O Google reuniu no Cloud Next ’26 uma série de ferramentas de IA corporativa sob o nome Gemini Enterprise, com foco em agentes capazes de executar fluxos de trabalho complexos.
A novidade inclui um ambiente low-code para criar agentes, simulação para testes, um registro governado, marketplace de terceiros e uma camada semântica que alimenta os agentes com contexto empresarial.
No Cloud Next ’26, o Google consolidou suas ferramentas de IA para empresas sob o guarda-chuva Gemini Enterprise.
O Vertex AI foi reorganizado e agora faz parte do que a empresa chama de Gemini Enterprise Agent Platform.
O diferencial, segundo o Google, é que a plataforma reúne criadores de agentes, ferramentas de governança, um marketplace e uma camada semântica que permite raciocínio sobre dados corporativos.
No centro dessa arquitetura está o Model Context Protocol (MCP), desenvolvido pela Anthropic, que agora permite que agentes acessem serviços do Google Cloud e do Workspace por um único protocolo.
Um dos componentes já disponíveis é o Agent Studio, uma interface low-code para criar, testar e publicar agentes que suportam tarefas agendadas, acionadores e fluxos de trabalho de longa duração.
Outra peça importante é o Agent Simulation, que permite submeter agentes a milhares de interações sintéticas para detectar falhas de chamadas a ferramentas, problemas em transições e erros de contexto que não aparecem em testes de único prompt.
O Agent Registry funciona como um catálogo governado para descoberta, versionamento e controle de acesso de agentes, skills e servidores MCP.
Já o Agent Marketplace reúne parceiros como Atlassian, Oracle, ServiceNow, SAP, Salesforce e outros oferecendo agentes pré-construídos.
O Google também apresentou a Universal Context por meio do novo Knowledge Catalog, uma tentativa de criar um grafo semântico vivo sobre dados estruturados e não estruturados da empresa.
“We feed them business context. We call that Universal Intelligence, so all of the systems within your organization, all of the data within your company, you can use it to feed the agents with business context so they can reason on it.” — Thomas Kurian.
Com a adesão ao MCP, agentes podem chamar BigQuery, criar clusters no Google Kubernetes Engine, ler e editar documentos do Workspace e usar o Maps através de um único endpoint.
“Now we’re seeing, as the models evolve, people wanting to delegate tasks and sequence of tasks or workflows to agents” — Thomas Kurian.
O Gemini Enterprise app é a camada web que coloca toda essa infraestrutura à disposição de equipes para descobrir, criar, compartilhar e executar agentes num ambiente dedicado.
O app inclui ferramentas para checkpoints com humanos, inspeção e testes, além de um agente de pesquisa profundo para tarefas de longa duração.
Também há suporte a agentes de longa execução para fluxos que duram horas ou dias, como conciliações financeiras, e a possibilidade de criar skills reaproveitáveis para processos mais simples.
A Inbox in Gemini Enterprise funciona como um hub unificado para gerenciar agentes em escala, com foco em monitoramento e operação de agentes que executam workflows complexos.
Do ponto de vista de infraestrutura, o Google citou novos TPUs otimizados para treino e inferência, que podem favorecer a execução de muitos agentes em escala dentro da sua nuvem.
Com essas peças, o Google busca transformar um conjunto de funções de IA em uma plataforma integrada que articula modelos, dados e governança para cargas de trabalho autônomas nas empresas.
