Hộp thư đến của bạn tràn ngập các yêu cầu thường xuyên, các cuộc họp chồng chất mà không có kết quả rõ ràng, và nhóm của bạn phải dành hàng giờ để tìm kiếm dữ liệu trên các hệ thống không kết nối. Nghe quen không?
Nền tảng AI tự động hóa của Google hứa hẹn giải quyết các điểm nghẽn trong môi trường làm việc bằng cách triển khai các tác nhân thông minh có khả năng xử lý các công việc nhiều bước một cách tự động.
Trong hướng dẫn này, tôi sẽ hướng dẫn bạn qua những gì Google cung cấp, cách nó hoạt động và liệu nó có phù hợp với nhu cầu của tổ chức bạn hay không.
Điểm khóa
- Google đã ra mắt Gemini Enterprise cho tự động hóa AI đại lý trong môi trường làm việc.
- Người dùng có thể tạo các agent bằng mã nguồn mở hoặc các workflow trực quan không cần mã.
- Các kết nối Apigee kết nối mượt mà các agent với các hệ thống doanh nghiệp chính.
- Việc triển khai thành công đòi hỏi các giai đoạn thử nghiệm, đánh giá và mở rộng dần dần.
Google có cung cấp Agentic AI không?
Đúng vậy. Google đã gia nhập thị trường AI đại lý vào tháng 12 năm 2024 với Agentspace, một nền tảng truy cập sớm được thiết kế để giúp các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các đại lý tự động.
Đến tháng 10 năm 2025, sáng kiến này đã phát triển thành Gemini Enterprise, mà Google mô tả là "cửa ngõ duy nhất" cho AI trong môi trường làm việc. Nền tảng này kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn Gemini của Google với các tác nhân của bên thứ nhất và bên thứ ba dưới một giao diện thống nhất.
Khác với các chatbot độc lập, Gemini Enterprise điều phối các agent kết nối với hệ thống hiện có của bạn, trích xuất thông tin từ tài liệu nội bộ và thực thi quy trình làm việc mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Google định vị sản phẩm này là giải pháp cấp doanh nghiệp được thiết kế cho quản trị, bảo mật và khả năng mở rộng. Việc định vị này quan trọng vì nó cho thấy ý định của Google trong việc cạnh tranh trực tiếp với Microsoft và các ông lớn đám mây khác trong không gian trí tuệ nhân tạo kinh doanh.
Đọc thêm: Các công ty hàng đầu trong việc triển khai các đại lý AI
Nó thực sự là công việc như thế nào?
Tại cốt lõi, AI đại lý của Google hoạt động trên hai hướng.
Nhà phát triển có thể mã các agent tùy chỉnh bằng bộ công cụ phát triển agent mã nguồn mở ( Agent Development Kit), cho phép kiểm soát hoàn toàn logic và tích hợp.
Trong khi đó, người dùng kinh doanh không có kiến thức mã có thể triển khai các tác nhân thông qua trình xây dựng trực quan của Gemini Enterprise, kéo các bước quy trình làm việc vào vị trí và kết nối các nguồn dữ liệu thông qua menu thả xuống.
Cả hai phương pháp đều dựa trên các kết nối được quản lý thông qua Apigee, nền tảng quản lý API của Google. Các kết nối này liên kết các agent với hơn 100 ứng dụng doanh nghiệp, từ hệ thống ERP và CRM đến cơ sở dữ liệu nhân sự và các công cụ tùy chỉnh cho từng lĩnh vực kinh doanh.
Khi một agent cần cập nhật hồ sơ bán hàng trong Salesforce hoặc trích xuất dữ liệu nhân viên từ Workday, nó sẽ gọi API phù hợp, thực thi công việc và ghi lại kết quả.
