Флуоресцентное гудение выставочного зала в Лас-Вегасе в апреле. Тысячи разработчиков, с глазами, подёрнутыми пеленой от избытка кофе и недостатка сна, ждали чего-то грандиозного. В этом году на Google Cloud NEXT ‘26 «грандиозным» стало не просто очередное обновление сервиса или чуть более быстрый чип. Это была идея, брендированная словом, которое слегка щекотнуло мой ветеранский скептицизм: «Агентное».
Генеральный директор Google Томас Куриан, будь он неладен, вышел на сцену и объявил о заре «Агентного Облака». Не с поддержкой ИИ, не на базе ИИ. Агентное. Первая мысль? Ну вот, началось. Ещё один модный термин, призванный замаскировать ту же старую инфраструктуру под свежим слоем ИИ. Но потом они начали раскладывать по полочкам, и… в общем, это было не совсем пустышка. Суть? Облако — это больше не просто склад для вашего кода и данных; оно начнёт делать вещи самостоятельно, координировать, принимать решения и, да, работать, пока вы пытаетесь поспать. Это разница между подрядчиком, который ждёт каждой вашей команды, и менеджером проекта, который реально рулит процессом, беспокоя вас только по действительно важным вопросам.
Это не просто переименование; это фундаментальное перепозиционирование. Vertex AI теперь — это «Gemini Enterprise Agent Platform», суп из более чем 200 моделей (включая вездесущего Claude, потому что, будем честны, никто не хочет быть запертым только на Google-рецепте в наши дни). Они расхваливают конструктор агентов без кода для Workspace, который, вероятно, приведёт в восторг маркетологов и HR-специалистов, а также некие «управляемые серверы MCP». Но главный козырь для тех, кто всё ещё цепляется за клавиатуру? Протокол Agent2Agent (A2A).
Вот тут паранойя по поводу привязки к поставщику получает небольшую передышку. A2A, как объясняется в глянцевых брошюрах и восторженных демо, призван позволить агентам, построенным на разных моделях и платформах — представьте, как Gemini общается с Claude, или кастомная модель шепчет сладкие речи проприетарной системе — ну, знаете, общаться. Это то, о чём мечтают (или чего опасаются, в зависимости от того, как сильно они любят возиться с API) разработчики. Он обещает интероперабельность, благородную цель в мире, где каждый крупный облачный провайдер хочет быть вашим универсальным магазином, вашим всем.
Так Кто же на самом деле выполняет работу?
Помимо протоколов и платформ, есть Project Mariner, ИИ-агент DeepMind для веб-браузинга. Он должен показывать хорошие результаты на бенчмарках (83,5% на WebVoyager, как утверждается), обрабатывать десять одновременных задач на облачных ВМ и автоматизировать всё: от покупок до заполнения форм. Это та часть, которая заставляет задуматься. Представьте, что вы поручаете своему ИИ забронировать поездку, найти отель и заблокировать время в календаре, не прилагая никаких усилий. Звучит как мечта, верно? Или рецепт массово дорогого кошмара, если агент неверно истолкует «до 400 долларов» как «около 4000». Дорожная карта включает визуальный конструктор, синхронизацию между устройствами и, конечно же, маркетплейс агентов. Маркетплейс, где, как можно предположить, вы сможете покупать и продавать ИИ-агентов, которые, как предполагается, отберут у вас работу. Удобно.
А потом — кремний. TPUs 8-го поколения Google, разделённые на TPU 8t для обучения и TPU 8i для инференса, теперь работают на их собственных процессорах Axion на базе ARM. Эта совместно разработанная стека, от чипа до API, позиционируется как преимущество в производительности и стоимости. Они выдают цифры вроде «в 24 раза выше интеллект на доллар по сравнению с GPT-4o». Громкие заявления. Всегда так. Но если это правда и это трансформируется в реальную экономию средств для предприятий, это не просто спидометр; это пробка для конкурентов.
Это просто ещё один корпоративный раздутый продукт?
Google также пытается оптимизировать процессы, объединяя разрозненное «Google Agentspace» в единый продукт «Gemini Enterprise». Идея — единое окно для всех ваших ИИ-потребностей: поиск по интрасети, помощь и эти новые агентные рабочие процессы. Готовые коннекторы для Confluence, Jira, ServiceNow — обычные подозреваемые для всего, что связано с корпоративным сегментом. Старый подход требовал жонглирования отдельными инструментами и кривыми обучения; новый — это одна платформа. Меньше трения, больше принятия. Это разумная стратегия, если вы можете смириться с потенциальной сложностью, которая неизбежно проникает в эти «унифицированные» платформы.
