A beérkező levelek mappája tele van rutin kérésekkel, a megbeszélések halmozódnak anélkül, hogy egyértelmű eredmények születnének, és a csapata órákat tölt azzal, hogy különböző rendszerekben keresi az adatokat. Ismerős helyzet?
A Google agentikus AI platformja ígéretet tesz arra, hogy megoldja ezeket a munkahelyi szűk keresztmetszeteket olyan intelligens ügynökök bevetésével, amelyek több lépésből álló feladatokat önállóan végeznek el.
Ebben az útmutatóban bemutatom, mit kínál a Google, hogyan működik, és hogy megfelel-e a szervezet igényeinek.
Főbb tanulságok
- A Google elindította a Gemini Enterprise-t a munkahelyi agentikus AI automatizáláshoz.
- A felhasználók nyílt forráskódú vagy kódolás nélküli vizuális munkafolyamatokkal hoznak létre ügynököket.
- Az Apigee csatlakozók zökkenőmentesen összekapcsolják az ügynököket a főbb vállalati rendszerekkel.
- A sikeres bevezetéshez fokozatos kísérleti programok, értékelés és fokozatos méretezése szükséges.
A Google kínál agens AI-t?
Igen. A Google 2024 decemberében lépett be az agentikus AI piacra az Agentspace-szel, egy korai hozzáférésű platformmal, amelynek célja, hogy segítse a vállalkozásokat autonóm ügynökök létrehozásában és bevezetésében.
2025 októberére ez a kezdeményezés a Gemini Enterprise-szé fejlődött, amelyet a Google a munkahelyi AI egyetlen bejárataként ír le. A platform a Google Gemini nagy nyelvi modelljeit egyesíti első és harmadik fél ügynökökkel egy egységes felületen.
Az önálló csevegőrobotokkal ellentétben a Gemini Enterprise olyan ügynököket koordinál, amelyek csatlakoznak a meglévő rendszereihez, kontextust nyernek ki a belső dokumentumokból, és folyamatos emberi utasítások nélkül hajtják végre a munkafolyamatokat.
A Google ezt egy vállalati szintű megoldásként pozícionálja, amelyet irányítás, biztonság és méretezhetőség céljából fejlesztettek ki. Ez a pozícionálás azért fontos, mert jelzi a Google szándékát, hogy közvetlenül versenyezzen a Microsofttal és más felhőalapú óriások kal az üzleti mesterséges intelligencia területén.
További információ: A mesterséges intelligencia ügynökök bevezetésében élen járó vállalatok
Hogyan működik valójában?
A Google agentikus mesterséges intelligenciája alapvetően két síkon működik.
A fejlesztők az open source Agent Development Kit segítségével egyedi ügynököket kódolhatnak, amely teljes ellenőrzést biztosít a logika és az integrációk felett.
Eközben a kódolási háttérrel nem rendelkező üzleti felhasználók a Gemini Enterprise vizuális építőjével telepíthetik az ügynököket, a munkafolyamat lépéseit a helyükre húzva és a legördülő menük segítségével összekapcsolva az adatforrásokat.
Mindkét út az Apigee-n, a Google API-kezelő platformján keresztül kezelt csatlakozókra támaszkodik. Ezek a csatlakozók az ügynököket több mint 100 vállalati alkalmazáshoz kapcsolják, az ERP- és CRM-rendszerektől a HR-adatbázisokig és az egyedi üzleti eszközökig.
Amikor egy ügynöknek frissítenie kell egy értékesítési rekordot a Salesforce-ban, vagy ki kell olvasnia az alkalmazottak adatait a Workday-ből, akkor a megfelelő API-t hívja meg, végrehajtja a feladatot, és naplózza az eredményt.
A biztonsági ellenőrzések, az ellenőrzési nyomvonalak és a titkosítási kulcsok kezelése platformszinten történik, így az IT-csapatoknak nem kell minden új ügynök esetében a nulláról felépíteniük a megfelelőséget.
| Komponens | Üzleti funkció |
|---|---|
| Agent Development Kit (ADK) | Egyedi ügynök kódolás speciális munkafolyamatokhoz |
| Gemini Enterprise felület | Kódolás nélküli ügynök létrehozása nem technikai felhasználók számára |
| Apigee csatlakozók | Integráció ERP, CRM, HR és egyéb rendszerekkel |
| Biztonság és auditnaplózás | Megfelelőségi ellenőrzés és adatvédelmi kontrollok |
Ez az architektúra azt jelenti, hogy a Google piacterén előre elkészített ügynökökkel kezdhet, majd később, az igényeinek növekedésével, hozzáadhat egyedi logikát. Most nézzük meg, hogyan néz ez ki, amikor egy csapat ténylegesen bevezeti.