Các biện pháp bảo mật, nhật ký kiểm tra và khóa mã hóa được quản lý ở cấp độ nền tảng, do đó các nhóm IT không cần phải xây dựng lại tuân thủ từ đầu cho mỗi đại lý mới.
| Thành phần | Hàm kinh doanh |
|---|---|
| Bộ công cụ phát triển đại lý (ADK) | Mã agent tùy chỉnh cho các quy trình làm việc chuyên biệt |
| Giao diện Gemini doanh nghiệp | Tạo agent không cần mã cho người dùng không có kiến thức kỹ thuật |
| Các kết nối Apigee | Tích hợp với ERP, CRM, HR và các hệ thống khác |
| Bảo mật & Ghi nhật ký kiểm toán | Giám sát tuân thủ và các biện pháp bảo vệ dữ liệu |
Kiến trúc này cho phép bạn bắt đầu với các agent đã được xây dựng sẵn từ thị trường của Google và sau đó thêm logic tùy chỉnh khi nhu cầu của bạn phát triển. Tiếp theo, hãy xem điều này trông như thế nào khi một nhóm thực sự triển khai nó.
Điều này trông như thế nào trong thực tế?
Hãy tưởng tượng một người phụ trách hoạt động tiếp thị tại một cửa hàng bán lẻ kích thước trung bình. Nhóm của cô ấy phải tổng hợp báo cáo hiệu suất chiến dịch mỗi Monday bằng cách trích xuất dữ liệu từ Google Analytics, Salesforce và Shopify, sau đó dán số liệu vào một bảng tính chia sẻ. Quy trình này mất ba giờ và thường chứa các lỗi sao chép-dán.
- Cô ấy xác định công việc tổng hợp dữ liệu lặp đi lặp lại và quyết định triển khai thử nghiệm một agent.
- Sử dụng giao diện không cần mã của Gemini Enterprise, cô kết nối agent với cả ba nguồn dữ liệu thông qua các kết nối Apigee.
- Cô ấy định nghĩa một kích hoạt hàng tuần và chỉ định định dạng đầu ra, một Google Trang tính đã được điền sẵn với phân tích xu hướng.
- Trợ lý hoạt động tự động vào mỗi sáng Monday, cung cấp báo cáo sạch sẽ trước khi cuộc họp nhóm bắt đầu.
Trong vòng một tháng, cô ấy lấy lại được ba giờ đó và loại bỏ các lỗi chuyển đổi văn bản.
Trải nghiệm đó phản ánh những gì tôi đã thấy trong các dự án thử nghiệm doanh nghiệp ban đầu: các agent thể hiện hiệu quả trong các quy trình làm việc có thể dự đoán được, nhiều bước, nơi logic rõ ràng và nguồn dữ liệu ổn định.
Lợi ích sẽ tăng lên khi triển khai nhiều agent trên các bộ phận khác nhau, nhưng độ tin cậy phụ thuộc vào việc bạn xác định phạm vi công việc của từng agent như thế nào.
Điều gì làm nên sự khác biệt của Google?
Google đã xây dựng AI đại lý của mình trên nền tảng hệ sinh thái đám mây và năng suất hiện có, đã tiếp cận hàng triệu người dùng doanh nghiệp.
Nếu tổ chức của bạn sử dụng Google Không gian Làm việc, các agent có thể đọc trực tiếp các tài liệu Drive, phân tích các sự kiện Calendar và gửi tin nhắn Slack có ngữ cảnh thông qua các kết nối tích hợp.
Sự tích hợp chặt chẽ này giúp giảm thiểu rào cản thiết lập so với các nền tảng coi dịch vụ Google là các tiện ích bổ sung của bên thứ ba.
Công ty cũng chia công cụ của mình thành hai hướng: một bộ công cụ nguồn mở (ADK) dành cho các nhà phát triển muốn kiểm soát chi tiết, và một giao diện không cần lập trình dành cho người dùng kinh doanh cần tốc độ hơn là tùy chỉnh. Cách tiếp cận kép này cho phép các nhóm kỹ thuật và phi kỹ thuật làm việc song song mà không cần chờ IT viết từng công việc.
