Agente Gemini di Google Cloud: lavora per giorni, con email e calendario

Google Cloud ha presentato l’8 ottobre 2026, durante l’evento Gemini at Work, il nuovo agente Gemini, un unico assistente universale pensato per le aziende, capace di lavorare per ore o per giorni anche quando chiudi il portatile. Non è l’ennesimo chatbot con qualche funzione in più: l’idea è che tu assegni un obiettivo e l’agente si occupi di pianificare, eseguire e consegnare il lavoro.

Il dettaglio che fa più rumore è un altro: gli agenti possono ricevere un vero account Workspace, con indirizzo email, calendario e spazio su Drive. In pratica, un collega software con la sua identità.

Cosa ha annunciato Google Cloud con l’agente Gemini

Secondo il post firmato da Thomas Kurian, CEO di Google Cloud, e pubblicato sul blog ufficiale di Google Cloud, l’agente Gemini risponde alle domande, gestisce il lavoro d’ufficio, genera immagini e contenuti multimediali, scrive ed esegue codice, tutto partendo da una sola casella di testo e da una sola API. Il cambio di impostazione è netto: invece di dettare i singoli passaggi, descrivi il risultato che vuoi ottenere.

L’agente può essere raggiunto da web, iOS e Android, desktop Windows e Mac, riga di comando, Google Workspace, Microsoft 365 e Slack, oppure può girare in modalità headless, cioè senza interfaccia, dentro i flussi di altri software. Le memorie e la personalizzazione ti seguono da un dispositivo all’altro.

Lavoro persistente nel cloud

La parola chiave dell’annuncio è persistenza. Le attività non dipendono dalla tua sessione: l’agente continua a lavorare nel cloud, puoi iniziare un compito da un dispositivo e riprenderlo da un altro, e puoi pianificare incarichi ricorrenti o farlo reagire a eventi. Google parla di flussi che durano ore o giorni, con più incarichi in parallelo.

Per i compiti più grandi l’agente crea squadre temporanee di sotto-agenti specializzati, ciascuno con una propria identità, che lavorano in sequenza o in parallelo e poi si sciolgono a lavoro finito.

Colleghi digitali con email e calendario

La novità più curiosa sono i coworker agent. Un responsabile può descrivere un ruolo, per esempio quello di un organizzatore di eventi, e ottenere un agente persistente con un proprio indirizzo email aziendale, un calendario, uno spazio di archiviazione e una presenza nella rubrica dell’azienda. Quando modifica un documento, nella cronologia delle versioni compare il suo nome, non il tuo.

Google precisa che l’agente vede soltanto ciò che l’utente o il team decidono di condividere con lui. Non eredita quindi automaticamente tutti i permessi di una persona, un punto che pesa parecchio in termini di sicurezza.

Memoria, strumenti e competenze riutilizzabili

Per lavorare a lungo servono memoria e contesto. L’agente Gemini ne usa quattro tipi: la memoria di sessione per il compito in corso, anche se si estende per giorni; la memoria semantica, una base di conoscenza costruita da documenti e interazioni; la memoria procedurale, che raccoglie il modo in cui il lavoro viene svolto, incluse competenze che l’agente scrive per sé; e la memoria episodica delle azioni precedenti.

Sul fronte degli strumenti, Google cita connettori per Confluence, Microsoft Office e Teams, Slack, Workspace, Git, Jira, Salesforce, ServiceNow, BigQuery, Databricks, Postgres e Snowflake, oltre ai file locali del desktop e a qualsiasi server MCP. Un registro aziendale permette ai team di pubblicare strumenti e skill, cioè set di istruzioni modulari e riusabili, per mantenere coerenza e ridurre il consumo di token.

Le skill sono un tassello ormai ricorrente nel mondo degli agenti. Se ti interessa il filone, trovi il contesto anche nella nostra panoramica sulla famiglia Gemini di Google.

Gemini, ma anche Claude

Un passaggio sorprendente riguarda i modelli. L’agente orchestra oggi i modelli Gemini di Google e anche i modelli Claude di Anthropic, con il supporto ad altri modelli proprietari e open previsto in seguito. Il sistema sceglie il modello più adatto a ogni lavoro, bilanciando accuratezza e costo, perché secondo Google il modello migliore non è sempre il più grande.

È un segnale di maturità del mercato: anche chi produce modelli di punta costruisce piattaforme neutrali, dove contano l’orchestrazione e il controllo più del singolo motore. Lo stesso filo lega la recente integrazione di Claude con le app Workspace, che abbiamo raccontato in questo articolo su Claude in Google Docs, Sheets e Slides.

Governance e sicurezza: la parte che decide l’adozione

Dare a un software email, calendario e accesso ai dati aziendali solleva ovvie domande. Google le riassume in quattro: chi è l’agente, cosa può fare, cosa ha fatto e cosa non deve mai toccare. Le risposte passano da cinque meccanismi.