Hogyan néz ez ki a gyakorlatban?
Képzelje el egy közepes méretű kiskereskedelmi üzlet marketingvezetőjét. Csapata minden hétfőn manuálisan állítja össze a kampány teljesítményéről szóló jelentéseket: adatokat gyűjt a Google Analytics, a Salesforce és a Shopify rendszeréből, majd a számokat egy megosztott táblázatba illeszti be. A folyamat három órát vesz igénybe, és gyakran tartalmaz másolás-beillesztés hibákat.
- A rendszer azonosítja az ismétlődő adatgyűjtési feladatot, és úgy dönt, hogy kipróbál egy ügynököt.
- A Gemini Enterprise kódolás nélküli felületét használva az Apigee csatlakozók segítségével összeköti az ügynököt mindhárom adatforrással.
- Hetente meghatározza a kiváltó eseményt és megadja a kimeneti formátumot, egy előre kitöltött Google Sheet táblázatot trendelemzéssel.
- Az ügynök minden hétfő reggel önállóan fut, és a csapatértekezlet kezdete előtt tiszta jelentést készít.
Egy hónapon belül visszanyeri azt a három órát, és kiküszöböli a leírási hibákat.
Ez az élmény tükrözi azt, amit a korai vállalati pilotprojektekben láttam: az ügynökök kiválóan teljesítenek a kiszámítható, több lépésből álló munkafolyamatokban, ahol a logika egyértelmű és az adatforrások stabilak.
A haszon megsokszorozódik, ha több ügynököt telepít a különböző részlegekbe, de a megbízhatóság attól függ, hogy mennyire jól határozza meg az egyes ügynökök feladatait.
Mi teszi a Google-t különlegessé?
A Google az agentikus AI-t egy már meglévő felhőalapú és termelékenységi ökoszisztéma tetejére építette, amely már több millió vállalati felhasználót ér el.
Ha szervezete a Google Workspace-t használja, az ügynökök natívan olvashatják a Drive-dokumentumokat, elemezhetik a Naptár eseményeket, és integrált csatlakozók segítségével kontextusérzékeny Slack-üzeneteket küldhetnek.
Ez a szoros összekapcsolás csökkenti a beállítási nehézségeket azokhoz a platformokhoz képest, amelyek a Google szolgáltatásait harmadik féltől származó kiegészítőknek tekintik.
A vállalat emellett két részre osztotta eszközeit: egy nyílt forráskódú ADK-t azoknak a fejlesztőknek, akik részletes ellenőrzést szeretnének, és egy kódolás nélküli felületet azoknak az üzleti felhasználóknak, akiknek a testreszabásnál a sebesség a fontosabb. Ez a kettős megközelítés lehetővé teszi, hogy a technikai és nem technikai csapatok párhuzamosan dolgozzanak, anélkül, hogy meg kellene várniuk, amíg az IT-részleg megírja az összes munkafolyamatot.
A biztonság tekintetében a Gemini Enterprise FedRAMP High és HIPAA kompatibilitással, minden ügynöki művelet auditálásával és ügyfél által kezelt titkosítási kulcsokkal rendelkezik. Ezek a funkciók fontosak a szabályozott iparágakban, ahol egyetlen hibás lépés is bírságokat vagy adatvédelmi szabályok megsértését vonhatja maga után.
- Natív integráció a Google Workspace és a Cloud szolgáltatásokkal
- Nyílt forráskódú ADK kódolás nélküli vizuális építővel párosítva
- Vállalati szintű megfelelőség: FedRAMP, HIPAA, auditnaplók
- A Google és partnerei több mint 1500 előre elkészített ügynököt kínálnak a bevezetéskor.
- Kompromisszum: tanulási görbe a Google ökoszisztémájával nem ismerős csapatok számára
- Kompromisszum: kezdeti bonyolultság az ügynök hatókörének és korlátainak meghatározásában
Ezek az erősségek jó pozícióba hozzák a Google-t azoknál a szervezeteknél, amelyek már elkötelezték magukat a felhőalapú megoldásai mellett, de a platform értéke attól függ, hogy mennyire zökkenőmentesen illeszkedik be az Ön szélesebb IT-környezetébe.
Integráció és ökoszisztéma-kompatibilitás
A Google úgy tervezte a Gemini Enterprise-t, hogy az alkalmazáskörnyezet központjában helyezkedjen el, ne pedig önálló szilóként. Az ügynökök a Google Cloud IAM vagy harmadik féltől származó egyszeri bejelentkezési szolgáltatók segítségével hitelesítik magukat, így a hozzáférés-vezérlés tükrözi a meglévő könyvtárszerkezetet.
