У Gemini-агента четыре памяти. База знаний закрывает только одну

8 октября 2026 года генеральный директор Google Cloud Thomas Kurian на конференции Gemini at Work представил Gemini agent — «единого универсального агента для работы». В том же тексте названы четыре вида памяти: session, semantic, procedural, episodic. База знаний компании закрывает только semantic. Остальные три — как делается работа, что уже случалось, что агент делает прямо сейчас, даже если ноутбук закрыт — в типичном внедрении отсутствуют. Kurian пишет, что агент «onboards itself the way a new hire would». Параллельно Google утверждает, что данные для ИИ копировать не нужно. Эти два тезиса стоят рядом. Связь между ними я пока не вижу доказанной.

Что именно объявили 8 октября

Сначала я открыл анонс и подумал: это Dots от OpenAI, только внутри Gmail. Агент живёт в Workspace, не надо открывать отдельное окно, не надо копировать ответ в документ. Это уже разобрано в статье про Dots в Slack и Teams. Потом дочитал до абзаца про память — и понял, что злился не на ту часть. Окно — это упаковка. Таксономия памяти — это механика.

По тексту, адаптированному из кейноута Kurian, Gemini agent работает из одного окна: вопросы, knowledge work, картинки, код. Живёт в Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat и Calendar. Доступен с веба, iOS, Android, Windows, Mac, из командной строки, из Google Workspace, Microsoft 365 и Slack. Может работать без своего интерфейса вообще. Под капотом — семейство моделей Gemini и модели Claude компании Anthropic; агент выбирает модель под задачу. Это отдельный рынок, он уже разобран в тексте про двухконтурный прайс Gemini 4 Argon. Здесь про другое.

Kurian формулирует смену режима одной фразой: «Work now starts in the prompt window». И сразу вторую, жёстче: «You give it objectives, not instructions. You delegate an outcome and come back to finished work». Перевод мой, оригинал — в том же посте Google Cloud Blog. «Готовая работа» — это не черновик в чате. Это документ в Docs, письмо в Gmail, таблица в Sheets. Выглядит законченным. Проверять законченное труднее, чем черновик. Это не вывод. Это физика интерфейса.

В том же анонсе — coworker agent: отдельная личность, почта вида @agents.company.com, свой календарь, свой Drive, своя строка в справочнике компании. Коллеги добавляют его в чат и упоминают через @. В истории версий документа он появляется под своим именем, не под вашим. Это уже не кнопка в редакторе. Это запись в оргструктуре. Кто отвечает за действия такой записи — регуляторы начали формулировать в сентябре. Новый закон под анонс Google не вышел. Направление то же.

Цифры масштаба в том же тексте: почти 500 клиентов Google Cloud обработали больше триллиона токенов каждый за год; почти 80% клиентов Google Cloud пользуются ИИ-продуктами компании; почти 90% Fortune 100 используют Gemini Enterprise. Это слова продавца, не аудит. Выборка — клиенты Google Cloud, не «все компании мира». Реальная доля может быть ниже. Даже половина Fortune 100 — это уже не пилот в углу.

Четыре памяти, не одна

Вот абзац, из-за которого я сел писать. Gemini, по Kurian, держит четыре вида памяти.

Session memory — память текущей задачи, в том числе если задача идёт днями, а ноутбук закрыт. Semantic memory — структурированная база знаний, которую агент собирает, читая документы, разговаривая с людьми и с другими агентами. Procedural memory — как работа делается, включая навыки, которые агент пишет себе сам. Episodic memory — всё, что агент уже делал раньше.

Дальше фраза, которую я сначала принял за маркетинг онбординга, а потом перечитал как инструкцию: «Gemini onboards itself the way a new hire would, learning you, your tools, and your team before it starts». Агент учится как новый сотрудник. Новый сотрудник за первую неделю запоминает не только папку с регламентами. Он запоминает, к кому ходить, в каком порядке согласуют договор, что вчера уже пробовали и чем это кончилось. Регламент — это semantic. Маршрут согласования — procedural. «Вчера уже пробовали» — episodic. Текущий тендер, который висит третий день, — session.

