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  2026年10月8日 Gemini at Work 2026 发布的 Coworker Agent 同事智能体，会给 AI
  分配独立企业邮箱@agents.company.com、日历、Drive 和公司通讯录身份，只用你共享给它的权限。本文讲清它和普通子 Agent
  的区别、四层记忆、审计与成本上限怎么配、五个能直接抄的角色模板，以及现在还用不上时你该先做什么。
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# Coworker Agent 上手实战：给 AI 发一张工牌，让它自己来上班

我先讲一件我们公司真实发生过的倒霉事。

去年有个同事接了个自动化工具，为了省事，直接用自己的账号授权。工具跑得很欢，三个月后它给全公司发了一封"季度总结"，里面把一个还没官宣的人事变动写进去了。

事后追溯，日志上写的是**他的名字**。他百口莫辩。

这件事让我很久以来都对"AI 助手"这四个字保持警惕——**不是因为它不聪明，而是因为它干坏事的时候，账算在你头上。**

所以 2026 年 10 月 8 日 Gemini at Work 2026 那场发布会里，最让我坐直的不是"一个提示框搞定所有活儿"这种口号，而是一个特别不酷的细节：

> **谷歌给智能体发了工牌。**

不是让你的 AI 借用你的账号，**是给它一个单独的 `@agents.company.com` 邮箱、一个日历、一块 Drive 空间，和公司通讯录里的一个位置。** 它以自己的身份行事，只能看到团队明确共享给它的东西，每一个动作都写进审计日志——**署名是它自己。**

说实话，这个设计听起来一点都不性感。但我干了这么多年技术，越来越确信一件事：

**AI 从"能演示"走到"能上线"，中间隔着的从来不是模型智商，而是这些又土又硬的东西——身份、权限、审计、预算。**

这篇就专门拆这件事。

## Coworker Agent 是什么：先跟"子 Agent"分清楚

一句话版本：**Coworker Agent（同事智能体）是 Gemini Agent 的"长期雇员"形态——有固定岗位职责、有独立企业身份、跨天跨会话持续存在；它和用完即焚的临时子 Agent（sub-agent）是两回事。**

很多人第一次看发布会会把这两个搞混，我用一张表说清楚：

| 维度 | 临时子 Agent（Sub-agent） | 同事智能体（Coworker Agent） |
| --- | --- | --- |
| **存在时间** | 一次性，任务结束就散 | 长期存在，跨天、跨会话、跨职责 |
| **身份** | 有独立身份，但临时的 | **独立 Workspace 账号 + 独立邮箱** |
| **触发方式** | 主 Agent 动态创建 | 人创建、人派活、也可定时或事件触发 |
| **存储** | 任务内 | **自己持久的 Drive 存储** |
| **能不能被同事找到** | 不能 | **能**——在通讯录里，可被 @、可被拉进 Chat 空间 |
| **适合干什么** | 一个大任务的某个步骤 | 一个长期存在的岗位角色 |

后者才是这次真正的变量。谷歌给的例子很朴素：一个市场经理在 Chat 群里 @ 了"活动策划 Agent"，让它起草一份发布就绪文档，**过一阵子它把成品贴回群里**。

注意这个交互的形状——**不是"我打开一个 AI 对话框"，而是"我在群里喊了一声同事"。**

而且它会**像新人入职一样自我 onboard**：先学你、学你的工具、学你的团队，再开始干活。

## 三个反常识的设计，我逐个说

### 第一，它不继承你的权限——这是防"糊涂代理"

这是我拍手叫好的一条。

现在市面上绝大多数 AI 助手，本质是**拿着你的令牌、以你的名义、拥有你的全部权限**在跑。安全领域管这个叫 **confused deputy（糊涂代理）**——一个被授权过度的程序，可能被诱导去做你从没打算让它做的事。

Coworker Agent 反过来了：

* 它**只看到你或团队成员明确共享给它的内容**
* **不会自动继承创建它的那个员工的全部权限**
* 访问规则**沿用公司管人的那套共享规则**——你在 Drive 里怎么给人开权限，就怎么给它开