Về mặt bảo mật, Gemini Enterprise được trang bị sẵn tuân thủ FedRAMP High và HIPAA, ghi nhật ký kiểm toán cho mọi hành động của agent, và khóa mã hóa do khách hàng quản lý. Những tính năng này đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghiệp được quy định, nơi một sai sót nhỏ có thể kích hoạt phạt tiền hoặc tiết lộ vi phạm.
- Tích hợp sẵn với Google Không gian Làm việc và các dịch vụ đám mây của Google.
- Bộ công cụ phát triển phần mềm nguồn mở (ADK) kết hợp với trình xây dựng trực quan không cần mã hóa.
- Tuân thủ tiêu chuẩn doanh nghiệp: FedRAMP, HIPAA, nhật ký kiểm toán
- Hơn 1.500 trợ lý được xây dựng sẵn có sẵn ngay từ khi ra mắt từ Google và các đối tác.
- Điểm cân nhắc: Đường cong học tập cho các nhóm chưa quen với hệ sinh thái của Google.
- Điểm cân nhắc: độ phức tạp ban đầu trong việc xác định phạm vi và giới hạn của agent.
Những ưu điểm này giúp Google có vị trí tốt đối với các tổ chức đã commit sử dụng nền tảng đám mây của mình, nhưng giá trị của nền tảng này phụ thuộc vào mức độ tích hợp mượt mà với môi trường CNTT tổng thể của bạn.
Tích hợp & Tương thích hệ sinh thái
Google thiết kế Gemini Enterprise để nằm ở trung tâm của hệ sinh thái ứng dụng của bạn, không phải là một hệ thống độc lập. Các agent xác thực thông qua Google Cloud IAM hoặc các nhà cung cấp đăng nhập một lần của bên thứ ba, do đó các quyền truy cập phản ánh cấu trúc thư mục hiện có của bạn.
Khi một agent truy vấn một thư mục Drive chia sẻ hoặc truy xuất các bản ghi CRM, nó tuân thủ quyền truy cập cấp tài liệu, nghĩa là người dùng chỉ thấy dữ liệu mà họ đã được ủy quyền truy cập.
Ngoài các dịch vụ của chính Google, nền tảng này sử dụng thư viện kết nối của Apigee để tích hợp với SAP, Workday, Oracle và hàng chục hệ thống doanh nghiệp khác.
Mỗi kết nối xử lý xác thực API, giới hạn tốc độ và xử lý lỗi, giúp bạn tránh khỏi công việc kỹ thuật phức tạp thường làm chậm tiến độ các dự án tích hợp.
Google cũng hỗ trợ giao thức Agent2Agent (A2A), một tiêu chuẩn mở cho phép các agent được xây dựng trên các khung nền tảng khác nhau phát hiện khả năng của nhau và hợp tác.
Ví dụ, một trợ lý lập lịch do Google phát triển có thể chuyển giao một công việc cho một trợ lý tài chính của bên thứ ba mà không cần can thiệp thủ công.
| Nền tảng/Đối tác | Tính chất của tích hợp |
|---|---|
| Google Không gian Làm việc | Chia sẻ dữ liệu và ngữ cảnh gốc thông qua Drive, Calendar, Gmail |
| Hệ thống ERP/CRM/HR | Cập nhật tự động hóa và truy vấn thông qua các kết nối Apigee |
| Các nền tảng thị trường của bên thứ ba | Các agent được xây dựng sẵn (ví dụ: giải pháp ngành của Wipro) có thể tích hợp với thiết lập tối thiểu. |
| Các tác nhân mã nguồn mở | Giao thức A2A cho phép hợp tác giữa các agent trên nhiều nền tảng. |
Mạng kết nối này giúp đẩy nhanh dòng thời gian triển khai vì bạn không phải chờ đợi công việc API tùy chỉnh mỗi khi thêm nguồn dữ liệu. Lợi thế về tốc độ này trở nên quan trọng khi chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai sản xuất.
