Pada 8 Oktober 2026, Google Cloud memperkenalkan ejen Gemini serba guna untuk perusahaan di acara Gemini at Work 2026. Ejen ini bukan sekadar menjawab soalan, malah direka untuk melaksanakan tugasan merentas perisian pejabat, menghasilkan fail, menulis kod dan menyelaraskan ejen AI lain untuk menyiapkan kerja. Google berharap pekerja hanya perlu menerangkan matlamat, kemudian AI akan merancang proses dan menghasilkan keputusan. Pelancaran ini membayangkan cara kerja baharu, tetapi produk tersebut masih dalam pratonton peribadi yang terhad kepada pelanggan tertentu. [1][3]
Daripada chatbot kepada pelaksana tugasan
Banyak alat AI hari ini masih mengikut corak “pengguna bertanya—model menjawab”: minta AI meringkaskan bahan, lalu ia memberikan ringkasan; minta AI menulis e-mel, lalu ia memberikan draf. Untuk memasukkan hasil itu ke dalam sistem perniagaan, biasanya seseorang masih perlu menyalin, menyemak dan melakukan langkah demi langkah.
Google berharap dapat mengubah cara interaksi ini. Syarikat itu menggambarkan ejen baharu yang menggabungkan soal jawab, kerja berasaskan pengetahuan, penjanaan media dan pelaksanaan kod dalam satu antara muka. Pengguna boleh terus memberikan matlamat untuk dilaksanakan, sementara sistem memilih kemahiran, alat dan model secara automatik, menyambung kepada data perusahaan dan mengembalikan hasil kerja. Ia boleh menerima tugasan melalui pelbagai saluran, termasuk pelayar, telefon, desktop, baris perintah dan perisian kolaborasi. [1][2]
Perbezaannya bukan sekadar keupayaan untuk mengklik secara automatik, tetapi juga tempoh pelaksanaan yang lebih panjang. Menurut Google, tugasan yang berterusan selama berjam-jam atau bahkan berhari-hari boleh diteruskan di awan. Konteks tugasan dan kemajuan pelaksanaannya kekal walaupun pengguna mematikan komputer. Tugasan rumit juga boleh dibahagikan kepada beberapa subejen yang dibentuk sementara untuk mengendalikan pelbagai langkah secara kolaboratif. [1]
Mengapa rakan sekerja digital memerlukan identiti berasingan
Dalam alat sembang biasa, AI lazimnya menjawab menggunakan identiti sesi pengguna. Namun, apabila AI mula mewakili pasukan untuk mengedit fail, menghantar mesej dan mengekalkan kemajuan projek, timbul persoalan tadbir urus tentang siapa yang sebenarnya melakukan tindakan tersebut.
Google mencadangkan bentuk “rakan sekerja kolaboratif”: pasukan boleh menyediakan akaun Workspace, e-mel, kalendar dan storan Drive yang berasingan untuk ejen yang ditugaskan menjalankan jenis kerja tertentu. Ahli boleh menyebutnya dalam kumpulan sembang, menghantar e-mel kepadanya atau meminta bantuannya melalui komen dokumen. Dengan cara ini, ejen itu muncul dengan identitinya sendiri dalam rekod aktiviti, bukannya semua tindakannya dikaitkan dengan akaun seseorang pekerja. [1][2]
Contohnya, pasukan pemasaran boleh menyediakan ejen penyelaras kempen untuk merumuskan persediaan pelancaran, menulis senarai semak dan menyerahkan hasilnya dalam ruang pasukan. Berbanding sekadar menjana teks, kerja itu diberikan secara jelas kepada peranan sistem yang boleh terus menerima tugasan. [1]