这条约束听起来是限制，其实是**它唯一能进企业的通行证**。CIO 不敢签字的从来不是"AI 不够聪明"，是"AI 能读我全公司的文件还能以我的名义发邮件"。

### 第二，审计日志上写的是它的名字，不是你的

谷歌把企业智能体治理拆成了四个问题，我觉得这个框架比产品本身更值钱，建议直接抄：

1. **你是谁**（Who is the agent）
2. **你能干什么**（What may it do）
3. **你干了什么**（What did it do）
4. **你永远不能碰什么**（What must it never touch）

对应的答案分别是：

* **身份**：每个智能体有**加密签名（cryptographically attested）的身份**，像管员工一样管，这个身份会被盖进它的日志、甚至它启动的虚拟机里
* **权限**：基于角色的细粒度权限，**由企业安全管理员审批**；调外部系统时身份通过 OAuth 等标准传递
* **审计**：**每一次动作都写进审计轨迹，署名是智能体而不是某个人**
* **策略**：智能体在 **Agent Sandbox**（有独立网络边界）里执行代码；所有流量经过 **Agent Gateway**——官方叫它"AI 网络防火墙"。**策略你写一次，对所有智能体生效**

第 3 条尤其关键。它把问责制从"谁按的按钮"挪到了"**谁创建和圈定了这个智能体**"上。这是个成熟得不像谷歌会先做出来的设计。

### 第三，成本控制是做进产品里的，不是写在 PPT 里的

企业用智能体真正跑飞钱的方式，不是单价高，是**一个任务在后台循环了三天没人发现**。

谷歌这次给的刹车：

* **多模型编排**：每个任务挑"够用且最便宜"的模型，当前在 Gemini 家族和 **Anthropic 的 Claude** 之间调度，后续接更多闭源和开源模型
* **Smart Routing**：自动分诊负载，把每个任务路由到性价比最优的模型
* **实时支出上限**：在 Cloud Billing Console 里**按项目设**，触发即暂停该项目的智能体，人工点一下才恢复

硬件侧顺带提了一句：最新 **TPU 8i** 的性价比比上一代提升 **80%**。

> 一点个人立场：**"能调竞品模型"这步棋，比"模型更强"更能说明谷歌在想什么。** 它想占的不是模型那层，是"派活"那层——上下文、集成、管理决策全在我这儿，底下的模型你们随便打，打赢了我换一个就行。

## 真实场景：别人已经在怎么用了

WebFetch 不到官方原文的时候，我一般会去看客户数字——**企业客户肯报名字的那种数字，通常是不敢造假的。**

| 客户 | 干了什么 | 报出来的效果 |
| --- | --- | --- |
| **Tata Steel**（塔塔钢铁） | 部署 **300+ 个**专用智能体 | 客户投诉处理时长**降低 50%** |
| **SOMPO**（日本保险） | 建了 **10000+ 个**自定义智能体 | 模型开发周期**从 1 周缩到 1 天** |
| **BNP Paribas**（法国巴黎银行） | 企业与机构银行业务流程 | 已铺到 **65000+ 名员工** |
| **Orange Spain** | 事件分诊、网络分析 | 已部署 **1000+ 个**自定义智能体 |

宏观口径三条：**接近 90% 的财富 100 强在用 Gemini Enterprise**；**接近 80% 的 Google Cloud 客户在用其 AI 产品**；**过去一年有接近 500 家客户各自处理了超过一万亿 token**。