Большинство внедрений, которые я видел, покупают только первую полку. Загрузили PDF в базу знаний, подключили поиск по смыслу, назвали это «институциональной памятью». Поиск по смыслу — полезная вещь, про это есть отдельный разбор базы знаний компании. Но это одна полка из четырёх. Сотрудник, которого научили только читать папку с регламентами и не научили, как в этой компании вообще ходят документы, на второй день начинает спрашивать соседей. Агент без procedural и episodic делает то же самое — только соседей у него нет, и он отвечает уверенно.

В сентябре OpenAI вывела память агента как услугу: компакция контекста, harness, сессия, которая живёт дольше одного ответа. Там память — про то, что не выкинуть из окна токенов. Здесь память — про то, каких типов знания агенту не хватает, даже если окно бесконечное. Две разные дыры. Их легко склеить в одну фразу «агентам нужна память». Склеивать не стоит.

Я не знаю, где эти четыре памяти физически лежат. В тенанте клиента, в графе Google, в логах Workspace — в анонсе этого нет. Для документооборота и коммерческой тайны это не деталь. Если нельзя показать, какой диск держит episodic memory агента, памяти нет. Есть разговор с вендором.

«Не копируйте данные» — и сразу конфликт

В том же кейноуте Google говорит обратное тому, чем два года кормили рынок RAG. «Organizations should not be forced to move or duplicate their data to use AI». Borderless Lakehouse: Gemini ходит в Amazon S3 и Azure Data Lake без отдельной платы за выход, читает Salesforce Data 360, SAP и Workday без копии, федеративно читает Apache Iceberg в Databricks, Snowflake и AWS Glue. Knowledge Catalog один раз описывает, что в этой компании значит «чистая маржа», и все агенты берут определение оттуда.

Smart Storage: 90% корпоративных данных — неструктурированные PDF, картинки, сканы, аудио; интеллект пишется обратно на объект, «на месте», и наследует текущие права доступа. 90% — круглое число. Методологию Google в этом абзаце не приводит. Я оставляю его как заявление вендора, не как замер. На языке жизни: из десяти файлов в компании девять — не таблица. Это договор в Word, скан накладной, запись совещания. Таблицу агент может спросить через SQL. Word так не спросишь, пока кто-то не дал к нему доступ и не научил, что считать офертой, а что — черновиком.

Здесь конфликт, и я его не сглаживаю. Google говорит: не копируйте данные. И в том же тексте: semantic memory агент «builds as it reads documents». Чтение документов в память агента — это копирование, только в другую форму. Не в отдельное хранилище эмбеддингов, так в граф «личного и организационного контекста». Куда граф пишется, кто его видит, как его стереть, если сотрудник уволился, — в кейноуте этого нет. Я сначала обрадовался формуле «не копируйте»: меньше серых копий, меньше дыр в 152-ФЗ. Потом дошло, что «не копируйте в озеро» не равно «не запоминайте». Запоминание — тоже копия. Просто копия с другим именем.

William Anderson, CTO Bloomberg Media, в том же материале Google говорит дословно: «by grounding our AI in a trusted institutional context, we ensure confidence in the accuracy and quality of every insight generated». Google приписывает Bloomberg Media плюс 63% к точности SQL на этапе разработки — за счёт Knowledge Catalog. 63% от какой базы, на скольких запросах, кто размечал правильные ответы — не сказано. Цитата Anderson про trusted institutional context при этом точная: смысл не в модели, а в том, что определения терминов живут в одном месте и не расползаются по промптам сотрудников.

Для компании без BigQuery и без каталога метрик это звучит как чужая жизнь. Для компании, у которой «чистая маржа» в трёх Excel считается по-разному, звучит как диагноз. Агент с четырьмя памятями на трёх определениях маржи будет уверенно врать в три стороны. Виновата не модель. Виноват отсутствующий Knowledge Catalog — только у большинства он называется «регламентация», и его тоже нет.

Цифры, которые можно потрогать — и те, которые нельзя

Дальше Google вываливает витрину клиентов. Я беру только те, где назван артефакт, а не «цифровая трансформация».