Dòng thời gian triển khai & Quản lý thay đổi
Việc triển khai AI tự động không nên là một sự ra mắt đột ngột.
Tôi đã chứng kiến quá nhiều tổ chức triển khai rộng rãi trên toàn doanh nghiệp, chỉ để phát hiện ra rằng các agent được thiết kế không kỹ lưỡng tạo ra nhiều rắc rối hơn là giá trị.
Thay vào đó, hãy xem việc triển khai như một nỗ lực theo giai đoạn, bắt đầu từ quy mô nhỏ và mở rộng dựa trên những thành công có thể đo lường được.
- Thử nghiệm với một nhóm hoặc bộ phận có quy trình làm việc lặp đi lặp lại và gặp khó khăn cụ thể.
- Đánh giá hiệu suất trong vòng bốn đến sáu tuần, đang theo dõi thời gian tiết kiệm được, tỷ lệ lỗi và mức độ hài lòng của người dùng.
- Tối ưu hóa logic của agent và mở rộng sang các nhóm liên quan, áp dụng những bài học từ giai đoạn thử nghiệm.
- Chỉ triển khai trên toàn doanh nghiệp sau khi bạn đã ghi chép các thực hành tốt nhất và đào tạo các chuyên gia nội bộ.
Cách tiếp cận theo giai đoạn này cho phép bạn điều chỉnh các rào cản an toàn, tinh chỉnh tích hợp và xây dựng sự tự tin của tổ chức trước khi các agent tham gia vào các quy trình quan trọng.
Nó cũng hỗ trợ các nhóm IT và tuân thủ xác minh rằng nhật ký kiểm toán, kiểm soát truy cập dữ liệu và chính sách bảo mật vẫn hoạt động hiệu quả trong điều kiện sử dụng thực tế.
Phản hồi từ cộng đồng và cảm nhận của người dùng sớm
Phản hồi ban đầu về AI đại lý của Google khá đa dạng, phản ánh cả sự hào hứng về tiềm năng của nền tảng và sự thận trọng về độ phức tạp của nó.
Một người dùng Reddit ghi chú: “Tất cả những người trong công ty tôi đã thử nghiệm đều rất ấn tượng.” Một bình luận khác đùa về tình trạng mệt mỏi do đổi tên, cho rằng Google dường như tập trung vào việc “theo kịp Microsoft về số lần họ có thể đổi thương hiệu và làm khách hàng bối rối trong cùng một năm.”
Trên Hacker News, một nhà phát triển đã nêu ra một vấn đề thực tế: “Lo ngại lớn nhất của tôi là các vòng lặp agentic chậm và tốn kém. Tệ hơn nữa, chúng thường đi chệch hướng, làm sai việc cần làm một cách cẩn thận, và bạn phải sửa lại.”
Ý kiến đó nhấn mạnh một chủ đề lặp lại trong các cuộc thảo luận về AI tự động: tự chủ mà không có các rào cản chặt chẽ có thể dẫn đến những sai lầm tốn kém.
Một chủ đề Reddit khác đã chỉ ra rằng sức mạnh của Agentspace đi kèm với một đường cong học tập, cảnh báo rằng “độ phức tạp của việc học và triển khai nó đúng cách trong thời gian dùng thử 30 ngày sẽ giới hạn giá trị thực tế mà bạn có thể đạt được.”
Những ý kiến này cho thấy khoảng cách giữa khả năng kỹ thuật của nền tảng và sự sẵn sàng tổ chức cần thiết để triển khai nó một cách an toàn.
Nếu bạn đang đánh giá giải pháp của Google, hãy tính đến thời gian cho đào tạo, tài liệu hướng dẫn và kiểm thử lặp lại trước khi commit triển khai toàn bộ. Khi Google tiếp tục hoàn thiện nền tảng, lộ trình phát triển của họ sẽ quyết định tốc độ giải quyết các điểm gây cản trở này.
