Gemini 3.5: Google делает ставку на агентные workflow (Рубрика AI)

Посмотрел вчерашний анонс Gemini 3.5 с Google I/O. Формально Google опубликовала его 19 мая 2026 года, и мне кажется, важная часть здесь не в очередной гонке benchmark'ов, а в том, как компания формулирует следующий слой применения моделей. Если коротко, то Google представила семейство Gemini 3.5 и начала с 3.5 Flash. А модель 3.5 Pro, по словам Google, уже используется внутри компании и должен пойти в rollout в следующем месяце. Интересно, что Flash больше не выглядит как “быстрый младший брат” большой модели. Его прямо позиционируют как модель для frontier-level agents and coding.

Это сильный сигнал того, куда сдвигается рынок. Еще недавно основной разговор был вокруг “насколько хорошо модель отвечает на сложные вопросы”. Теперь все больше разговоров про другое: может ли модель выполнить длинную задачу автономно, разложить ее на шаги, пользоваться инструментами, запускать субагентов, поддерживать контекст и доводить работу до конца.

По утверждению Google, 3.5 Flash обходит Gemini 3.1 Pro на ряде кодинговых и агентных бенчей: Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA, MCP Atlas, CharXiv Reasoning. Google также говорит про скорость вывода до 4x относительно других frontier-моделей. Интересно проверить эти заявления на в собственных сценариях, но по бенчам ожидания от модели большие.

Если смотреть на саму модель, то видно, что сделана ставка на long-horizon tasks. В посте Google много примеров не про “ответь на вопрос”, а про “сделай работу”: поддержка codebase, подготовка финансовых документов, анализ неструктурированных ассетов, миграция legacy codebase, генерация интерактивных UI, параллельные подходы к UX-задачам. Это уже не чат как интерфейс к модели, а модель как исполнитель внутри workflow.

Отдельно интересно, как они описывают Antigravity (это их IDE, что круто умеет в фронтовые задачи). В связке с обновленным harness 3.5 Flash должен запускать коллаборативных субагентов и выполнять многошаговые кодинговые задачи под наблюдением. По сути, Google двигает идею supervised execution: модель не просто предлагает фрагмент решения, а становится оркестратором набора действий, которые человек или система контролируют.

Enterprise-примеры тоже показательные. Shopify использует субагентов для долгого анализа данных, Macquarie Bank пилотирует онбординг по документам на 100+ страниц, Salesforce интегрирует Flash в Agentforce, Ramp применяет мультимодальное понимание к распознаванию инвойсов , Xero автоматизирует многошаговые налоговые workflows, Databricks смотрит в сторону диагностики проблем в сложных data environments. Это, конечно, кейсы из материала Google, но они хорошо показывают направление: модели тащат в рутину компаний, где много документов, данных, проверок и tool calling.

Еще одна важная деталь: Google несет agentic слой не только в инструменты для разработчиков. 3.5 Flash становится дефолтной моделью в Gemini app и AI Mode in Search, а новый Gemini Spark описан как персональный AI агент, который работает 24/7 и действует по указанию пользователя. То есть одна и та же логика идет сразу в три стороны: разработчики, enterprise и массовые пользовательские продукты.

Про safety тоже стоит сказать осторожно. Google пишет про Frontier Safety Framework, усиленные кибер и CBRN (Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear) safeguards, более продвинутое safety training и interpretability tools. Это правильные слова, но реальную безопасность мы увидем, когда модель попадет в руки миллионов пользователей, разработчиков и остальных желающих.

В общем, Gemini 3.5 показывает, что гонка топовых лаб смещается к агентной модели, где фронтир модели используются для выполнения автономных задач, через декомпозицию их на части, использование инструментов, запуск субагентов, поддержку контекст и все остальное ... для того, чтобы доводить работу до конца:)

#AI #Google #ML #Engineering #Software #Management #Agents