在智能体圈子里，Claude已经成为了炙手可热的存在。就在前一天，埃隆·马斯克宣布Grok Bot将学会根据不同的任务来选择最优模型，而Claude也在这个可选列表之中。
事实上，谷歌对外部支援的需求尤为迫切。
一周以前，谷歌发布了最新一代的旗舰模型Gemini 4 Argon。虽然在各项评测中表现出色，但这个模型并未面向大众开放。从各方报道来看，它的实际性能与业界对谷歌的期许仍有落差。
在模型的竞争中谷歌未能实现预期的突破，反观Agent这一领域却陡然升温：Meta旗下的Muse刚刚点燃了个人智能体的热潮，这为谷歌开启了一条新的发展道路。
谷歌能否通过Agent这条新路径实现弯道超车？答案可能并不那么乐观。
不过比起像苹果那样按兵不动，主动走上新赛道总归更好，至少目前这个领域还没有形成足够强的壁垒。
这一回谷歌终于拿出了有竞争力的Agent产品
客观分析，谷歌可能是全球最具优势的Agent开发者之一。
从工作流的角度看，一个能干活的Agent需要多个要素：底层模型支撑、丰富的工具接口、海量数据资源、稳定的运行环境以及通畅的用户渠道。这些东西谷歌几乎样样俱全。
格外重要的是，谷歌运营着一套已有二十多年历史的办公生态系统，这套系统早已成为亿万用户的日常依赖。
从Gmail这类邮件工具、Calendar日程应用，到文档处理的Docs、表格工具Sheets、云存储Drive，再加上团队协作的Google Chat，用户的日常工作本身就在谷歌的产品矩阵中完成。不少Agent若要真正帮用户解决问题，就绕不开这些平台。
在众多Agent先后接入谷歌的应用生态后，谷歌自己也开始利用这笔积累的资产了。
当地时间十月八号的「谷歌办公创新大会」上，Google Cloud首席执行官Thomas Kurian正式推介了崭新的Gemini Agent，其目标是把Workspace分散各处的工具、数据以及业务流程，整合成统一的、由Agent驱动的工作平台。
具体效果是这样的：用户只需简单地说一句「帮我联系上次活动的几个主要负责人」。
Gemini Agent就可以自动检索之前的邮件、聊天记录和日程表，然后在授权允许的范围内识别相关人选，查询他们的日程空档，最后自动发送邮件协调会议。这个过程中，用户既不用重复说明每个人是谁，也不用在多个应用之间反复切换。
倚靠谷歌这个强大的生态网络，Gemini Agent可以无缝进入各项谷歌应用的工作进程。以Gmail为例，当上司发来邮件要求生成项目进度报告演示稿时，Gemini能够主动感知这一需求，并给出一键交付的选项。它不仅能在Docs中编辑文件，还能在Chat中响应工作指令，并在跨应用协作中保持一致的交互记忆和能力。
需要说明的是，跨系统任务执行、记忆管理、云端部署这类功能在当今AI业界已不算新意。Meta的Muse配合专属的云端虚拟电脑和浏览器，可以帮用户完成购物、发邮件和出行安排；OpenAI的Dots同样具备云端虚拟电脑，支持连接用户授权的各类应用，并在用户离线时继续推进任务。
Gemini Agent真正的独到之处在于，它能把这种能力与现成的企业办公系统紧密结合。
作为个人助理之外，Gemini Agent还能演变为一个持久的工作团队成员。谷歌把这种模式叫作Coworker Agent，使用者只需要描述期望它从事什么岗位职能，Gemini就能建立一个拥有清晰职责划分和独立账户身份的AI同事。
举个实际场景：某市场部门建立了一个负责活动组织的Agent。这个Agent会获得单独的Workspace账户权限，包括自己的邮箱、日程表和云盘空间。
它甚至能显示在公司员工花名册中。同事们能在Google Chat中像@其他员工一样@它来分配任务，或者在Docs的评论里要求它修改文档内容。
加上谷歌云基础设施和BigQuery数据工具的支持，Gemini Agent还能访问企业数据库，调用分析模块，甚至根据企业既定的经营指标和定义自动生成各类报告。
这使得谷歌有机会让Agent的工作范畴不仅限于员工日常接触的办公工具，还能延伸到企业运营后台的数据层和业务层。
值得注意的是，微软手握Microsoft 365和Azure这样成体系的生态，甚至更早就把Copilot集成到办公套件中。但多年运营下来，微软还是没能完全打通各产品内AI能力的壁垒。
家大业大固然是优势，然而能否把这些积累真正变成产品力，却是另一回事。
这一次，谷歌展现了相当开明的态度：它清楚地认识到，靠Gemini一个模型包打天下并不现实。
因此，谷歌决定把Claude这样的强手也拉进了工作队伍。
