Google Cloud Giới Thiệu Gemini Agent

Google Cloud Giới Thiệu Gemini Agent

Tại sự kiện “Gemini at Work 2026”, Google Cloud đã ra mắt Gemini agent, một agent toàn năng tích hợp khả năng hỏi đáp, sáng tạo nội dung và lập trình trong một API duy nhất. Người dùng chỉ cần thiết lập mục tiêu, Gemini agent sẽ tự động liên kết với hệ thống doanh nghiệp để hoàn thành công việc. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu các tính năng cốt lõi của agent này nhé.

Các khả năng của Gemini Agent được xây dựng dựa trên 6 nguyên tắc cốt lõi:

Unified agent: Xử lý đa tác vụ từ hỏi đáp, viết code đến tự động hoá trên một giao diện duy nhất.
Omnipresent access: Vận hành xuyên suốt trên web, ứng dụng di động (iOS, Android), máy tính để bàn (Windows, Mac), giao diện dòng lệnh, cũng như các nền tảng làm việc như Google Workspace, Microsoft 365, Slack; đồng thời có thể hoạt động dưới dạng headless agent không cần giao diện người dùng riêng
Persistent execution: Vận hành liên tục trên nền tảng đám mây, duy trì bối cảnh và tiến độ công việc ngay cả khi người dùng ngắt kết nối.
Multi-agent orchestration: Khả năng tự tạo và quản lý các sub-agents có danh tính riêng để phối hợp xử lý quy trình song song hoặc tuần tự; đồng thời hỗ trợ thiết lập coworker agent có email riêng (@agents.company.com), bộ nhớ lưu trữ độc lập và phân quyền dữ liệu chặt chẽ
Deeply contextual: Nắm bắt công cụ, dữ liệu và lịch sử làm việc của doanh nghiệp; liên tục học hỏi qua từng phiên tương tác và hỗ trợ thiết lập các dự án riêng biệt để tối ưu hóa kỹ năng, công cụ.
Model choice flexibility: Tách bạch giữa lớp agents và foundation model bên dưới; tự động phân bổ công việc cho các mô hình AI phù hợp nhất như Gemini và Claude (Anthropic) nhằm nâng cao chất lượng và tối ưu chi phí.

Gemini có khả năng hiểu bối cảnh doanh nghiệp từ chính sách giá vả, danh mục sản phẩm, quy chuẩn giữa các phòng ban cho đến toàn bộ kiến thức của doanh nghiệp. Khả năng được thiết lập dựa trên 3 yếu tố:

Công cụ và kho công cụ: Gemini kết nối trực tiếp với các ứng dụng hiện có của doanh nghiệp(Ví dụ: liên kết với các nền tảng làm việc như Slack, Microsoft Office, Workspace; công cụ phát triển như Git, Jira; hệ thống quản trị như Salesforce, ServiceNow; cơ sở dữ liệu như BigQuery, Snowflake; kết nối với bất kỳ máy chủ Model Context Protocol (MCP); cho phép xuất bản các công cụ mới lên kho dùng chung của toàn doanh nghiệp).
Kỹ năng và kho kỹ năng: Sử dụng các chuỗi hướng dẫn và quy trình công việc có thể tái sử dụng để dạy agent cách thực hiện các tác vụ nhiều bước, giúp cải thiện độ nhất quán và tối ưu hóa chi phí token. (Ví dụ: tận dụng thư viện kỹ năng toàn cầu có sẵn, thiết lập các kỹ năng cá nhân hóa riêng, hoặc các phòng ban tự xây dựng và đóng góp kỹ năng chuyên môn vào kho lưu trữ chung của công ty).
Ngữ cảnh và bộ nhớ: Liên tục học hỏi từ các tương tác, mục tiêu và mạng lưới đồng nghiệp để cá nhân hóa kết quả, tự động làm quen với môi trường hệt như một nhân sự mới. (Ví dụ: duy trì 4 cấp độ ghi nhớ: bộ nhớ phiên cho tác vụ đang xử lý dù kéo dài nhiều ngày; bộ nhớ ngữ nghĩa trích xuất kiến thức từ tài liệu và giao tiếp; bộ nhớ quy trình ghi nhận cách thức hoàn thành công việc bao gồm cả việc tự viết kỹ năng cho chính nó; và bộ nhớ sự kiện lưu trữ toàn bộ lịch sử hoạt động trước đó)

Gemini không chỉ giải đáp thắc mắc, xử lý công việc tri thức và viết mã, mà còn hoạt động trực tiếp bên trong Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat và Calendar. Nó duy trì bộ nhớ, kỹ năng và quyền kiểm soát đồng nhất, vận hành liền mạch ngay trong chuỗi email, nội dung tài liệu và không gian trò chuyện. Trong hệ sinh thái Workspace, Gemini hoạt động theo 3 phương thức chính:

Trợ lý cá nhân: Tự động nắm bắt thông tin lịch trình, group, dự án và các mối liên kết giữa các files.
Ủy thác chủ động: Thông minh nhận diện bối cảnh để tự động đề xuất các công việc có thể giao phó.
Coworker agent: Cho phép tạo ra một agent làm việc chung với toàn bộ đội ngũ, sở hữu tài khoản Workspace độc lập (gồm Gmail, Calendar, Drive và hiển thị trong danh sách công ty)

Đối với người dùng IT: Gemini giúp tự động hoá các quy trình phát triển code PySpark, cung cấp môi trường notebook để chỉnh sửa và testing, training mô hình, đồng thời tự chẩn đoán xử lý các sự cố trong data pipeline.

