Google Cloud, Yapay Zeka Destekli İş Ortağı Gemini'yi Tanıttı

Google Cloud, 8 Ekim 2026'da Gemini at Work 2026 etkinliğinde Gemini ajanını duyurdu. Bu yapay zeka destekli araç, bilgi işi, soru yanıtlama, içerik oluşturma ve kodlama gibi görevleri tek bir istem kutusundan yöneten, tek, evrensel bir iş ajanı olarak tanımlandı.

InThe Keyword’deki duyuruya göre, Gemini ajanı bir organizasyonun iş bağlamını anlıyor, işleri planlıyor, becerileri ve araçları kullanıyor, Google Cloud müşterilerinin iş sistemlerine bağlanıyor ve tamamlanan işleri insanların zaten kullandığı belgeler, gelen kutuları ve geliştirici ortamları içinde geri döndürüyor. Şirket, ajanın her görev için en uygun modeli seçtiğini, yerleşik maliyet kontrolleri içerdiğini ve kurumsal müşterilerin gerektirdiği güvenlik, yönetim ve yönetişimi sağladığını belirtti. Google Cloud Blog’daki ayrıntılı gönderi, etkinlikte Google Cloud CEO’su Thomas Kurian’ın açılış konuşmasından uyarlanarak, ajanın mimarisini, erişim yüzeylerini ve kurumsal kontrolleri ortaya koyuyor.

Kurian’ın gönderisi, yaklaşık 500 Google Cloud müşterisinin geçen yıl boyunca her birinin bir trilyondan fazla token işlediğini, tüm Google Cloud müşterilerinin yaklaşık %80’inin AI ürünlerini kullandığını ve Fortune 100’ün yaklaşık %90’ının Gemini Enterprise’ı kullandığını rapor ediyor.

Gönderi, yeni yetenekleri zaten kullandığını söylediği erken test edenleri ve müşterileri adlandırıyor. Gönderiye göre, spor giyim markası On, ajanın dinamik model‑seçim yeteneğini test etti, Shopify milyonlarca satıcı için öncü modelleri birleştiriyor ve PayPal her hafta 10 milyon çok‑model isteği yönlendiriyor. Ayrıca, Brezilyalı banka Bradesco’nun belge inceleme süresini bir saatten beş dakikaya düşürdüğünü ve telekomünikasyon operatörü Orange Spain’in 1.000’den fazla özel Gemini Enterprise ajanı dağıttığını rapor ediyor.

Ajan Mimarisi

Gönderi, bir dizi mimari ilke etrafında inşa edilmiş bir ajanı tanımlıyor. Birleşik bir ajan olarak, Gemini sohbet içinde soruları yanıtlıyor, kullanıcıların atadığı hedefler üzerinde özerk olarak çalışıyor ve kod üretiyor; tüm bunlar tek bir arayüz ve tek bir API üzerinden gerçekleşiyor. Kullanıcılar işi atayabilir, görevleri zamanlayabilir veya ajanın olaylara yanıt vermesini sağlayabilir. Erişim, web, iOS ve Android cihazları, Windows ve Mac masaüstleri, komut satırı, Google Workspace, Microsoft 365 ve Slack’i kapsıyor ve ajan, özel bir arayüz olmadan üçüncü taraf uygulamalar içinde başsız çalışabilir. Bulutta sürekli çalıştığı için, ajan cihazlar arasında tek bir hafıza, bağlam ve kişiselleştirme grafiği seti tutar ve saatler ya da günler süren işler, bir kullanıcı dizüstü bilgisayarı kapattıktan sonra da devam eder.

Çok adımlı görevler için, Gemini dinamik olarak geçici alt‑ajanlar oluşturabilir; her biri kendi kimliğine sahiptir ve saatler ya da günler sürebilen paralel ve sıralı adımları koordine eder. Bir iş arkadaşı modu, ajana kalıcı, tanımlı bir rol verir: iş arkadaşı ajanları kendi @agents.company.com e‑posta adreslerini ve kalıcı depolamayı alır ve yalnızca kullanıcıların ya da ekip üyelerinin sağladığı bağlama erişebilir. Google, ajanın altında çalışan modelden ayrı olduğunu ve Gemini’nin şu anda Gemini model ailesi ve Anthropic’in Claude modelleri arasında orkestrasyon yaptığını, diğer özel ve açık modellerin planlandığını, modeli kalite ve maliyet açısından her göreve uygun şekilde eşleştirdiğini söylüyor.

Araçlar, Beceriler ve Hafıza

Gönderiye göre, üç yetenek ajana iş bağlamını sağlıyor. Bir araç katmanı, Gemini’yi Confluence, Microsoft Office, Teams, Slack ve Workspace gibi iş birliği yazılımlarına; Git ve Jira dahil geliştirme araçlarına; Salesforce ve ServiceNow gibi kurumsal platformlara; BigQuery, Databricks, Postgres ve Snowflake gibi veritabanlarına; kullanıcının kendi masaüstündeki dosyalara; ve şirket ağı içinde ya da dışında herhangi bir Model Context Protocol sunucusuna bağlıyor. Kurumsal araç kayıt defteri, ekiplerin şirketin geri kalanına araçlar oluşturup yayınlamasına olanak tanır.

