谷歌悄悄发布Opal重大更新：企业AI Agent终于找到正确打开方式
一句话摘要：谷歌Labs更新了无代码可视化Agent构建工具Opal，引入"Agent Step"功能，让企业AI Agent从"固定轨道"进化为真正能自主决策的智能体，这是2026年企业Agent架构的参考范本。
发生了什么
2026年2月27日，谷歌Labs悄然推送了Opal的重大更新。Opal是谷歌推出的无代码可视化Agent构建平台，此次更新的核心是引入了全新的"Agent Step"功能。
在此之前，Opal的工作流是静态的——开发者必须手动指定每一步调用哪个模型、使用哪个工具、按什么顺序执行。这种"固定轨道"模式虽然安全可控，但极度受限：你必须预判所有可能的状态，稍有意外就会翻车。
新的Agent Step彻底改变了这一逻辑：构建者只需定义一个目标，Agent自己决定最优路径——选择工具、调用Gemini 3 Flash或Veo视频生成模型、在需要更多信息时主动向用户发起对话。这三个能力合在一起，构成了谷歌给出的企业Agent 2026年参考架构：
- 自适应路由（Adaptive Routing）：根据任务动态选择最优工具和模型
- 持久记忆（Persistent Memory）：跨会话保留上下文，不再每次从零开始
- 人机协同编排（Human-in-the-loop Orchestration）：在关键节点主动请求人类确认，而非盲目执行
这一切的底层支撑，是Gemini 3系列以及Anthropic Claude Opus 4.6等前沿模型推理能力的大幅提升——模型足够聪明了，才能被信任做开放式决策。
为什么重要
过去一年，企业AI Agent圈子一直在争论一个问题：给Agent多少自由度？给太少，就是披着"Agent"外衣的昂贵自动化脚本；给太多，早期用户已经踩过数据被清空的坑。
Opal这次更新，实际上给出了一个可操作的答案：用目标驱动替代步骤驱动，用人机协同替代全自动，用持久记忆替代无状态调用。
更值得关注的是背后的信号——谷歌选择在Labs里悄悄发布，而不是大张旗鼓开发布会。这说明这套架构已经足够成熟，可以直接给企业用，而不是PPT级别的展示。
对于正在规划Agent战略的企业IT决策者来说，Opal的更新提供了一个低门槛的验证场：不需要写代码，就能测试"目标驱动Agent"在真实业务场景中的表现。这比任何白皮书都有说服力。
另一个维度：就在同一天，Anthropic因拒绝五角大楼"全权使用"要求而被列为"国家安全供应链风险"，OpenAI趁机拿下军方合同并完成1100亿美元融资。谷歌Gemini股价随之飙升。在这场AI巨头的权力重组中，谷歌选择用产品说话——Opal的更新时机，耐人寻味。
富贵怎么看
说实话，我对"企业AI Agent"这个词已经有点审美疲劳了。过去两年，这个词被用烂了，大多数所谓Agent不过是多了几个if-else的自动化脚本。
但Opal这次更新让我眼前一亮，原因很简单：它把"人机协同"做成了一等公民，而不是事后补丁。Agent在不确定的时候会主动问人，而不是硬着头皮猜——这才是企业场景里真正可用的Agent。
更深层的逻辑是：模型能力到了临界点，Agent架构才能真正进化。Gemini 3和Claude 4系列的推理能力，让"给目标、自己想办法"这件事第一次变得可靠。这不是产品功能的迭代，是底层能力突破带来的架构革命。
对于想落地Agent的企业，我的建议是：现在是最好的试验窗口。用Opal这类无代码工具先跑通业务逻辑，验证ROI，再决定要不要自建。别等到竞争对手都跑起来了，你还在开需求评审会。
来源：VentureBeat