Đối với người dùng non-IT: Gemini cho phép tạo báo cáo vận hành real-time, qua các yêu cầu bằng ngôn ngữ tụ nhiên. Việc tích hợp với BigQuery và Knowledge Catalog giúp xây dựng, lưu trữ và tái sử dụng các truy vấn mà không phát sinh chi phí token, đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác của kết quả.

3 tính năng cốt lõi trên Google Cloud hỗ trợ khả năng xử lý, khai thác dữ liệu

Knowledge Catalog: Chuẩn hóa định nghĩa, quy tắc và data metrics, giúp AI hiểu đúng ngữ cảnh doanh nghiệp và nâng cao độ chính xác của kết quả phân tích trên nhiều hệ thống dữ liệu.
Smart Storage: Bổ sung thông tin ngữ cảnh trực tiếp vào dữ liệu phi cấu trúc như PDF, hình ảnh, bản scan và audio, giúp khai thác dữ liệu hiệu quả hơn mà vẫn duy trì cơ chế bảo mật hiện có.
Borderless Lakehouse: Cho phép Gemini truy vấn và khai thác dữ liệu từ nhiều nền tảng như Amazon S3, Azure Data Lake, Salesforce, SAP và Workday mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu, đồng thời hỗ trợ liên kết các Apache Iceberg table trên nhiều hệ sinh thái.

Hai yếu tố cốt lõi để doanh nghiệp triển khai thành công AI Agent là khả năng quản trị và kiểm soát chi phí vận hành. Để triển khai AI Agent có khả năng tự động hoá, cần giải quyết bốn vấn đề cốt lõi: Định danh (Identity), Phân quyền và Cấp phép (Authorization & Permission), Giám sát và Theo dõi (Auditing & Observation), cùng với Quản lý và Kiểm soát chính sách (Policy Management & Control). Google Cloud cung cấp các cơ chế quản trị và bảo mật giúp doanh nghiệp kiểm soát toàn bộ vòng đời hoạt động của AI Agent:

Identity: Mỗi AI Agent có một danh tính riêng được xác thực bằng cơ chế mật mã và quản lý theo nguyên tắc Least Privilege, tức chỉ được cấp những quyền thực sự cần thiết. Danh tính này được ghi nhận trong nhật ký hoạt động và môi trường thực thi mã của Agent.
Authorization & Permissions: Phân quyền truy cập chi tiết theo vai trò (Role-Based Access Control), được phê duyệt bởi đội ngũ quản trị bảo mật. Khi kết nối với hệ thống bên ngoài, danh tính của Gemini Agent được ánh xạ và truyền qua các cơ chế tiêu chuẩn như OAuth.
Auditing & Observability: Mọi hành động của Gemini đều được ghi lại trong audit trail và gắn với danh tính của AI Agent thực hiện. Doanh nghiệp có thể theo dõi hoạt động theo thời gian thực, phát hiện hành vi bất thường và chủ động xử lý rủi ro.
Policy Management & Control: Các AI Agent thực thi nhiệm vụ trong Agent Sandbox với ranh giới mạng riêng biệt. Toàn bộ lưu lượng mạng đi vào, đi ra và giữa các Agent được kiểm soát thông qua Agent Gateway — một AI network firewall giúp thực thi chính sách bảo mật theo thời gian thực. Doanh nghiệp chỉ cần thiết lập chính sách một lần để áp dụng đồng bộ cho toàn bộ AI Agent.

Dù hiện tải chi phí trên mỗi token đã được Google giảm đáng kể, tuy nhiên nhu cầu sử dụng AI của các doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn tăng trưởng vượt bậc. Chính vì vậy, việc sử dụng các model cao cấp cho mọi tác vụ có thể khiến chi phí vận hành tăng cao. Do đó, Google Cloud đã cung cấp các cơ chế kiểm soát chi phí linh hoạt:

Multi-model Orchestration: Cho phép lựa chọn và kết hợp nhiều model cho từng hoạt động, nhằm cân bằng giữa chất lượng đầu ra, hiệu suất và chi phí.
Smart Routing: Tự động phân loại workload và điều hướng đến model phù hợp nhất, giúp tối ưu hiệu suất với mức chi phí thấp nhất có thể.
Real-time Spend Caps: Cho phép thiết lập giới hạn chi tiêu AI cho từng project trong Cloud Billing Console. Gemini theo dõi mức sử dụng token và chi phí sandbox; khi đạt giới hạn, các AI Agent của project sẽ tạm dừng cho đến khi được cho phép tiếp tục. Việc theo dõi theo từng project cũng hỗ trợ phân bổ chi phí AI cho từng phòng ban.

Cloud Ace

Google Cloud Diamond Partner