请来Claude老祖，谷歌能借Agent翻身吗？|agent|chatbot|埃隆_马斯克|微软|知名企业|腾讯版小龙虾|谷歌

谷歌也做agent 了，底气居然是Claude给的。日前，Google Cloud发布了新的Gemini Agent。名字叫Gemini，但碰上难搞的任务，它还可以调用Claude。

在Agent圈，Claude老祖已经成了香饽饽。就在前一天，马斯克刚刚宣布Grok Bot今后会根据任务选择最合适的模型，名单里同样有Claude。

谷歌尤其需要一点外援。

一周前，谷歌刚端出新一代旗舰模型Gemini 4 Argon，榜单刷得很漂亮，奈何并未向公众开放。根据报道，它的实际表现与外界对谷歌的期待相比，还是差点意思。

模型赛道没能打出一个漂亮的翻身仗，Agent这边倒是突然热闹起来：Meta的Muse刚刚带火了个人Agent，一条新的弯道，摆在了谷歌面前。

谷歌能借着Agent实现弯道超车吗？恐怕没那么容易。

不过上路试试总比像苹果那样僵立不动强，至少这条新赛道还没来得及给谷歌来上一套熟悉的连环暴击。

谷歌终于拿出了一个像样的Agent

认真说起来，谷歌可能是全世界最适合做Agent的公司之一。

如果把一个Agent需要的东西摊开来看，模型、工具、数据、执行环境和用户入口，谷歌几乎什么都有。

尤其是，谷歌拥有一整套经营了20多年、并且已经牢牢占据了用户心智的办公产品。

从Gmail、Calendar到Docs、Sheets、Drive，再到团队使用的Google Chat，很多人的工作本来就在谷歌的生态里完成；其他公司的办公Agent想要真正替用户干活，很多时候也绕不开谷歌。

在其他Agent纷纷接入谷歌的产品之后，谷歌也终于开始认真利用它的这份家底了。

当地时间10月8日的Gemini at Work大会上，谷歌云CEO Thomas Kurian正式介绍了新的Gemini Agent，试图把Workspace里原本分散的应用、数据和工作流程组织成一个统一的工作Agent。

比如，你只需要告诉它：“帮我约一下上次活动的几位负责人。”

Gemini Agent就可以结合此前的邮件、群聊和日历记录，在授权范围内找到相关人员，检查时间，再发邮件协调会议。用户不用重新告诉他每个人是谁，也不需要挨个打开应用操作。

凭借谷歌强大的生态，Gemini Agent可以直接进入谷歌应用的工作流程。在Gmail里，如果老板发了邮件，要求把最新项目进展整理成PPT，Gemini可以主动识别任务，并提供一键委托的入口。它也可以在Docs里修改文档，在Chat里响应任务，跨应用工作时保留相同的上下文、记忆和技能。

当然，跨应用执行、长期记忆、云端运行，在整个AI圈里算不上什么新鲜功能。Meta的Muse能通过专属云端电脑和浏览器替用户购物、发邮件、安排出行； OpenAI的Dots同样拥有独立云电脑，可以连接用户授权的应用，在用户离开后继续推进任务。

谷歌真正的优势在于，Gemini Agent的能力可以直接与现成的企业协作体系相结合。

除了作为个人助手，Gemini Agent还可以变成一名长期工作的团队成员。谷歌把这种形态称作Coworker Agent，用户只需要描述希望它承担什么岗位，Gemini就能创建一个拥有固定职责和独立身份的AI同事。

举个例子，市场团队可以创建一名负责活动协调的Agent。这个Agent会获得自己的Workspace账号，包括邮箱、日历和Drive储存空间。

它甚至可以出现在公司的通讯录里。同事可以像找其他员工一样，在Google Chat里@它分配任务，或者在Docs子评论区要求它修改文件。

再加上谷歌云和BigQuery等数据基础设施，Gemini Agent还可以连接企业数据库，调用分析工具，甚至根据公司已有的业务指标和定义生成报表。

谷歌因此有机会把Agent的工作范围从员工日常使用的办公软件，进一步延伸到企业后台的数据和业务系统。

顺便一提，微软同样拥有Microsoft 365和Azure这样的完整生态，它甚至更早把Copilot放进了办公软件。但做了这么多年，微软也没能把分散在各个产品里的AI能力彻底整合起来。

该说不说，家底厚归家底厚，能不能把这些资源真正用起来，是另外一回事。

这一次，谷歌还有一个非常值得肯定的地方：它这回想得挺开，意识到了自家的Gemini未必能包办所有事情。

于是，它把Claude老祖也请来一起干活。

Thomas Kurian在官方介绍里明确表示，Gemini本身是一个智能体，其背后的具体模型可以自由选择。它会根据任务的性质选择更合适的模型来完成任务。

目前，Gemini Agent可以在自家的Gemini和Anthropic的Claude之间调度，未来还会支持其他模型。

官方给出的解释倒是挺好听，说最强的模型可能隔几个月就换一家，不同任务不一定需要同样的模型，灵活选择供应商还能兼顾效果与成本。

但实际上，即使在谷歌自己刷的漂漂亮亮的评测表里，Gemini 4 Argon在Terminal-Bench 4.0上只拿了57.4%，Claude Opus 5.5却有66.4%；FrontierSWE v2上，Argon同样以55.0%落后于Claude的62.3%。（第三方独立评测的数据有些不同，但我们先看谷歌自己的榜单。）

