谷歌Opal更新：企业AI代理新蓝图，引入自适应路由与人机协作
谷歌实验室近日更新了其无代码可视化代理构建器Opal，引入了“代理步骤”功能，将静态工作流转变为动态交互体验。此次更新被视为企业AI代理在2026年将具备的三大核心能力——自适应路由、持久记忆和人机协作编排——的参考架构。这一变革得益于Gemini 3系列等前沿模型推理能力的快速提升，解决了早期企业AI代理在自主性与控制之间难以平衡的问题，为IT领导者规划代理策略提供了重要启示。
在过去一年中，企业AI社区一直在争论应赋予AI代理多少自由度。自由度过低，会导致昂贵的工作流自动化，难以真正体现“代理”的价值；自由度过高，则可能引发类似OpenClaw早期用户遭遇的数据清除灾难。本周，谷歌实验室对其无代码可视化代理构建器Opal发布了一项更新，悄然给出了答案，并为所有规划代理策略的IT领导者提供了值得深入研究的经验。
此次更新引入了谷歌称之为“代理步骤”的功能，将Opal此前静态的拖放式工作流转变为动态、交互式的体验。现在，构建者无需手动指定调用哪个模型或工具以及调用顺序，而是可以定义一个目标，让代理自行决定实现目标的最佳路径——包括选择工具、触发Gemini 3 Flash或Veo等模型进行视频生成，甚至在需要更多信息时主动与用户发起对话。
这听起来像是一个小规模的产品更新，但实际上并非如此。谷歌此次发布的是一个工作参考架构，它定义了2026年企业代理将具备的三大核心能力：自适应路由、持久记忆和人机协作编排。所有这些都得益于Gemini 3系列等前沿模型推理能力的快速提升。
理解Opal更新的重要性，需要了解代理生态系统几个月来一直在发生的变化。第一波企业代理框架——例如CrewAI的早期版本和LangGraph的初始版本——都受制于自主性与控制之间的张力。早期模型不够可靠，无法信任其进行开放式决策。结果就是从业者所说的“轨道上的代理”。