Google Agentspaceკორპორატიული AI პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს კომპანიის მონაცემებს ინტელექტუალური აგენტებით პროდუქტიულობისთვის

4.8 (5)

შეფასებული Daniel Nikulshyn·განახლდა ივლისი, 2026

Enterprise AI Agents Enterprise Search No-Code Google Cloud Productivity Knowledge Management Workflow Automation

მიმოხილვა

Google Agentsspace არის საწარმოთა AI პლატფორმა, რომელიც ერთ სამუშაო სივრცეში აერთიანებს Google-ის ფუნდამენტურ მოდელებს, საწარმოთა საძიებო სისტემას და პერსონალიზირებლებილ AI აგენტებთან. იგი დაკავშირებულია კომპანიის შიდა მონაცემთა წყაროებთან — დოკუმენტებით, ელ‑ფოსტით, მონაცემთა ბაზებით და მესამე მხარის SaaS აპლიკაციებთან — რაც თანამშრომლებს აძლევს შესაძლებლობას, ინფორმაციის მოძიება და დავალებების შესრულება ბუნებრივ ენაზე. პლატფორმა ორგანიზაციებს საშუალებას იძლევა განათავსონ წინასწარგაგებული აგენტები ან შექმნან საკუთარი, კოდუს გარეშე აგენტის ბილდერის საშუალებით, თავისი მონაცემებზე დაფუძნებული მყისიერება, რათა შემცირდეს ცრუ პასუხები. იგი განკუთვნილია ცოდნის მუშაკებისთვის, ვინც უნდა სინთეზიროს ინფორმაცია, შექმნათ ანგარიშები და ავტომატიზირონ მრავალნაბიჯიანი სამუშაო ნაკადები ცალკეულ ბიზნეს სისტემებში. Agentspace ინტეგრირებულია Google Cloud-ის უსაფრთხოების და სამართლის კონტროლებთან, რაც მას შესაფერისს აძლევს რეგულირებულ ინდუსტრებში, რომლებშიც საჭიროა მასშტაბური აუდიტირებადი AI განთავსებები.

ძირითადი ფუნქციები

კორპორატიული ძიება ცალკეული სისტემებში
წინასწარ შექმნილი და პერსონალიზებული AI აგენტები
მულტიმედიული გენერირება Gemini‑ის გამოყენებით
კონექტორები მთავარი SaaS პლატფორმებისთვის
როლზე‑დაფუძნებული წვდომა და აუდიტის კონტროლები
No‑code აგენტის დიზაინერი

ფასები

მოდელი: Freemium
კატეგორია: საბალანსო ინტელექტუალური აგენტები
შეფასება: 4.8 / 5 (5)

გამოყენების შემთხვევები

ერთიანი ძიება ბიზნეს სისტემებში

დაეხმარეთ თანამშრომლებს, რომ პოვნან პასუხები დოკუმენტებიდან, ელ‑ფოსტებიდან, მონაცემთა ბაზებიდან და SaaS აპლიკაციებიდან, ნატურალურ ენის მოთხოვნების საშუალებით, პროპრიტეტული კომპანიის მონაცემებზე დაფუძნებული.

პერსონალიზებული აგენტები შიდა სამუშაო ნაკადებისთვის

შექმენით No‑code AI აგენტები, რომლებიც მორგებულია გუნდის პროცესებთან, ავტომატურად შესრულებს მრავალ ნაბიჯიან დავალებებს, მაგალითად onboarding, ბილეთის ტრაიჯინგი ან procurement‑ის დამტკიცება ცალკეულ სისტემებში.

რეპორტის სინთეზი ცოდნის მუშაკებისთვის

შექმენით შეჯამებები, მოკლე ცნობები და რეპორტები, შერჩევით და კომბინირით ინფორმაციას მრავალ შიდა წყაროდან, ჰალუცინაციების რისკის შემცირებით.

მართვადი კორპორატიული AI განლაგება

განავრცელეთ AI შესაძლებლობები ორგანიზაციაში მთლიანად, როლზე‑დაფუძნებული წვდომა, აუდიტის კონტროლები და უსაფრთხოების საშუალებით, რომელიც შესაფერისია რეგულირებული კორპორატიული გარემოებისათვის.

დადებითი და უარყოფითი

დადებითი

ერთიანი ძიება კორპორატიული მონაცემთა წყაროებში
No‑code აგენტის შემქმნელი პერსონალურ სამუშაო ნაკადებისთვის
მძლავრი საფუძველი ჰალუცინაციების რისკს შემცირებს
კორპორატიული-დონის უსაფრთხოება და მმართველობა
Google‑ის Gemini მოდელებით მხარდაჭერილი

უარყოფითი

საჭიროებს Google Cloud ეკოსისტემის დამყარებას
კორპორატიული ფასები შეიძლება მცირე გუნდებისთვის მიუღებელი იყოს
ინსტალაცია და მონაცემთა ინტეგრაცია შეიძლება კომპლექსური იყოს

შეფასებები

4.8

საშუალო 5 შეფასებიდან.

შედი ანგარიშზე შეფასების დასატოვებლად.

Pierre Dubois

Feb 28, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and enterprise-grade security and governance. No-code agent designer fits neatly into how we already work, and prebuilt and custom AI agents removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Sofia Lindqvist

Jan 1, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multimodal generation with Gemini — handled better than most — and backed by Google's Gemini models. Setup and data integration can be complex is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Wei Chen

Dec 14, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and enterprise-grade security and governance. Multimodal generation with Gemini fits neatly into how we already work, and connectors for major SaaS platforms removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Elena Rossi

Aug 12, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and no-code agent builder for custom workflows. Enterprise search across siloed systems fits neatly into how we already work, and role-based access and audit controls removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Daniel Schmidt

Jun 13, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and strong grounding reduces hallucinations. Role-based access and audit controls fits neatly into how we already work, and role-based access and audit controls removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

კითხვები

What pricing model is used and is there a trial available?

Google Agentspace is sold via enterprise licensing with pricing based on usage and edition (Standard or Plus); a 30‑day free trial is offered, after which organizations contact sales for a tailored quote.

Asked by Grace Okafor · Nov 22, 2025

Can non‑technical users build custom AI agents, and what tools are provided?

Yes, the no‑code agent designer lets knowledge workers create custom, multi‑step workflows without programming, using prebuilt templates or building from scratch while still grounding the agents in company data.

Asked by Paloma Ruiz · Nov 16, 2025

How does the platform handle security and compliance for regulated industries?

It leverages Google Cloud’s security controls, offering role‑based access, audit logs, Model Armor for unsafe interaction screening, and in Standard/Plus editions adds VPC Service Controls, Customer‑Managed Encryption Keys, Access Transparency, data residency, and compliance certifications like HIPAA and FedRAMP High.

Asked by Marcus Bell · Nov 3, 2025

What data sources can Google Agentspace connect to for grounding its AI agents?

Agentspace can securely connect to internal data like documents, emails, databases, and major SaaS apps such as Microsoft 365 (OneDrive, SharePoint), Google Workspace, HubSpot, Jira, and other Google Cloud services, grounding AI output in that proprietary data.

Asked by Yelena Popova · Sep 19, 2025