Thomas Kurian在官方说明中直言，Gemini这个产品本质上是一个智能体框架，其底层可以灵活地切换不同的模型。系统会依据具体任务的性质，自动指派更为适合的模型去处理。
眼下，Gemini Agent能在谷歌自家的Gemini和Anthropic的Claude之间灵活切换，将来还计划兼容其他模型供应商。
官方的解释听起来相当合理——最先进的模型每隔一段时间就可能易主，不同任务对模型的要求也并不一致，灵活选择服务商既能保证效果又能控制成本。
但现实情况要更加复杂一些。即便在谷歌自己发布的基准测试中，Gemini 4 Argon在Terminal-Bench 4.0上获得57.4分，却被Claude Opus 5.5的66.4分明显超越；在FrontierSWE v2评测中，Argon的55.0分同样落后于Claude的62.3分。（虽然一些第三方独立评测的数据有所不同，但从谷歌的官方榜单就能看出端倪。）
至少就某些需要高深编程和Agent协作的复杂任务而言，谷歌还真没赢过Claude。
按照《商业内幕》十月九号的报导，一位谷歌内部人士透露，早期测试的Argon在一些编码工作上，表现甚至不如前代的Claude Opus 5。
这一次谷歌给自己设置了一道防线：当自家模型无法处理的难题出现时，可以及时借力于Claude。
谷歌云其实之前就已经允许企业开发者使用Claude模型，但这次的做法更进一步——它把多模型的灵活性直接融进了自己主打的通用工作Agent产品中。
至少在这条企业产品线上，谷歌现在更重视Agent本身的执行能力，而不是囿于自家模型的垄断性。
这个转变值得肯定。
谷歌为何总是被甩在后头
话说回来，谷歌以前真的没搞过Agent吗？
早在2024年十二月，谷歌推出过Google Agentspace，这个平台把Gemini的推理能力、谷歌搜索功能和企业数据库整合为一体，帮助员工跨越系统边界去搜索信息，构建和使用各种Agent。
2025年春天，谷歌又发布了Workspace Flows，让员工能用日常语言制定自动化的工作流程。比如说，员工收到用户反馈之后，系统能自动识别表单内容、判断问题症状、找出解决思路，最后生成初步方案提交给客服人员进行审核。
到了上年十月，谷歌索性把Agentspace整合进新推出的Gemini Enterprise产品中，试图打造一个统一的、面向企业的AI工作枢纽。
从企业级搜索、跨应用的工作流自动化，再到Agent的建立和管理，谷歌早就用事实证明了自己在这方面的技术实力。
可问题恰好就在这里：别人已经通过Manus、Muse等产品建立起了鲜明的Agent品牌认知，谷歌却一直没能推出一款同样「出圈」的代表作。
在今年五月举办的Google I/O大会上，谷歌推出了个人助手类Agent「Gemini Spark」，然而这个产品发布后反应平平，几乎没能掀起市场涟漪，可以说是彻底「哑火」了。
技术该有的东西谷歌都备好了，却迟迟做不出成绩。
这一情况，对了解谷歌历史的人来说，简直是老套剧情的翻版。
观察这几年的发展脉络，从通用大模型、Chatbot产品，再到现在的Agent，谷歌似乎永远都赶不上那班时间的班车。
早在2017年，谷歌的科研人员首次提出了Transformer这一突破性架构，为日后的大规模语言模型铺平了道路。
就科研而言，谷歌有DeepMind这样的一流研究机构。就算力而言，它早早自主开发了TPU处理器。加上资金充足和生态庞大，谷歌在短板上几乎找不到明显的漏洞。
可偏偏到了通用大模型的商业化时代，OpenAI用GPT系列先发制人地占据了市场高地。
早在2019到2020年这段时期，谷歌的工程师Daniel De Freitas和Noam Shazeer就已经在内部开发出了一套对话型AI系统。两人都洞察到了Chatbot的商业前景，甚至多次争取让谷歌把产品开放给外部研究使用者，接入Google Assistant系统，甚至当众演示。可谷歌的决策层始终没有同意。
讽刺的是，Shazeer后来从谷歌辞职出来，创办了Character.AI。到了2024年，这家公司被谷歌通过一份价值27亿美元的技术授权协议收购，把Shazeer请回了谷歌。但到了今年六月，Shazeer又离开谷歌，这次转向了OpenAI。
结果到了2022年年末，ChatGPT横空出世点燃了消费级市场，彻底打开了Chatbot时代的大门。