Что действительно привлекло моё внимание, немного затерявшись в пресс-релизах, так это упоминание управляемых серверов MCP во всех сервисах Google Cloud. MCP, Model Context Protocol. Это та сантехника, которая позволяет моделям ИИ общаться с внешним миром, с внешними инструментами и API. Это невоспетый герой любой интеллектуальной системы, которой нужно что-то сделать помимо выдачи текста. Управляя этим, Google по сути строит более надёжную, стандартизированную нервную систему для своего агентного облака.
Вот в чём дело. При всей болтовне об автономии и агентах, работающих, пока вы спите, реальность часто сводится к нескольким ключевым вопросам: Кто пишет первоначальные промпты? Кто определяет цели? И, самое главное, кто на самом деле зарабатывает деньги? Google делает большую ставку на эту агентную модель, и они, безусловно, представили впечатляющее техническое видение. Они создают сложный оркестр, где ИИ-агенты — это музыканты. Но даже лучшему дирижеру нужна партитура, и кто-то должен платить за концертный зал. Потенциал повышения эффективности и новые области применения неоспоримы. Но переход от реактивного облака к проактивному, управляемому агентами, — это не просто техническое обновление; это философское, которое переопределит роли, обязанности и, да, потоки доходов. Вопрос не в том, станет ли облако более агентным, а в том, как мы гарантируем, что оно будет служить нам, а не наоборот.
«Мы лидируем в отрасли с открытыми стандартами, такими как протокол Agent2Agent, обеспечивая возможность агентам общаться и взаимодействовать независимо от их базовой модели или платформы».
Это заявление, являясь критически важной частью технической архитектуры, также звучит удивительно похоже на попытку Google позиционировать себя как нейтральную территорию во всё более балканизированном ландшафте ИИ. Это умный ход, игра вдолгую для доминирования на платформе, замаскированная под акт альтруизма.
Почему это важно для разработчиков?
Послушайте, я этим занимаюсь 20 лет. Я видел, как тренды приходят и уходят, как модные слова взлетают и падают. «Агентное Облако» звучит как отличный кандидат на последнее. Но здесь есть суть. Протокол A2A, если он действительно оправдает своё обещание интероперабельности, может реально уменьшить кошмары специализированной интеграции, которые преследуют корпоративную разработку. Возможности Project Mariner, хоть и немного пугающие, указывают на будущее, где рутинные задачи будут делегированы, освобождая разработчиков для более творческого решения проблем. А унифицированная платформа Gemini Enterprise, если она снизит трение, действительно может сделать развёртывание решений на базе ИИ более доступным. Речь не идёт о полной замене разработчиков — по крайней мере, пока — а об изменении характера работы. Ожидайте большего внимания к определению целей, проектированию рабочих процессов агентов и обеспечению того, чтобы эти автономные агенты вели себя прилично. Это тонкий, но значительный сдвиг в роли разработчика: от строителя к режиссёру.
🧬 Связанные материалы
- Читайте также: Увольнения убили мечту о карьерном росте — теперь это подработки и «вайбовое» кодирование
- Читайте также: [Terraform Secrets] Код как всё решает безопасность?
Часто задаваемые вопросы
Что такое «Агентное Облако»? «Агентное Облако» — это модель облачных вычислений, в которой ИИ-агенты, использующие продвинутые ИИ-модели, проактивно действуют, принимают решения и координируют задачи и рабочие процессы, вместо того чтобы просто выполнять предопределённые инструкции.
Заменит ли «Агентное Облако» людей-разработчиков? Хотя «Агентное Облако» стремится автоматизировать многие задачи и оптимизировать рабочие процессы, оно, скорее всего, трансформирует роль разработчиков, смещая акцент на определение целей, проектирование взаимодействий агентов и контроль автономных систем, а не на полную их замену.
Что такое Project Mariner? Project Mariner — это ИИ-агент DeepMind от Google для веб-браузинга, основанный на Gemini 2.0, предназначенный для автоматизации таких задач, как поиск информации, заполнение форм и покупки, путём взаимодействия с веб-сайтами и обработки нескольких одновременных операций.