Bradesco, один из крупных банков Бразилии: Gemini Enterprise для разбора фискальных, бухгалтерских и договорных документов. Время разбора, по Google, с 1 часа до 5 минут; risk inconsistencies минус 60%; financial efficiencies больше 10%. Час к пяти минутам — это двенадцать к одному, если верить базе. Базы в тексте нет: сколько документов, какой тип, кто измерял. Я не вычёркиваю цифру. Я не знаю, как её повторить.

Commerzbank: проверка качества документов с 20 часов ручной работы до 1 часа. Двадцать часов — это почти три рабочих дня одного человека. Один час — это утренний слот. Если цифра держится не на одном пилотном пакете, это уже не ассистент в чате. Это смена маршрута документооборота. Методологии в кейноуте нет.

SOMPO, японская страховая: больше 10 000 своих агентов на 34 000 сотрудников. Грубо — один агент на трёх человек. Время разработки новой модели, по Google, с недели до одного дня. Что именно они называют «моделью» — отдельная нейросеть или сценарий агента — не расшифровано. 10 000 агентов сами по себе ничего не говорят: 10 000 непроверенных сценариев хуже, чем десять проверенных.

Orange Spain в отдельном пресс-релизе от 8 октября сообщает: больше 1 000 своих агентов, лицензии по основным подразделениям, почти 100% активности лицензий за 30 дней. Miguel Santos, CTO Orange Spain, говорит: «Our partnership with Google Cloud is a key enabler of our long-term strategic vision». Это вежливая фраза из пресс-релиза, её можно поставить в любой анонс. Дальше — конкретнее. Агенты у них разбирают инциденты, ищут причину по логам, достают корпоративные знания, закрывают внутренние заявки.

Isaac Hernandez, country manager Iberia в Google Cloud, формулирует так: «Agentic AI marks a fundamental shift in how modern telecommunications companies operate, moving them from passive monitoring to dynamic, goal-oriented automation». Сдвиг из мониторинга в автоматизацию с целью. В телекоме это звучит правдоподобно. Правдоподобно — не значит измерено снаружи.

Wesfarmers, материнская компания Bunnings, Kmart и Officeworks: внутренний агент в Bunnings «сэкономил сотрудникам полмиллиона часов административной работы». Полмиллиона часов — это примерно 250 человеко-лет, если считать по 2 000 часов в году. Цифра огромная и без знаменателя. Я её читаю как «административная работа была большим куском», не как «вот вам 250 ставок».

Grupo Bafar, мексиканский пищевой ритейл: подготовка приложений к договорам на открытие магазина с 140 минут до 17 минут на филиал. 140 минут — чуть больше двух часов юриста на одну точку. 17 минут — это уже не «прочитать договор», это «пробежать шаблон». Разница живая. Откуда взялись 140 — из замера или из опроса — Google не говорит.

BNP Paribas: Gemini Enterprise внутри LLM@CIB, внутреннего ассистента для больше чем 65 000 сотрудников, подготовка кредитных меморандумов. Цифр ускорения Google для этого кейса не даёт. Зато даёт контур: кредитный меморандум — это документ с маршрутом согласования, а не чат.

Я специально не строю из этого лестницу «значит, надо внедрять». Лестница была бы удобной и ложной. Есть часы на документах. Есть часы на инцидентах. Есть часы, посчитанные продавцом. Связь между «агент с четырьмя памятями» и «час стал пятью минутами» в этих текстах не показана. Показано, что клиенты Google, которым есть что рассказать, рассказывают про документы, логи и заявки — не про чат с моделью.

Вопрос, который всё равно задают: не проще ли одна папка в ChatGPT?

Живой вопрос, без выдуманного героя, от человека, который уже устал от пилотов: зачем четыре памяти, если можно закинуть папку с регламентами в ChatGPT и спросить? Дешевле, без Google Cloud, без Knowledge Catalog, без coworker с корпоративной почтой.

Ответ, который я беру не у себя, у William Anderson из Bloomberg Media, ещё раз, дословно: «by grounding our AI in a trusted institutional context, we ensure confidence in the accuracy and quality of every insight generated». Папка в ChatGPT — это не institutional context. Это копия файлов в чужой чат. Определений «чистой маржи» там столько, сколько сотрудников их туда вставили. Завтра один из них вставит старую версию. Агент этого не заметит: у него нет procedural memory маршрута «кто имеет право менять определение», и нет episodic «в марте уже спорили и победила вот эта редакция».