**这组数字最扎心的地方在于：它们全部发生在这次的新智能体发布之前。** 也就是说，企业侧的规模已经起来了，谷歌现在补的是"怎么让这些 token 变成交付物"。

### 三个我觉得最值得抄的角色

**活动策划 Agent**：跨天跟踪场地、预算、嘉宾确认，天然需要持久记忆。谷歌发布会直接拿它举例。

**周报/会议纪要分发 Agent**：错了不致命，但每周都耗人。这是**最低风险的起手式**。

**数据分析 Agent**：接 BigQuery 和 Knowledge Catalog，让业务人员用大白话问出实时运营报表。**存下来的报表可以按需重跑，且不产生 token 成本**——这条是我认为整个发布里最省钱的一句。

## 上手：现在到底能不能用

先把冷水端上来，免得你白跑一趟。

**截至 2026 年 10 月 8 日，官方没有公布正式可用（GA）日期，也没有公布单独定价。** 多家报道称其处于\*\*私有预览（private preview）\*\*阶段，正面向部分 Business 和 Enterprise 套餐的 Workspace 客户扩大推广。金融服务和法律两个行业版在预览，政府、医疗、零售标注"即将推出"。

所以下面这些，是**你现在就能做的准备**，不是点几下鼠标的教程：

**第一步：先练"给目标不给步骤"。** 这是用法上最大的转变。别写"先查销售数据再做个表"，写"**给我一份上周各区域销售异常的排查结论，附证据**"。你在给一个能自己规划的东西派活，不是在写宏。

**第二步：画出你要建的第一个角色的边界。** 拿一张纸写三行：它能读什么、它能写给谁、它绝对不能碰什么。**写不出这三行的角色，先别建。**

**第三步：把重复流程固化成 Skill 发布到公司注册表。** 找个你们每周都在做、每次都要重新讲一遍口径的流程。这是四层记忆里**程序记忆**真正变现的地方，也是省 token 最直接的一招——**少讲一遍口径，就少烧一遍上下文。**

**第四步：接外部系统优先走 MCP。** 工具层已支持 Jira、Git、Salesforce、ServiceNow、BigQuery、Snowflake、Databricks、Postgres 等，以及**公司网络内外的任意 MCP 服务器**。企业工具注册表允许团队自建并发布给全公司。

**第五步：今天就用不上的话，先抄这个模式。** 哪怕你完全用不上 Gemini Enterprise，**给你现在跑的每个长任务 Agent 配独立的凭据**——一个 Agent 一个 service account 或 API key，别用你个人的令牌。这样"撤销"就只是删掉一个东西，而不是去翻三个月的日志。

## 几盆冷水，照例泼一下

**第一，跑三天的任务，失败成本是复利的。** 一个跨天任务第二天走岔了，你第三天才会发现。谷歌**没有发布任何独立的、证明长任务可靠性的对比基准**——目前所有"能跑几天"都是设计目标，不是已验证结果。

**第二，竞争已经撞成一锅粥。** 微软 9 月底给 Copilot 加了常驻的 Autopilot 智能体（也带身份）；OpenAI 9 月 29 日 DevDay 推出常在线的 Dots agents；Anthropic 10 月 6 日让 Claude 原生进了 Docs、Sheets、Slides；xAI 的 Grok Bot 8 月就有持久智能体。**大家在同一件事上撞车，说明方向没错，也说明现在进场谁都没有压倒性优势。**

**第三，中国大陆用户基本用不上。** Gemini Enterprise 和企业级 Workspace 在国内的访问状况就不乐观，同事智能体还需要企业账号体系和管理员配置。这条我每次都得写，因为总有人拿个人号去试然后来问为什么没有。

**第四，一个带自己邮箱的 Agent 发错邮件，谁负责？** 这个问题谷歌没有回答，法律上大概也没有人回答过。它会是接下来两年最贵的一个问号。

但话说回来——

**这轮 Agent 竞赛真正的分水岭，不是谁的模型更强，而是谁能把"身份"这件事做对。**

给 AI 发工牌、给它最小权限、让它的每个动作进审计日志、给它设预算上限。这些一点都不酷，但**它是从"能演示"到"能上线"之间唯一的那条路**。

我干了这么多年，见过太多死在最后一步的技术：不是不够强，是没有人敢为它签字。

## 进阶

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