Lộ trình & Triển vọng Hệ sinh thái
Kế hoạch ngắn hạn của Google cho thấy ý định mở rộng AI tự động hóa vượt ra ngoài lĩnh vực doanh nghiệp và vào các dịch vụ hướng đến người tiêu dùng.
Đến đầu năm 2026, công ty có kế hoạch mở rộng khả năng của AI Mode cho các cuộc hẹn dịch vụ địa phương và đặt vé sự kiện trong Tìm kiếm, cho phép người dùng ủy quyền các công việc lịch trình từ đầu đến cuối.
Vào mùa xuân năm 2026, AI tự động sẽ được tích hợp vào các thiết bị Google Home và Nest trên toàn cầu, biến trợ lý giọng nói thành các trợ lý tự động có thể thực hiện các công việc như mua sắm, đặt lịch và điều phối thay mặt cho các thành viên trong gia đình.
Một nhà phân tích ngành cho biết trong vòng ba năm tới, 80% các nhà điều hành có kế hoạch tích hợp các trợ lý AI vào hoạt động kinh doanh, và đầu tư của Google vào các giao thức mở giúp công ty này có vị trí dẫn đầu xu hướng này.
Dự án đó cho thấy Google xem AI đại lý là lớp nền tảng cho thập kỷ tiếp theo của phần mềm văn phòng, chứ không chỉ là một tiện ích bổ sung.
Chi phí của Google Agentic AI là bao nhiêu?
Google định giá Gemini Enterprise theo mô hình đăng ký theo người dùng, với các gói doanh nghiệp có mức giá trung bình khoảng $50 mỗi người dùng mỗi tháng. Các gói có khối lượng cao hơn mở khóa các tính năng nâng cao như quản lý đại lý mở rộng, kiểm soát bảo mật sâu hơn và hỗ trợ ưu tiên.
Phiên bản Starter miễn phí có sẵn, nhưng đi kèm với một sự đánh đổi: dữ liệu người dùng ở cấp độ đó có thể được sử dụng để cải thiện dịch vụ của Google, và bạn phải đồng ý rõ ràng.
Hầu hết các doanh nghiệp được quản lý chặt chẽ sẽ bỏ qua gói miễn phí và chuyển thẳng sang kế hoạch trả phí để đảm bảo quyền sở hữu dữ liệu và tuân thủ quy định.
Ngoài phí đăng ký, hãy dự trù chi phí tính toán nếu các tác nhân của bạn xử lý tập dữ liệu lớn hoặc chạy các quy trình làm việc phức tạp nhiều bước.
Dịch vụ tích hợp cũng có thể tăng chi phí, đặc biệt nếu bạn cần các kết nối tùy chỉnh cho các hệ thống cũ không được hỗ trợ bởi thư viện tiêu chuẩn của Apigee.
Tuy nhiên, mô hình định giá theo người dùng có thể dự đoán được giúp đơn giản hóa việc dự báo so với các mô hình dựa trên tiêu thụ, nơi hóa đơn hàng tháng dao động mạnh mẽ tùy thuộc vào các đợt tăng đột biến về sử dụng.
Những suy nghĩ cuối cùng
Nền tảng AI tự động hóa của Google sẽ phát huy hiệu quả tối đa nếu bạn đã đầu tư vào hệ sinh thái đám mây của Google.
Các tính năng tuân thủ và tích hợp Không gian Làm việc loại bỏ các rào cản khiến việc áp dụng trong doanh nghiệp chậm lại ở các nơi khác, nhưng đường cong học tập là có thật và các agent cần có các giới hạn chặt chẽ để duy trì tính hữu ích.
Bắt đầu với một bộ phận duy nhất, đang theo dõi thời gian tiết kiệm thực tế trong một tháng và chỉ mở rộng sau khi đã làm rõ phạm vi và các vấn đề bảo mật.
Nếu bạn đang tìm kiếm tự động hóa mà không cần đến sự phức tạp của một dự án tùy chỉnh hoàn chỉnh, Gemini Enterprise cung cấp cho bạn một giải pháp đáng tin cậy.