Namun, akaun berasingan tidak bermakna AI sememangnya boleh dipercayai. AI juga mungkin tersalah faham arahan, mengakses data yang tidak sepatutnya digunakan atau menghasilkan maklumat yang tidak tepat. Semakin dekat AI dengan kerja sebenar, semakin penting bagi organisasi untuk menetapkan hak akses minimum, kelulusan bagi tindakan penting, semakan log dan proses pengendalian kegagalan. Google memperkenalkan mekanisme seperti identiti berasingan, kawalan kebenaran, kotak pasir, get laluan dasar rangkaian dan rekod audit. Namun, semua ini ialah reka bentuk produk yang didedahkan kepada umum, dan tidak bermakna setiap senario penggunaan telah lulus pengesahan keselamatan. [1]
Keupayaan sambungan perisian menentukan sama ada ia benar-benar boleh dilaksanakan
Perusahaan tidak akan meninggalkan perisian sedia ada hanya kerana menggunakan AI. Julat sambungan Gemini merangkumi Google Workspace serta perkhidmatan seperti Microsoft 365, Slack, Jira, Git, BigQuery dan Postgres. Google turut menyebut protokol konteks model (MCP), iaitu spesifikasi antara muka yang membolehkan ejen menggunakan alat luaran melalui kaedah yang seragam.[1][2]
Katakan seorang pengurus projek perlu menyediakan laporan kemajuan untuk mesyuarat mingguan. Secara teori, aliran kerjanya boleh jadi begini: mendapatkan perubahan terkini daripada mesej sembang dan sistem tugasan, mengakses angka perniagaan dalam pangkalan data, menyusun laporan, kemudian menyerahkan hasilnya melalui alat dokumen. Satu tugasan menghubungkan beberapa operasi perisian yang sebelum ini terpisah.
Namun, ini sekadar gambaran tentang skop keupayaannya dan tidak bermakna semua perusahaan boleh terus melaksanakan aliran kerja yang sama. Medan data yang tidak konsisten, kebenaran akses yang tidak lengkap, liputan penyambung yang terhad dan syarat kelulusan yang rumit semuanya boleh menyebabkan pelaksanaan sebenar terhenti. Sebelum melaksanakan sistem, perusahaan masih perlu menguji penerimaannya berdasarkan tugasan sebenar, bukannya menilai kebolehgunaannya melalui video demonstrasi semata-mata.
Tidak mengunci ejen kepada satu model
Satu lagi perubahan teknologi yang wajar diberi perhatian ialah usaha Google untuk memisahkan “ejen yang melaksanakan tugasan” daripada “model asas yang bertanggungjawab untuk penaakulan”. Penyelesaian rasminya kini menyokong siri Gemini serta model Claude daripada Anthropic, dan pilihan dijangka diperluas secara beransur-ansur.[1][2]
Ini bermakna konteks perniagaan, kemahiran kerja dan sambungan alat yang dikumpulkan perusahaan berpeluang kekal pada lapisan ejen yang agak stabil. Model dengan kos dan keupayaan yang berbeza boleh digunakan untuk langkah yang berlainan—contohnya, model berkos lebih rendah untuk penyusunan ringkas dan model berprestasi tinggi untuk analisis rumit. Namun, penyelarasan merentas model turut membawa isu keserasian, privasi dan konsistensi hasil yang perlu diuji dalam amalan.