至少在部分复杂编程和Agent任务上，谷歌还真没能赢过Claude。

而据《商业内幕》10月9日的报道，一位谷歌员工认为，早期测试的Argon在部分Coding任务上，甚至落后于上一代的Claude Opus 5。

谷歌这次也算给自己留了条后路：碰上自家模型啃不动的硬骨头，好歹还能摇人。

谷歌云其实此前就允许企业开发者使用Claude，不过这一次，它把多模型选择进一步带进了自己提供的通用工作Agent。

至少在这条企业产品线上，谷歌开始明确把Agent本身的竞争力放在了自家模型的独占性之前。

这一步，我觉得值得肯定。

谷歌为什么总是慢一步

不过话说回来，谷歌以前难道没做过Agent吗？

早在2024年12月，谷歌就推出了Google Agentspace，把Gemini的推理能力、谷歌搜索和企业数据整合起来，让员工能够跨系统搜索信息、创建和使用Agent。

2025年4月，谷歌又推出Workspace Flows，让用户可以用自然语言创建自动化工作流。比如收到客户反馈后，AI可以自动读取表单、分析问题、查找解决方案，再生成回复，交给客服审核。

到了去年10月，谷歌干脆把Agentspace整合进新推出的Gemini Enterprise，试图打造一个统一的企业AI工作入口。

从企业搜索、跨应用自动化，到Agent的创建和调度，谷歌早就证明了自己有这个技术。

可问题是，别人已经用Manus、Muse等产品建立起了鲜明的Agent产品认知，谷歌却始终没能拿出一个同样出圈的代表作。

今年5月的Google I/O大会上，谷歌倒是也推出了个人Agent Gemini Spark，但这一炮打出去，几乎没激起什么水花，和哑炮也没太大差别。

该有的东西谷歌都有，却迟迟没有做出什么名堂。

对熟悉谷歌的读者来说，这种剧情讲真一点也不陌生。

回头看过去几年，从通用大模型到Chatbot，再到如今的Agent，谷歌似乎总赶不上一口热乎的。

2017年，谷歌的研究人员提出了Transformer架构，为后来的大语言模型奠定了重要基础。

论研究，谷歌有DeepMind这样的顶尖团队。论算力，它很早就自研TPU。再加上充足的资金和庞大的产品生态，它几乎找不到明显的短板。

结果到了通用大模型时代，OpenAI先用GPT系列打出了招牌。

早在2019至2020年，谷歌的工程师Daniel De Freitas和Noam Shazeer就已经在内部开发出一款对话机器人。两人很早就看到了Chatbot的商业潜力，还多次推动谷歌把产品开放给外部研究者，接入Google Assistant，甚至直接公开演示。但谷歌管理层始终没有点头。

有意思的是，Shazeer后来离职创办Character.AI，2024年被谷歌通过一笔27亿美元的技术授权交易请了回来，今年6月又一次离开谷歌，转投OpenAI。

结果2022年底，ChatGPT又抢先引爆了消费市场，打开了Chatbot的时代。

谷歌随后匆忙应战，甚至有些过分着急。2023年2月，谷歌的Bard还没正式向公众开放，就已经因为宣传演示中的一道错误回答闹出了笑话，叠加当天发布会表现不及预期，谷歌母公司Alphabet股价当天大跌，市值蒸发约1000亿美元。

当然，后来的Gemini在模型能力上确实追了上来——追上了一段时间——谷歌的AI业务也并没有到失败的程度。

但有趣的地方就在这了，谷歌似乎总能提前掌握通往下一代技术的门票，却很难成为第一个把新产品做火的人。

以前是模型和Chatbot，现在轮到了Agent。

论技术、资源和用户基础，谷歌每次都算是最有希望的选手之一。可真到了市场竞争的时候，它又常常变成追赶者，跟在别人的屁股后面。

我觉得，这可能也是老牌科技巨头共同的难题——他们主观上是想要做成事的，只是尾大不掉，容易被组织拖累。

老牌公司并不缺人才、技术或者决心，甚至可以认为，恰恰是过去几十年的成功，让他们建立了一套庞大、成熟又很难轻易改变的组织体系。

但问题在于，Agent要做的恰恰是打破不同产品之间的边界。

对于创业公司来说，做Agent是从头设计一款新产品，接入别人的生态；但对谷歌这样的巨头来说，则意味着要重新组织自己过去20多年积累的产品和业务。

业务越成熟，转型起来就越困难。一个新的功能能否推出，不仅取决于技术上能否实现，还要考虑原有用户是否接受、是否会影响已有的业务，以及出了问题该由谁来负责。

有顾虑是合理的，但等大公司把方方面面都考虑清楚，市场可能已经被别人抢先占领了。

除了谷歌和前一部分提到的微软，亚马逊和苹果也有类似的问题：

亚马逊早在2014年就把Alexa送进了千家万户，背后还有AWS、电商和庞大的智能家居生态，但到了大模型时代，Alexa+却经历了漫长的开发和上线波折，始终没能像ChatGPT一样掀起新的产品浪潮。

