把「computer use」这类原生 Agent 能力推到台前。
Claude 已经可以通过截图、鼠标和键盘与桌面环境交互，Cowork 也明确强调它不是聊天助手，而是一个能在本地文件、文件夹和应用之间切换、代替用户执行多步知识工作的系统。
但 Anthropic 的短板也很明显：它没有谷歌那样的消费级产品矩阵，Cowork 目前官方口径仍是 research preview，虽然扩张很快，但离真正的大规模默认分发仍有一大段距离。
距离谷歌I/O大会不到一个月，谷歌很有可能会进一步公开自己的 Agent 方向。
这更像是一场「分发对执行」的对赌。
谷歌的赌注是：当 Agent 能力被接进 Gemini、Workspace 和更广泛的产品入口，现成的分发网络会迅速完成用户教育。
而 Anthropic 赌的则是：当开发者和高级用户真正体验过能跨应用、会动桌面的 Agent 之后，他们会优先为执行力买单。
这场 Agent 竞争的焦点，正在从「谁更会聊天」转向「谁更能把任务做完」。
比拼的不只是 Agent 的执行力本身，还有谁能把这种能力最快、最大规模地送到用户手里。
谷歌和 Anthropic 都在押注 Agent，但它们押的不是同一种胜利方式。
参考资料：
https://www.testingcatalog.com/google-develops-its-own-desktop-agent-to-compete-with-cowork/