谷歌随后匆忙应对，态度甚至有些过于紧张。2023年二月时，谷歌的Bard产品还没有正式开放，就在一场宣传演示中给出了有问题的答案，进而引起广泛嘲讽。加上当天发布会本身表现不如预期，导致谷歌母公司Alphabet当天股价下跌，市值缩水大约1000亿美元。
当然，后来的Gemini确实在模型能力方面完成了追赶——至少追赶了一段时间——谷歌的AI业务也没有走向失败。
但真正有意思的在于，谷歌似乎每一次都能提前拿到进入下一个技术时代的入场券，可当真正开始市场竞争的时候，往往就变成了追赶者的角色，老是跟在别人身后。
回到之前说的模型和Chatbot，如今轮到了Agent。
论技术底蕴、论可用资源、论用户规模，谷歌每个回合都算得上最有竞争力的参与者。但实际上竞争起来，它却经常陷入被动的局面，总要费力去追赶别人领先的步伐。
我个人认为，这大概是老牌科技巨头共同面临的一种困境——他们的确想要做成大事，不过组织体量太大了，容易被公司内部的官僚体制所累。
老字号企业并不缺少人才库、技术储备或者做事的热忱。甚至可以说，恰恰是过去数十年积累的成功经验，让这些公司建立了一套规模宏大、流程成熟但又十分僵化的组织结构。
而问题的关键在于，Agent要做的事情正好是打破不同产品间的壁垒。
对创业型公司而言，开发Agent是设计一个全新的产品并找机会接入现有的生态；但对谷歌这类超大型科技集团来说，这意味着要重新整合和调度自身积累的20多年的产品组合和业务体系。
业务体量越庞大，革新所需的代价就越高。一项新特性能否推向市场，不但取决于技术上是否可行，还要考量现有用户是否会买单、是否会削弱其他业务线、一旦出问题由谁来承担责任等等。
担心是合理的，只是等到大公司把各个方面都想周全了，竞争的市场说不定已经被别人瓜分了。
和谷歌、微软的状况相似，亚马逊和苹果也面临着相同的困境：
亚马逊早在2014年就推出了Alexa智能助手，销量遍布千家万户，背后还有AWS云计算服务、电商业务以及庞大的智能家居生态作后盾。但到了大模型这个新时代，Alexa Plus的研发却历经曲折和延迟，至今都没能像ChatGPT那样成为现象级的产品，掀起新一轮的浪潮。
苹果就更不用说了，手里握着数十亿活跃设备、完整的硬软件生态以及Siri这样现成的入口。可在新一轮AI竞争中，苹果却显得心有余而力不足，之前承诺的个性化Siri多次跳票，直到最近才正式发布较大幅度的更新，而且还处于公开测试阶段。
这些巨头本来都是抢先拿到车票的，结果要费更长的时间才能真正上车。
当然，我们不应该把所有的问题都推给「大公司体制臃肿」这一个原因。但从过去这轮AI产品角逐来看，谷歌在技术储备与实际产品表现之间，始终存在着一种颇为尴尬的断层。
眼下，Muse、Dots等产品已经把持久运行的Agent摆在了聚光灯下，Grok Bot也在强调根据任务类型选择最佳模型。
谷歌这次推出的Gemini Agent在产品思路上紧紧跟上了这一波浪潮，开始把散落各地的办公应用组织起来，同时也开放了对外部模型的支持。
只是当下发布的Gemini Agent和前面提到的Gemini 4 Argon一样，目前仅面向部分用户进行内部预览。
谷歌在大会上展示了众多强大的能力，不过这个产品是否真正好用，现在还无法下结论。
假如谷歌想通过Agent实现弯道超车，这一步是值得尝试的。但眼下的当务之急，恐怕是赶快把这辆车从发布会的舞台上驶到真实用户的手中。
Claude：正在演变为Agent生态的基础设施
在寻求外援这个问题上，谷歌和马斯克达成了高度的共识——都把目光投向了Claude。
这确实值得玩味。谷歌本身有Gemini，马斯克有Grok，两家都在花费巨资来开发自有的模型，但到了部署Agent的时刻，两者都不约而同地选择了邀请Claude参与。
这似乎说明一个现象：到了Agent时代，哪一家的模型最强，和哪一家的Agent最实用，这两件事已经变成了两条平行线。
理解这一点其实不难。Agent这个概念本身为那些模型能力还不够拔尖的公司打开了翻身的局面。
Meta的Muse就是一个证明，其背后的Muse Spark模型虽然未能在排行榜上登顶，却丝毫不妨碍Muse成为了当下最受瞩目的个人类Agent之一。
当然，Meta选定了用自家的模型来支撑Muse的运行。不过就谷歌和马斯克而言，既然Agent的价值不再完全依赖底层模型的排名位置，为什么还要被自己的模型紧紧束缚？
模型用得顺手就选它，自己能做的活就自己来做，不擅长的领域就寻求合作。
至少在Agent这条新的竞争轨道上，把工作完成得是否出色，已经开始超越「是否用自己的模型」而成为首要考量。