苹果更不用说，手握数十亿设备、完整的软硬件生态和Siri这个现成入口，却在新一轮AI竞争中有心无力，原本承诺的个性化Siri一再延期，直到今年才正式推出大幅升级，而且还是预览阶段。

这些巨头明明早早拿到了入场券，却常常要花更多的时间，才能真正挤上车。

当然，我们不能把所有问题都归咎于大公司的组织臃肿。但至少从过去几轮AI产品竞争来看，谷歌在技术储备和产品表现之间，始终存在着一种颇为尴尬的落差。

如今，Muse、Dots等产品已经把长期工作的Agent推到了台前，Grok Bot也开始强调根据任务选择合适的模型。

谷歌这次拿出的Gemini Agent，至少在产品思路上跟上了这一轮变化，开始把分散的办公应用组织起来，同时允许外部模型参与执行任务。

只是目前发布的Gemini Agent，和之前的Gemini 4 Argon一样，还只是面向部分客户的私人预览阶段。

谷歌在发布会上展示了很多能力，但产品究竟行不行，现在还没有答案。

想靠Agent实现弯道超车，谷歌值得一试。不过眼下最要紧的，恐怕是先把车从发布会开到用户手里。

Claude老祖，正在成为Agent公共底座

在找外援这件事上，谷歌和马斯克不约而同地选择了Claude。

这就很有意思了，谷歌有Gemini，马斯克有Grok，两家公司都在花大价钱训练自己的模型，可真到了做Agent的时候，却都愿意请Claude来“坐阵”。

看起来，到了Agent时代，谁家的模型最好用，和谁家的Agent最好用，开始变成两回事了。

其实想想也不奇怪。Agent本来就给那些模型暂时不够强的玩家提供了一次弯道超车的机会。

Meta的Muse就是个现成的例子，它背后的Muse Spark并没有统治模型排行榜，却不妨碍Muse成为今年最受关注的个人Agent之一。

当然，Meta选择了用自家的模型支撑Muse。但对谷歌、马斯克来说，既然Agent的竞争力不再完全取决于底层模型的排名，又何必非要被自己的模型绑死？

谁的模型好用，就调用谁的。自己擅长的任务自己做，没那么擅长的就交给别人。

至少在Agent这条赛道上，能不能把活干好，开始比是不是自家模型干的更重要。

对谷歌这样的公司来说，它不必等到Gemini在每一个领域都拿到第一，才有资格做出一款好Agent。

而对Anthropic来说，当越来越多Agent开始自由选择底层模型，Claude就有机会成为这些产品共同使用的一套基础能力。

谷歌和马斯克都点名Claude，首先当然与模型实力有关。尤其是在编程、工具调用和复杂任务执行上，Claude已经积累了相当强的竞争力。

以Vals AI 10月7日更新的Terminal-Bench 4.0独立排行榜为例，Claude Opus 5.5拿到了65.15%的成绩，Claude Sonnet 5.5紧随其后，Gemini 4 Argon则是57.58%。

虽然单项评测不能代表所有场景，但至少在Agent最需要的部分能力上，Claude的口碑可以说是相当权威。

如果看更综合的智能水平，在Artificial Analysis的Intelligence Index里，榜单前三分别是Opus 5.5、Sonnet 5.5和Fable 5.1。

而且，Anthropic还在主动把Claude变成开发者构建Agent时最顺手的选择。

Claude Code就是最好的例子，从一款编程Agent开始，Anthropic正在逐渐把Claude Code背后的工具调用、上下文管理、权限控制和多Agent协作能力，开放给其他开发者。

去年9月推出的Claude Agent SDK，已经让开发者可以借用Claude Code的底层框架，去搭建自己的Agent。到了今年10月1日，Anthropic又给Claude Code开放了Mods。开发者可以用少量TypeScript代码修改它的行为、界面，甚至替换内置功能，并通过插件分享给其他人。

几天之后，Anthropic又开始给开发者“发钱”。

10月6日，它宣布扩大Claude Startups计划，为符合条件的创业团队提供一年Claude Team、1000美元API额度，以及其他开发资源和支持；10月7日，Claude Max和Team订阅用户也开始获得每月API额度，可以拿去调用Claude模型、使用Agent SDK，或者运行自己开发的Agent。