Google turut mengumumkan penghalaan pintar, had perbelanjaan projek dan mekanisme jeda tugasan untuk menangani kos AI yang berjalan dalam tempoh lama. Penggunaan sumber untuk pertanyaan biasa tidak setanding dengan tugasan berbilang sistem yang berjalan selama berjam-jam. Jika perusahaan tidak dapat menjejak jumlah kos panggilan model, pelaksanaan kod dan penggunaan alat, AI sukar dimasukkan ke dalam belanjawan dengan berkesan.[1]
Jurang antara demonstrasi produk dengan organisasi sebenar
Google menyenaraikan kajian kes daripada beberapa perusahaan yang menggunakan keupayaan Gemini Enterprise, merangkumi sektor kewangan, runcit dan telekomunikasi. Namun, kajian kes pelanggan Gemini Enterprise sedia ada ini tidak boleh semuanya dianggap sebagai bukti bahawa ejen umum baharu yang diumumkan kali ini telah dilaksanakan secara meluas.[1]
Rajah: Kajian kes pelanggan perusahaan Gemini Enterprise yang diterbitkan oleh Google Cloud (sumber: Google Cloud)
VentureBeat mengesahkan dalam laporan eksklusif pada 8 Oktober bahawa ejen Gemini baharu itu ketika itu hanya ditawarkan dalam pratonton peribadi kepada pelanggan terpilih, manakala tarikh pelancaran yang lebih meluas belum ditentukan. Laporan itu turut menyatakan bahawa Google menjangka menawarkan ciri baharu tersebut kepada pelanggan Gemini Enterprise yang layak, tetapi butiran lengkap tentang pelesenan dan kos penggunaan masih menunggu pendedahan lanjut.[3]
CBS News meletakkan pelancaran ini dalam konteks persaingan antara syarikat teknologi untuk memperkenalkan ejen AI yang berorientasikan kerja. Tumpuan persaingan kini beralih daripada jumlah soalan yang boleh dijawab kepada keupayaan menyelesaikan tugas dalam sistem harian dengan selamat, konsisten dan menjimatkan kos.[4]
Hal ini juga menjelaskan mengapa “bolehkah ia disepadukan dengan aliran kerja sedia ada” mungkin lebih penting daripada skor dalam satu papan pendahulu. Jika ejen tidak dapat mengakses maklumat yang betul atau tidak mampu melaksanakan tindakan dengan kebenaran yang terkawal, model bahasa yang paling hebat sekalipun sukar menghasilkan nilai yang berterusan.
Implikasinya terhadap pekerja biasa dan perusahaan
Bagi pekerja biasa, perubahan paling ketara ialah cara berinteraksi: pada masa hadapan, mereka mungkin tidak perlu berulang kali menyalin output AI antara perisian yang berbeza. Sebaliknya, mereka boleh menyatakan matlamat, tempoh, batasan dan kriteria penerimaan seperti memberikan tugasan kepada rakan sekerja, kemudian menyemak proses pelaksanaan serta hasilnya.
Bagi pengurus perusahaan, persoalan tentang pemerolehan akan menjadi lebih rumit. Selain ketepatan jawapan model, mereka juga patut menilai sama ada ejen mempunyai identiti tersendiri, sama ada kebenarannya boleh ditarik balik, sama ada tindakan penting memerlukan kelulusan, sama ada kegagalan sistem boleh dijejaki semula, serta jumlah sumber yang digunakan untuk menyelesaikan keseluruhan tugas.
Google menunjukkan hala tuju yang jelas melalui pelancaran ini: AI berkembang daripada pembantu pasif yang menjawab soalan kepada pelaksana yang boleh bekerja secara berterusan dan memiliki identiti dalam organisasi. Namun, ia masih di peringkat awal pelancaran, dan bukti lanjut yang tersedia kepada umum diperlukan untuk menilai kebolehpercayaan jangka panjang, harga khusus serta prestasi dalam operasi berskala besar. Wajar untuk menganggapnya sebagai perubahan penting dalam hala tuju produk; namun, terlalu awal untuk menganggapnya sebagai tenaga kerja digital yang sudah matang dan mampu menggantikan pekerja sepenuhnya.[1][3][4]
Sumber rujukan
- Welcome to Gemini at Work 2026: Introducing the Gemini agent — Google Cloud, diakses pada 2026-10-10
- Google brings agentic AI to Gemini, starting with businesses — TechCrunch, diakses pada 2026-10-10
- Google Cloud unveils persistent Gemini Agents for long-running tasks, and they get their own Gmail, Calendar, and Drive storage — VentureBeat, diakses pada 2026-10-10
- Google launches Gemini AI workplace agent that can write code and run tasks, company says — CBS News, diakses pada 2026-10-10