就谷歌这样的大型企业来讲，无需等待Gemini在所有层面都夺得头名，照样有资格打造一款优秀的Agent产品。
而从Anthropic这家公司的角度看，随着越来越多的Agent开始在不同模型间灵活调配，Claude就演变成了这些产品共享的一层基础能力。
谷歌和马斯克直接点名Claude，肯定首先和Claude自身的能力好坏紧密相关。特别是在编程、工具调度以及处理复杂事务这些Agent所依赖的核心能力上，Claude已经攒足了分量十足的竞争力。
参考由Vals AI在十月七号更新的Terminal-Bench 4.0第三方排名，Claude Opus 5.5拿到了65.15%的评分，Claude Sonnet 5.5紧随其后获得高分，而Gemini 4 Argon则得到57.58%。
虽然单一的评测数据无法说明全部问题，但从Agent最需要发挥作用的这些能力维度来讲，Claude建立的名气确实是相当有说服力的。
如果从更加全面的智能指标来看，在Artificial Analysis公司发布的Intelligence Index排行中，排名靠前的三款模型依次是Opus 5.5、Sonnet 5.5以及Fable 5.1。
更值得一提的是，Anthropic正在主动地把Claude打造成开发者在构建Agent时最方便好用的选项。
Claude Code就是一个典型的样本。这个产品起初是一个代码生成Agent，Anthropic现在正在逐步开放Claude Code背后的工具调度、上下文处理、权限管理以及多Agent交互等技术能力给到开发者社区。
从2024年九月面世的Claude Agent SDK起，程序员们就已经能够借鉴Claude Code的设计方案，来搭建属于自己的各式Agent产品。到了2025年十月一号，Anthropic为Claude Code添加了Mods扩展功能。现在开发者只需编写少量的TypeScript代码，就能对Claude Code的行为逻辑、用户界面甚至内置功能进行定制，并且能把这些改动作为插件发行给他人。
没过多久，Anthropic又开始为创建者「送红包」。
十月六号，它宣布扩展了Claude Startups项目，为符合条件的创业公司提供一年期的Claude Team订阅、价值1000美元的API调用额度，以及其他开发资源。十月七号，Claude Max和Team的订阅用户开始获得每月的API额度，这笔额度可以用来调用Claude模型、使用Agent SDK工具包，或者部署自己开发的Agent应用。
从提供开发框架、打造插件生态，到直接给开发者补贴API费用，Anthropic正在用各种方式鼓励更多的程序员和企业围绕Claude来开发产品。
一旦有开发者用Claude开发了一款Agent，下一个开发者就可以沿用前一个人的框架、代码和实践经验；越多的产品都建立在Claude基础之上，后来者选择Claude也就越方便自然。
当然，这还不意味着Claude已经垄断了Agent底层技术的市场。
模型的能力指标和价格位置处于不断变化中，谷歌之所以强调能够灵活调度不同的模型，从某种程度上就是为了防止被单一的模型供应商束缚。今日最适合处理的任务，明日也许要交由GPT、Gemini或其他模型去承担。
但这同样也是Anthropic需要提前布局开发生态的动因。
OpenAI同样也没有闲着。
从模型本身的聪慧程度来比，GPT和Claude两者的差距其实并不是特别巨大，在各式各样的具体应用中各显特长。同时，OpenAI也在争夺Agent底层市场的份额。
但OpenAI还身兼一项额外的角色：它本身也在Agent市场上和别人竞争。
OpenAI在开发者大会上最近推出了持久运行的Agent产品Dots；十月九号又对手机客户端进行了功能升级，现在用户能够直接在ChatGPT的移动App内创建属于自己的Dot。
Anthropicnaturally也在打磨自家的Agent产品线，但OpenAI的Dot已经直接进入了个人助手和企业工作Agent的领域，和谷歌、马斯克的目标有了更多的交集和竞争关系。
此外，OpenAI在人脉方面似乎不如Anthropic那样得利。
Anthropicsynchro谷歌之间有长期的合作记录。两家公司在模型供给、云计算服务和TPU处理能力上已经建立了广泛的商业联系，Gemini Agent之所以能够调用Claude，正是基于这些现成的协作基础。
相比之下，马斯克同OpenAI的诉讼还在法庭上进行着，要让Grok Bot主动调用GPT来协力，恐怕还需要一些额外的想象空间。