Il primo è l’identità: ogni agente ha un’identità attestata in modo crittografico, con permessi minimi, e quell’identità viene riportata nei log e nelle macchine virtuali che l’agente avvia. Il secondo è l’autorizzazione, basata su ruoli e approvata dagli amministratori della sicurezza, con standard come OAuth per l’accesso esterno.

Il terzo è l’audit: ogni azione è registrata e attribuita all’agente, non a una persona, e i log si possono monitorare in tempo reale. Il quarto è la sandbox, un ambiente in cui il codice gira con un proprio confine di rete. Il quinto è l’Agent Gateway, descritto come un firewall di rete per l’AI: tutto il traffico in entrata, in uscita e tra agenti passa da lì e le policy si scrivono una sola volta, per esempio vietando l’apertura di documenti classificati come riservati.

Sono garanzie sulla carta. Google non ha però pubblicato benchmark indipendenti sull’affidabilità degli agenti nelle attività lunghe tra più applicazioni, e non ha chiarito come funzioneranno attivazione e licenze.

Controllo dei costi

Gli agenti che lavorano per giorni possono consumare molto. Per questo Google insiste su Smart Routing, che assegna ogni carico al modello meno costoso in grado di svolgerlo, e su limiti di spesa in tempo reale per progetto in Cloud Billing: quando il tetto scatta, l’agente di quel progetto si ferma e può ripartire con un clic. Il monitoraggio per progetto consente anche di ripartire i costi tra i reparti.

Dati, settori verticali e numeri dei clienti

L’annuncio non riguarda solo l’agente. Google presenta un Knowledge Catalog che definisce una sola volta le metriche aziendali, come il margine netto, per tutti gli agenti, e una Smart Storage che arricchisce PDF, immagini e scansioni direttamente dove si trovano, ereditando i permessi esistenti. C’è poi un lakehouse senza confini, che interroga dati su S3 e Azure senza copiarli.

Per i settori regolamentati arrivano in anteprima un’offerta per i servizi finanziari, con oltre 50 competenze di base e connessioni a fonti come FactSet, LSEG e S&P Global, e una per il legale, che eredita permessi e barriere etiche da NetDocuments e iManage. Governo, sanità e retail sono indicati come in arrivo.

Quanto ai risultati, Google cita dati dei clienti, tutti riportati dal produttore e quindi da prendere con prudenza: Commerzbank dichiara di aver ridotto una revisione documentale da 20 ore a 1, Bradesco da 1 ora a 5 minuti, mentre Nokia parla di tempi di risoluzione fino all’80% più brevi. Ricordiamo che sono numeri di parte, non verifiche indipendenti.

Il contesto: la corsa agli agenti da scrivania

Google non è sola. Nelle ultime settimane OpenAI ha puntato sugli agenti sempre attivi, come abbiamo visto parlando di Dots e degli agenti persistenti di ChatGPT, e Meta ha mosso i primi passi con la sua piattaforma per le imprese, raccontata nell’articolo su Muse for Small Business e gli agenti AI per le aziende. Anche Microsoft ha aggiornato Copilot con un agente che lavora in background.

La differenza che Google prova a costruire è la combinazione di tre elementi: piattaforma che gira ovunque, modelli intercambiabili e controlli aziendali integrati. Se funzionerà come promesso, sarà un argomento forte per i reparti IT che oggi esitano davanti agli agenti autonomi.

Cosa cambia per professionisti e aziende

Per chi lavora con marketing, SEO e contenuti, l’impatto più concreto è la delega di attività ripetitive e di lunga durata: monitoraggi, report periodici, preparazione di bozze e analisi che oggi richiedono ore di lavoro manuale. Il rovescio della medaglia è la responsabilità: un agente con identità propria compie azioni reali, e servono regole chiare su cosa può leggere, scrivere e inviare.

Per le piccole realtà conviene aspettare dettagli su prezzi e disponibilità, che Google non ha ancora comunicato. Nel frattempo ha senso mappare i processi che vorresti delegare e quelli che devono restare sotto controllo umano.

Conclusioni: cosa fare adesso

L’agente Gemini mostra dove sta andando l’AI aziendale: meno chat, più colleghi digitali persistenti, con identità, memoria e budget da governare. Restano da verificare tre cose, cioè data di rilascio, prezzo e affidabilità sul campo, perché finora abbiamo solo numeri dichiarati dal produttore.

Il consiglio pratico è di non aspettare il lancio per prepararti. Fai l’inventario dei flussi di lavoro che potresti affidare a un agente, definisci quali dati può vedere e chi ne risponde, e segui con attenzione i prossimi aggiornamenti. Se vuoi restare al passo, continua a seguire intelligenzaartificiale.net: raccontiamo ogni novità sugli agenti AI appena ci sono dettagli verificabili.