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当“AI同事”拥有独立身份:企业IT服务该如何管理智能体?

2026.10.22 来源:

前言

2026年10月8日,Google Cloud在Gemini at Work 2026活动上发布通用办公智能体Gemini Agent。

此次核心突破在于,Google Cloud首创“同事型智能体”(Coworker Agent)与其身份体系,即拥有独立身份、企业邮箱和存储,具备创建多个子Agent进行协作的能力。

该智能体可承担持续多日的任务,并打破模型锁定。除Gemini系列模型之外,目前还支持调用 Anthropic Claude,并计划继续接入其他闭源和开源模型。

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一个有独立身份的智能体,为什么会引出IT服务管理问题?因为它一旦能够读取工单、检索知识、调用系统接口,甚至代替人员执行操作,企业就需要说明:操作负责人、访问权限、动作审批、事后查证……

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“AI同事”新增了哪些工作能力?

从目标出发,组织跨应用工作

企业中的一项任务,往往分散在邮件、聊天、文档和业务系统中。Gemini Agent的设计,是让用户在一个入口提出目标,由它组织后续操作。

Google公布的连接范围包括:Gmail等多款Workspace应用、Microsoft 365、Jira等企业软件。

示例:用户提出“下周组织一次区域活动负责人会议”,这个工作所需步骤:

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智能体可以结合工作群和历史邮件识别相关人员,查询日程,再协调会议时间。智能体开始围绕同一目标持续组织信息与操作,减少跨应用传递背景的重复工作。

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任务可以持续,也可以分工

Google介绍,长任务能够在云端运行。用户关闭电脑或更换设备后,相关任务与上下文仍可延续,为需要等待数据、人员回复或后续处理的工作提供了执行基础。

复杂任务还可以拆给多个子智能体,并行或依次完成,可以跨日期、跨会话参与协作。

Gemini Agent可以拥有独立Workspace账户,包括邮箱、日历和Drive空间。员工能够在群聊中向它分配任务,也能通过文档评论提出修改要求,操作记录显示对应智能体身份。

智能体与底层模型分别选择

Google还将任务执行层与底层模型分开。Gemini与Anthropic Claude模型的编排设计,允许不同步骤选择不同模型。简单信息整理与复杂代码分析,可以根据质量、速度和成本要求分别安排。

但是否更准确、更经济,仍需要实际任务评估。

企业也可以设置项目预算上限。触及上限后任务暂停,再由管理员决定是否恢复。

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从办公协作到智能运维

跨应用工作需要可调用的系统能力和可复用的处理方法。Google将其中的基础概括为工具、Skills和上下文:

上下文与记忆保留任务背景、业务知识和历史过程,供后续步骤使用。

工具连接软件与数据系统,通过接口或MCP等方式提供查询、读取、写入等操作能力。

Skills保存可复用的任务说明、知识和工作流程,帮助智能体按特定方法完成多步任务。

上下文与记忆主要有四类:

会话记忆保存当前任务;

语义记忆组织知识;

程序性记忆保存工作方法;

情景记忆记录过去的操作。

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放到运维工作中,这些信息分别对应工单进度、系统与资产知识、处理规程、历史诊断过程。

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企业接入此类Agent前

需要补齐哪些条件?

先明确数据与完成标准

连接系统只是起点。同一应用在工单、监控和CMDB中可能使用不同名称;历史知识可能缺少版本;处理规程也可能没有注明生产与测试环境的区别。

企业需要建立可关联的服务、资产和工单标识,维护知识的适用条件,并定义任务完成结果。例如“报表服务进程正常”与“业务报表正确生成”,对应不同验证要求。

对于长期任务,聊天记录之外还应保存结构化状态,包括执行对象、已完成动作、待批准事项和验证结果。这样才能支持暂停、恢复、取消和人工接管。

将身份、授权和验证接入服务流程

当智能体能够实际操作系统,独立身份有助于区分执行主体。企业还要将它与请求人、负责人、工单和审批记录关联起来。

治理可以集中到三个关键环节:

执行前:核验目标对象、允许动作和授权有效期。查询、诊断与修改分别设置权限;高风险操作保留审批和执行窗口。

执行中:记录工具调用与系统回执。对象变化、审批失效或证据不足时暂停,子智能体按各自职责获得权限。

执行后:同时检查技术状态和业务结果。验证失败时转入继续诊断、回退或人工接管,并更新工单。

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Google公布的隔离环境、网关和审计机制,可以支持运行控制。企业自己的服务目录、变更制度和关单标准,仍需落实到工具接口与流程规则中。

成本也应纳入安排:任务因预算暂停时,需要有负责人接收通知,明确恢复或转人工的条件,避免工单长期无人处理。

结语

从Gemini Agent的设计可以看到,工作智能体增加的能力,为IT服务中的信息收集、诊断协作与流程跟进提供了新的实现方式。

而智能体每扩大一层能力,企业都应同时明确负责人、权限范围和失败后的接管路径。这样讨论智能体在ITSM中的应用,才能落到实际业务控制上。


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