Google 在 Cloud Next ’26 上将“代理化”AI作为核心，发布了一整套面向企业的端到端产品，包括 Gemini Enterprise Agent 平台、Gemini Enterprise 应用、最新一代 TPU 与超大规模互联方案，以及用于实时操作的 Agentic Data Cloud 和增强的安全与合规能力；目标是让团队以低代码/无代码方式构建可治理、可扩展的智能代理并在多云环境中安全运行。该活动还强调开放选择（引入 Anthropic 模型）、多模态模型和面向生产的基础设施优化。
概览
– Next ’26 聚焦“代理化时代”：AI 从协助变为可自主执行任务的“智能代理”。
1) Gemini Enterprise Agent 平台
– 提供端到端工作区，用于构建、治理、扩展企业级代理。
– 直连模型：Gemini 3.1 Pro（复杂工作流）、Gemini 3.1 Flash（图像/视觉）、Lyria 3（音频），并加入 Anthropic 的 Claude Opus 4.7 以增强开放选择。
– Agent Studio：低代码界面，业务用户和开发者可用自然语言设计并测试代理。
2) Gemini Enterprise 应用
– 把代理能力带到日常工作：无代码 Agent Designer 可构建触发式工作流。
– 支持长期运行代理，在受管云沙箱中自主执行多步流程。
– Agent Inbox：集中监控、引导与管理各类代理活动。
3) 第八代 TPU 与 AI 超算
– 发布 TPU 8 系列：TPU 8t（训练优化）、TPU 8i（推理优化，单位成本性能提升约80%）。
– 引入 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统，继续扩展 NVIDIA GPU 与自研 Axion 处理器阵列。
– AI Hypercomputer 与 Virgo Network：用于超大规模计算互联；Managed Lustre 存储实现高达 10 TB/s 的数据移动。
4) Agentic Data Cloud（代理化数据云）
– 为代理提供实时上下文：Knowledge Catalog 自动标注并连接企业知识，使代理理解公司特有语境。
– Cross-Cloud Lakehouse（基于 Apache Iceberg）：支持跨云查询，无需迁移数据即可即时访问（包括 AWS 数据）。
5) 面向 AI 时代的安全与合规
– 将 Google 的威胁检测能力与 AI 能力结合，提升对智能威胁的防护（文章提及在大会上强调但未列出全部细节）。
6) 多模态与生产化工具扩展
– 强化图像、音频与文本的多模态模型支持（如 Gemini 3.1 Flash、Lyria 3）。
– 强调让企业在生产环境中以可治理方式运行多种模型与代理。
7) 开放与生态互通
– 除自研模型外，平台支持第三方模型（示例：Anthropic），并强调多云互操作与数据留地策略。
对工程/产品团队的要点
– 可以用低代码/无代码快速试点代理，但需要规划治理与监控。
– 新一代算力与网络能显著降低训练/推理成本，但需评估数据传输与存储带宽需求。
– Agentic Data Cloud 提供跨云查询能力，有助于避免大规模数据迁移。
结语
– Google 正将 AI 能力产品化、生产化，目标是把“会做事的代理”带入企业日常，同时兼顾性能、多模态与多云互通。
Google 把“代理化”做成了完整产品线，关键在于治理、跨云数据和实际算力能否同步落地。