Amikor egy ügynök lekérdez egy megosztott Drive mappát vagy lekér CRM-rekordokat, tiszteletben tartja a dokumentumszintű engedélyeket, ami azt jelenti, hogy a felhasználók csak azokat az adatokat látják, amelyekhez már jogosultak.
A Google saját szolgáltatásain túl a platform az Apigee csatlakozókönyvtárát használja az SAP, a Workday, az Oracle és több tucat más vállalati rendszerhez való kapcsolódáshoz.
Minden csatlakozó kezeli az API-hitelesítést, a sebességkorlátozást és a hiba kezelést, így megkímélve Önt az integrációs projekteket általában megnehezítő háttérmunkától.
A Google támogatja az Agent2Agent (A2A) protokollt is, egy nyílt szabványt, amely lehetővé teszi a különböző keretrendszereken épülő ügynökök számára, hogy felfedezzék egymás képességeit és együttműködjenek.
Például egy Google által fejlesztett ütemezési ügynök manuális beavatkozás nélkül átadhat egy feladatot egy harmadik fél pénzügyi ügynökének.
| Platform/Partner | Az integráció jellege |
|---|---|
| Google Workspace | Natív adatok és kontextus megosztása a Drive, a Naptár és a Gmail segítségével |
| ERP/CRM/HR rendszerek | Automatikus frissítések és lekérdezések az Apigee csatlakozók segítségével |
| Harmadik fél által üzemeltetett piacterek | Az előre elkészített ügynökök (pl. a Wipro iparági megoldásai) minimális beállítással csatlakoztathatók. |
| Nyílt forráskódú ügynökök | Az A2A protokoll lehetővé teszi a platformok közötti ügynöki együttműködést. |
Ez a csatlakozóhálózat felgyorsítja a bevezetés ütemezését, mert nem kell minden alkalommal egyedi API-munkára várni, amikor új adatforrást ad hozzá. Ez a sebességelőny kritikus fontosságúvá válik, amikor a kísérleti fázisból a termelésbe való bevezetés fázisába lép.
Végrehajtási ütemterv és változáskezelés
Az agentikus AI bevezetése nem feltétlenül jelenti a nagy durranást.
Túl sok szervezetet láttam már, amelyik vállalati szinten bevezette a rendszert, csak hogy aztán rájöjjön, hogy a rosszul megtervezett ügynökök több zajt okoznak, mint értéket teremtenek.
Inkább tekintsd az átállást egy fokozatos folyamatnak, amely kicsiben kezdődik, és mérhető eredmények alapján bővül.
- Kísérletezzen egy olyan csapattal vagy részleggel, amelynek egyértelmű, ismétlődő munkafolyamat-problémája van.
- Értékelje a teljesítményt négy-hat hét alatt, nyomon követve a megtakarított időt, a hibaarányt és a felhasználói elégedettséget.
- Finomítsa az ügynöki logikát, és terjessze ki a szomszédos csapatokra, beépítve a kísérleti programból szerzett tapasztalatokat.
- Csak akkor vezesse be vállalati szinten, ha dokumentálta a bevált gyakorlatokat és kiképezte a belső szakértőket.
Ez a fokozatos megközelítés lehetőséget ad a korlátok beállítására, az integrációk finomhangolására és a szervezeti bizalom kiépítésére, mielőtt az ügynökök hozzáférnének a kritikus fontosságú folyamatokhoz.
Emellett segít az IT- és a megfelelőségi csapatoknak abban, hogy ellenőrizzék, hogy az auditnaplók, az adathozzáférés-vezérlők és a biztonsági irányelvek a valós használat során is működnek-e.
Közösségi visszhang és a korai felhasználók véleménye
A Google agentikus mesterséges intelligenciájára érkező első reakciók vegyesek voltak, tükrözve mind a platformban rejlő lehetőségek iránti lelkesedést, mind a komplexitás iránti óvatosságot.
Egy Reddit-felhasználó megjegyezte: „A cégemben eddig mindenki, aki kipróbálta, nagyon lenyűgözött volt.” Egy másik kommentelő viccelődött a névválasztás nehézségeiről, és azt írta, hogy a Google úgy tűnik, arra koncentrál, hogy „lépést tartson a Microsofttal abban, hogy hányszor tudják átnevezni a termékeiket és megzavarni az ügyfeleket ugyanazon év során”.
A Hacker News oldalon egy fejlesztő felvetett egy gyakorlati aggályt: „A legnagyobb aggályom az, hogy az agentikus hurkok lassúak és drágák. Sőt, ami még rosszabb, gyakran kisiklanak, és szorgalmasan rosszat csinálnak, amit aztán vissza kell csinálni.”