Kurian описывает обратное: «Gemini arrives already knowing your tools, data, and work history». Уже знает инструменты, данные и историю работы. В ChatGPT с папкой этого нет, пока вы не вставите заново. В типичном провале ИИ-проекта отвал как раз на шаге «открыть — спросить — перенести». Папка в чате этот шаг не убивает. Она его маскирует: кажется, что всё уже внутри, а маршрут согласования по-прежнему в головах.

Для онбординга это видно сразу. Нового сотрудника можно посадить в ChatGPT с папкой. Он получит текст регламента и не получит, к кому нести исключение, когда регламент молчит. Про это есть отдельный текст про онбординг с ИИ. Четыре памяти — это попытка вендора назвать вслух то, что онбординг и так делает с людьми. Получится ли у агента «как у нового сотрудника», я не знаю. Google говорит, что да. Независимой проверки в кейноуте нет.

Есть и обратный факт, его тоже положу на стол. Точечный инструмент без всякой episodic memory иногда работает лучше тяжёлой платформы. Я это видел. Kurian продаёт единый агент на все случаи. Единый агент удобен продавцу: одна лицензия, один каталог навыков, один шлюз. Удобно ли это команде с тремя контурами — бухгалтерия, продажи, поддержка — отдельный вопрос. Google на него не отвечает. Это не его вопрос.

Что из этого следует, если у вас не BigQuery, а папка на диске

Если договоры лежат в Word, счета в Excel, регламенты в PDF на общем диске, анонс Google не включает вас автоматически. Smart Storage обогащает объекты «на месте» в Google Cloud Storage. Borderless Lakehouse ходит в S3, Azure, SAP, Salesforce. Общий диск с PDF в этот список не входит, пока кто-то не подключит его как источник и не опишет права. Подключить диск — уже проект. Описать права — уже регламентация. Без этого четыре памяти не из чего собирать.

Что можно сделать без переезда в Google Cloud: различить полки. Semantic — какие документы считаются действующими, где лежит последняя редакция, кто подписант. Procedural — маршрут согласования, исключения, кто имеет право сказать «так не делаем». Episodic — что уже пробовали в этом договоре, в этом клиенте, в этом инциденте. Session — текущая задача, которая не должна обнуляться к утру. Это можно вести таблицей. Это скучно. Это ровно та работа, без которой агент с красивым окном остаётся чатом.

Вторая практическая вещь — личность агента. Если вы даёте ему почту, календарь и строку в справочнике, вы даёте ему не функцию, а роль. Роль требует лимитов, журнала и человека, который отвечает за журнал. Google в том же анонсе обещает Agent Gateway, песочницу, аудит «от имени агента, а не человека», политику вида «агенты не открывают документы Need to Know». Это правильный список. Это список для компании, у которой уже есть, кому писать такие политики. Если такого человека нет, coworker с корпоративной почтой — это ещё одна учётка без хозяина.

Третья — стоимость. Kurian отдельно говорит про real-time spend caps: потолок в Cloud Billing Console, агент проекта останавливается, продолжить можно одной кнопкой, затраты можно перевыставить на отдел. Рядом — фраза, что цены токена упали на 98% с 2024, а счета предприятий выросли. Дешёвый токен и дорогой счёт живут в одном бюджете. Потолок — это не про щедрость Google. Это про то, что без потолка session memory, которая живёт днями, будет жить на ваших деньгах.

Если эта тема уже вымотала — закройте текст. Он никуда не убежит. Разбирать чужой кейноут, когда свои договоры не разобраны, бесполезно.

В Digitude я делаю recall — систему памяти для агентов, не универсального сотрудника с корпоративной почтой. После текста Kurian мне труднее притворяться, что «память» — это один слой. Semantic собрать можно. Procedural и episodic — это уже регламентация и журнал, не эмбеддинг. Я не хочу продавать четыре полки, если на столе стоит одна.

И я не знаю, как смотреть на этот анонс целиком. Мой опыт говорит: компании путают загруженные PDF с памятью о том, как у них делается работа. Цифры Google говорят: где-то час разбора договора уже стал пятью минутами. Где правда — между ними, наверное. Найти её по этому кейноуту мне не удалось.