#Gemini Enterprise

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宝玉
7小时前
来自 X 账号 TestingCatalog 的爆料：Google 在 Gemini 企业版（Gemini Enterprise）里新增多智能体「自动做研究」模式 Google 正在 Gemini for Enterprise 里打造一个多智能体系统。你给它一个主题，再配上一套评估标准，它就能自己生成一大堆点子，然后拉起一整支智能体团队，像打锦标赛一样一轮轮评审这些点子。 这个系统一次可以连续干活大约 40 分钟。对一个面向普通企业用户的产品来说，这已经是非常长的一次连续推理过程了。 在这 40 分钟结束时，用户会收到一大串点子清单，按你一开始设定的标准从优到劣排好名。整个规模也不小：系统一次能产出大约 100 个点子。对每一个点子，你都能拿到： - 一个概览 - 一个更详细的说明 - 一份点评总结 - 一份完整长评 - 以及一份专门的「锦标赛表现报告」（tournament performance report） 这个「表现报告」还是一个单独的输出，可以单独打开慢慢看。所有生成出来的点子都是可选择的，你可以点进任意一个，继续深入展开。 在当前的内测版本里，Google 看起来内置了三个智能体，其中有两个就是搭在这个多智能体「锦标赛」系统之上的。 第一个叫 “Idea Generation”（创意生成） 在这个模式里，你只要给一个主题，这个智能体就会启动整套多智能体工作流，用「锦标赛式评估」（tournament-style evaluation）来生成和排序各种相关点子。（所谓锦标赛式，就是不断让方案互相“对决”，胜出的留下，弱的被淘汰） 第二个叫 “Co-scientist”（联合科学家） 这个则更偏向科研和研究场景。你可以指定一个研究主题，再提供一些额外数据，然后一整个智能体团队会先生成研究方向和方案，再用同样的锦标赛机制去评估这些想法，只是这次会更强调科研和科学探索的需求。 这里最有意思的一点，是它背后明显投入了非常夸张的算力。允许智能体在一个任务上连续工作大约 40 分钟，这在现在的大多数智能体工具里都算是「豪华配置」了。 在整个 40 分钟里，系统会不断迭代这个问题，不停生成、筛选、打分、重组。目前，这一切都还只出现在 Gemini for Enterprise 里，属于内部开发阶段，对普通用户是隐藏的，还没有以正式功能形式对外开放。 跟现有的智能体实现相比，这一套看起来是个明显的前进一大步。就算是那些已经带浏览器模式的高级智能体，通常也会受限于上下文窗口和时间预算（time budget）。 而这次，Google 的做法，是直接把一大块算力「摆在台面上」给企业客户用，做成一个正儿八经的前端产品界面。这也和所谓的「Level 3 AI」的概念非常契合：这一层级的 AI 智能体，被描述为可以在同一个问题上持续工作一段较长时间。（这里的 Level 3 并不是统一标准，更像是行业里对“能长时间连续工作的智能体”的一种非正式分级说法）从这个角度看，让智能体在单个任务上跑满 40 分钟，是一个非常典型、甚至偏激进的例子。 在实际使用中，这套系统输出的核心是「被充分筛选和精炼过的点子集合」。但它们远不只是随手抛出来的一堆建议，而是可以视为一组结构化的研究方向：在你给定的数据和问题背景下，这些方向有可能真正指向高价值的洞见。所以，Google 正在推进这种极其强力的智能体能力，专门服务于组织、公司和研究团队，这件事本身非常耐人寻味。 等这项功能真正对外发布时，很可能会是一次不小的跃迁，尤其是如果这些智能体最终由 Gemini 3 Pro 来驱动的话。现在，Gemini 3 Pro 还没有进入 Gemini Enterprise，所以目前还不清楚这些实验性智能体背后具体用的是哪一个模型。 这里依然有很多东西需要测试和验证。当你把一个提示词（prompt）提交给这套系统时，它首先会给出一份「计划做什么」的概要：会在哪些维度上评估、打算从哪些方向出发生成和筛选点子。只有在你确认这份概要之后，系统才会真正启动那次「大任务」。这相当于在烧一大笔算力之前，先和你对齐「我到底打算怎么理解你的问题」。 除了多智能体锦标赛工作流之外，Gemini Enterprise 里还有另一个智能体，叫 “chat with your docs”（和文档聊天），它配了一套独立的 UI。这个智能体允许用户上传大小最高 30MB 的 PDF，然后面向这些文档进行专门对话。 这个功能同样属于 Gemini Enterprise 的一部分，目前还没有对外发布，而且在生产环境中暂时不可用。它的设计思路是：最多 30MB 的 PDF 内容可以被分析并写入模型的上下文里，这样用户就能从现有文档中抽取更有价值的信息，而不是只靠人自己翻页看。 在 Gemini Enterprise 里，还有不少其他功能正在开发中，但真正最抢眼的，还是这两条线： 1. 多智能体锦标赛式工作流 2. 面向文档的专用智能体 特别是那个基于锦标赛的多智能体架构，看起来就是一种突破性的产品路线——其他大语言模型（LLM）服务商，目前似乎还没有在这个层级上，给用户提供类似的东西。多智能体锦标赛在面向终端用户的工具里依然非常少见。也许可以拿 Grok Heavy 来做某种对比，但很可能也不能算是和 Google 这套完全同一个方向的东西。 等这些智能体成熟之后，如果能看到一套正式的评估结果和基准测试，那会非常有价值。光从现在的描述来看，那个 Co-scientist 智能体已经足够让很多大型组织和研究团队心动——尤其是那些正在探索新科学方向的团队。 至于这些智能体具体什么时候会正式上线，或者会不会开放给非企业用户，目前还都是未知数。 来源：
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