Ez a vélemény aláhúzza az agens AI-vel kapcsolatos vitákban visszatérő témát: a szigorú korlátok nélküli autonómia költséges hibákhoz vezethet.
Egy másik Reddit-szál rámutatott, hogy az Agentspace ereje tanulási görbével jár, és figyelmeztetett, hogy „a 30 napos próbaidőszak alatt a tanulás és a helyes alkalmazás komplexitása korlátozza a megvalósított értéket”.
Ezek a vélemények rávilágítanak a platform technikai képességei és a biztonságos bevezetéshez szükséges szervezeti felkészültség közötti szakadékra.
Ha a Google ajánlatát értékeli, vegye figyelembe a képzés, a dokumentáció és az iteratív tesztelés idejét, mielőtt teljes körű bevezetés mellett döntene. Ahogy a Google finomítja a platformot, az útiterv fogja meghatározni, hogy ezek a súrlódási pontok milyen gyorsan oldódnak meg.
Útiterv és ökoszisztéma-kilátások
A Google rövid távú tervei arra utalnak, hogy az agentikus AI-t a vállalati szférán túl a fogyasztóknak szóló szolgáltatásokra is kiterjeszti.
2026 elejére a vállalat azt tervezi, hogy kiterjeszti az AI Mode ügynöki képességeit a helyi szolgáltatások időpontfoglalására és rendezvényjegyek foglalására a Keresőben, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy a tervezési feladatokat teljes egészében átadják.
2026 tavaszán az agentikus AI világszerte megjelenik a Google Home és a Nest eszközökön, így a hangsegédek autonóm feladatkezelőkké válnak, akik a háztartás tagjai nevében vásárolhatnak, foglalhatnak és koordinálhatnak.
Egy iparági elemző megjegyezte, hogy három éven belül a vezetők 80 százaléka tervezi az AI-ügynökök integrálását a működésbe, és a Google nyílt protokollokba történő befektetései révén vezető szerepet tölt be ebben a változásban.
Ez a prognózis arra utal, hogy a Google az agentikus AI-t nem csupán egy kiegészítő funkciónak tekinti, hanem a következő évtized munkahelyi szoftvereinek alapvető rétegének.
Mennyibe kerül a Google Agentic AI?
A Google a Gemini Enterprise árait felhasználónkénti előfizetési modell alapján határozza meg, az üzleti szintű csomagok átlagos ára felhasználónként havi 50 dollár körül mozog. A nagyobb volumenű csomagok olyan fejlett funkciókat kínálnak, mint a kibővített ügynök-koordináció, a mélyebb biztonsági ellenőrzések és a prioritásos támogatás.
Létezik egy ingyenes Starter kiadás, de ez egy kompromisszummal jár: az ebben a szintben található felhasználói adatok felhasználhatók a Google szolgáltatásainak fejlesztésére, és ehhez kifejezetten bele kell egyeznie.
A legtöbb szabályozott vállalkozás kihagyja az ingyenes csomagot, és egyből a fizetős csomagot választja, amely garantálja az adatok tulajdonjogát és a szabályoknak való megfelelést.
Az előfizetési díjon túl, számoljon a számítási költségekkel is, ha az ügynökei nagy adathalmazokat dolgoznak fel vagy összetett, több lépésből álló munkafolyamatokat futtatnak.
Az integrációs szolgáltatások szintén növelhetik a költségeket, különösen akkor, ha olyan régi rendszerekhez szükséges egyedi csatlakozók, amelyek nem szerepelnek az Apigee szabványos könyvtárában.
Ugyanakkor a kiszámítható, felhasználónkénti árazás egyszerűsíti az előrejelzést a fogyasztásalapú modellekhez képest, ahol a havi számlák a használat csúcsai alapján erősen ingadoznak.
Záró gondolatok
A Google agentikus AI platformja akkor a legérdemesebb, ha már befektetett a felhőalapú ökoszisztémájába.
A megfelelőségi funkciók és a Workspace integráció eltávolítják azokat a súrlódásokat, amelyek máshol lassítják a vállalati bevezetést, de a tanulási görbe valós, és az ügynököknek szigorú korlátokra van szükségük ahhoz, hogy hasznosak maradjanak.
Kezdjen egy osztálynál, kövesse nyomon a tényleges időmegtakarítást egy hónap alatt, és csak akkor bővítse a rendszert, ha tisztázta a hatókört és a biztonsági kérdéseket.
Ha automatizálást szeretne megvalósítani anélkül, hogy egy teljes egyedi fejlesztés bonyolultságával kellene szembesülnie, a Gemini Enterprise megbízható megoldást kínál.