Beceriler, modüler istemler olarak depolanan yeniden kullanılabilir talimat, bilgi veya iş akışı setleridir; Gemini, küresel bir beceri kütüphanesiyle birlikte gelir, ekipler özel becerileri ortak bir şirket kayıt defterine yayınlayabilir ve bireyler kişisel beceriler oluşturabilir. Gönderi, ajanın dört tür hafıza — oturum, anlamsal, prosedürel ve bölümsel — tuttuğunu ve yeni bir çalışan gibi kendini işe alarak, kullanıcıyı, araçları ve ekibi öğrenerek işe başlamadan önce kendini adapte ettiğini belirtiyor.

Google Workspace’te Gemini

Gemini, Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat ve Calendar içinde satır içi olarak da çalışır ve diğer yerlerdeki aynı hafıza, beceriler ve kontrolleri taşır. Gönderi, üç Workspace modunu tanımlıyor. Kişisel asistan modunda, ajan zaten kullanıcının takvimine, ekibine ve projelerine dair bilgi almış olarak gelir. Proaktif delege modunda, Workspace Intelligence delege edilebilir görevleri tanır ve tek tıkla devretme seçeneği sunar. İş arkadaşı modunda, ajan kendi Workspace hesabını bir e‑posta adresi, takvim, Drive ve şirket dizininde bir varlık ile alır. Bir iş arkadaşı ajanı, kullanıcının yerine kendi kimliği altında hareket eder, yalnızca kendisiyle paylaşılanları görür ve ekibin zaten kullandığı paylaşım ve üyelik ayarlarını takip eder.

Veri Becerileri ve Sektör Uzmanlıkları

Yeni veri becerileri, mühendislerin bir sonucu sade bir dille tanımlamasına izin verirken Gemini, PySpark kodu oluşturur, düzenlemek ve test etmek için notebook’ları sağlar, modelleri eğitir ve veri hattı sorunlarını giderir, diye bildiriliyor. İş kullanıcıları, BigQuery ve Knowledge Catalog ile bütünleşik beceriler aracılığıyla sorarak gerçek zamanlı operasyonel raporlar oluşturabilir ve kaydedilen raporlar, token maliyeti olmadan talep üzerine yeniden çalıştırılabilir.

Yazı, bu yanıtları sağlam tutan üç yeteneği sıralıyor: İş tanımlarını bir kez haritalayan ve tüm ajanların bunları kullanmasını sağlayan, ayrıca Databricks, dbt, LookML veya SAP içinde bulundukları metrikleri okuyan Knowledge Catalog; yapılandırılmamış nesneleri yerinde zenginleştiren Smart Storage; ve değişken çıkış ücretleri olmadan Amazon S3 ve Azure Data Lake’i sorgulayan, ayrıca Salesforce Data 360, SAP, ServiceNow ve Workday verilerini kopyalamadan okuyan Borderless Lakehouse.

Sektörel özelleştirmeler, Finansal Hizmetler ve Hukuk için ön izleme aşamasındadır; Hükümet, Sağlık ve Perakende için sürümlerin yakında geleceği belirtilmiştir. Google, Finansal Hizmetler sürümünün FactSet, LSEG, S&P Global, SEC dosyaları ve bir müşterinin kendi özel depolarından gelen verileri kullandığını, 50’den fazla temel beceriyle birlikte sunulduğunu ve zaten CME Group ve Deutsche Bank’ta kullanıldığını söyledi. Hukuk sürümü ise NetDocuments ve iManage belge yönetim platformlarından madde‑seviyesinde izinler ve etik duvarlar devralır; Google, ortaklar olarak Harvey ve Onit’i adlandırıyor ve Cooley’nin Hukuk sürümünde gizli bilgi kırpma ajanı geliştirdiğini belirtiyor.

Güvenlik, Yönetişim ve Maliyet Kontrolleri

Yönetişim modeli altında, her ajan kendi kriptografik olarak doğrulanmış, en düşük ayrıcalıklı kimliğini alır; bu kimlik, çalışmasını yakalayan kayıtlara damgalanır ve kuruluşun güvenlik yöneticileri tarafından onaylanan ince taneli, rol tabanlı izinlerle birlikte gelir. Ajan bir dış sisteme bağlandığında kimliği OAuth aracılığıyla yayılır. Ajanın gerçekleştirdiği her eylem, kişiye değil ajana atfedilen bir denetim izine yazılır. Tüm Gemini ajanları, kendi ağ sınırına sahip bir Agent Sandbox içinde çalışır ve tüm trafik, gerçek zamanlı olarak kuruluş genelindeki politikaları uygulayan bir AI ağ güvenlik duvarı olarak tanımlanan Agent Gateway üzerinden geçer.

Maliyet kontrolleri, çoklu model orkestrasyonunu; her bir iş yükünün en yüksek performansı en düşük maliyetle sunan modele otomatik olarak yönlendirildiği Smart Routing aracı; ve Cloud Billing Console’da proje bazında ayarlanan gerçek zamanlı harcama limitlerini içerir; bu limit tetiklendiğinde projenin ajanı duraklatılır. Google, en yeni TPU 8i sisteminin bir önceki nesle göre performansını iki katına çıkardığını belirtti.