Man holt den Altmeister Claude herbei – kann Google mithilfe von Agenten das Blatt wenden?

Auch Google baut jetzt Agenten, und der Rückhalt kommt überraschenderweise von Claude. Vor kurzem hat Google Cloud den neuen Gemini Agent veröffentlicht. Er trägt den Namen Gemini, aber bei schwierigen Aufgaben kann er auch auf Claude zurückgreifen.

In der Agenten-Szene ist der „Altmeister“ Claude mittlerweile zu einem begehrten Gut geworden. Bereits am Vortag hatte Elon Musk angekündigt, dass Grok Bot künftig je nach Aufgabe das am besten geeignete Modell auswählt – und auf dieser Liste steht ebenfalls Claude.

Gerade Google braucht dringend etwas externe Unterstützung.

Vor einer Woche hat Google gerade das neue Flaggschiff-Modell der nächsten Generation, Gemini 4 Argon, vorgestellt, das in Ranglisten sehr gut abschnitt – leider wurde es der Öffentlichkeit noch nicht zugänglich gemacht. Berichten zufolge liegt seine tatsächliche Leistung immer noch hinter den Erwartungen zurück, die die Öffentlichkeit an Google stellt.

Auf dem Modell-Wettbewerb konnte Google keine überzeugende Aufholjagd hinlegen, doch plötzlich wird es auf der Agenten-Seite lebhaft: Metas Muse hat gerade persönliche Agenten populär gemacht, und eine neue Überholspur tut sich für Google auf.

Kann Google mithilfe von Agenten die Überholung auf dieser neuen Spur schaffen? Das wird wohl nicht so einfach.

Aber es ist besser, es auszuprobieren, als wie Apple regungslos stehenzubleiben – zumindest hat diese neue Strecke Google noch keine der bekannten, aufeinanderfolgenden Rückschläge versetzt.

Google hat endlich einen brauchbaren Agenten vorgelegt

Im Ernst: Google ist wahrscheinlich eines der weltweit am besten geeigneten Unternehmen, um Agenten zu entwickeln.

Wenn man alle Komponenten auflistet, die ein Agent braucht: Modelle, Tools, Daten, Ausführungsumgebungen und Benutzereingänge – Google verfügt über fast alles davon.

Vor allem besitzt Google eine ganze Reihe von Büroprodukten, die seit über 20 Jahren weiterentwickelt werden und die die Nutzergewohnheiten fest geprägt haben.

Von Gmail, Kalender über Docs, Sheets und Drive bis hin zu Google Chat für Teams: Viele Menschen erledigen ihre Arbeit ohnehin schon in Googles Ökosystem. Wenn Büroagenten anderer Unternehmen die Nutzer wirklich bei der Arbeit unterstützen wollen, kommen sie oft nicht an Google vorbei.

Nachdem andere Agenten nacheinander an Googles Produkte angebunden wurden, hat Google endlich begonnen, diesen eigenen Vorteil ernsthaft zu nutzen.

Auf der Gemini at Work-Konferenz am 8. Ortszeit hat Thomas Kurian, CEO von Google Cloud, den neuen Gemini Agent offiziell vorgestellt. Er versucht, die bisher verstreuten Anwendungen, Daten und Arbeitsabläufe in Workspace zu einem einheitlichen Arbeitsagenten zu verbinden.

Zum Beispiel musst du ihm nur sagen: „Vereinbare einen Termin mit den mehreren Verantwortlichen der letzten Veranstaltung.“

Gemini Agent kann dann frühere E-Mails, Gruppenchats und Kalendereinträge kombinieren, die relevanten Personen im Rahmen der erteilten Berechtigungen finden, ihre Verfügbarkeit prüfen und dann E-Mails senden, um das Meeting zu koordinieren. Du musst ihm nicht jedes Mal neu erklären, wer die Personen sind, und auch nicht jede Anwendung einzeln öffnen, um die Aktionen durchzuführen.

Dank des starken Ökosystems von Google kann Gemini Agent direkt in die Arbeitsabläufe der Google-Anwendungen eingreifen. Wenn dein Chef in Gmail eine E-Mail sendet, in der er verlangt, den neuesten Projektfortschritt in einer Präsentation zusammenzufassen, kann Gemini die Aufgabe automatisch erkennen und einen Ein-Knopf-Zugang zur Übergabe der Aufgabe anbieten. Es kann auch Dokumente in Docs bearbeiten, Aufgaben in Chat beantworten und bei der app-übergreifenden Arbeit den gleichen Kontext, das gleiche Gedächtnis und die gleichen Fähigkeiten behalten.

Natürlich sind app-übergreifende Ausführung, langfristiges Gedächtnis und cloudbasierter Betrieb in der gesamten KI-Branche keine neuen Funktionen mehr. Metas Muse kann Nutzern über einen dedizierten Cloud-Computer und Browser beim Einkaufen, Versenden von E-Mails und Planen von Reisen helfen. OpenAIs Dots verfügt ebenfalls über einen unabhängigen Cloud-Computer, der die von den Nutzern autorisierten Anwendungen verbinden kann, um Aufgaben weiterzuführen, wenn der Nutzer das System verlässt.

Der echte Vorteil von Google liegt darin, dass die Fähigkeiten von Gemini Agent direkt in das vorhandene Unternehmens-Kollaborationssystem integriert werden können.

Neben der Funktion als persönlicher Assistent kann Gemini Agent auch zu einem langfristig arbeitenden Teammitglied werden. Google nennt diese Form „Coworker Agent“: Der Nutzer muss nur beschreiben, welche Rolle er übernehmen soll, und Gemini kann einen KI-Kollegen mit festen Aufgaben und einer unabhängigen Identität erstellen.

Zum Beispiel kann das Marketingteam einen Agenten erstellen, der für die Koordination von Veranstaltungen zuständig ist. Dieser Agent erhält sein eigenes Workspace-Konto, einschließlich E-Mail, Kalender und Drive-Speicherplatz.

Er kann sogar im Unternehmensadressbuch erscheinen. Kollegen können ihn wie andere Mitarbeiter in Google Chat @erwähnen, um ihm Aufgaben zuzuweisen, oder ihn in den Unterkommentaren von Docs auffordern, Dateien zu bearbeiten.

Zusätzlich zu Dateninfrastrukturen wie Google Cloud und BigQuery kann Gemini Agent auch Unternehmensdatenbanken verbinden, Analysetools aufrufen und sogar Berichte basierend auf den vorhandenen Geschäftsindikatoren und Definitionen des Unternehmens erstellen.

Damit hat Google die Chance, den Arbeitsbereich von Agenten von den Bürosoftwareprogrammen, die Mitarbeiter täglich nutzen, weiter zu den Daten und Geschäftssystemen im Hintergrund des Unternehmens auszudehnen.

Übrigens verfügt auch Microsoft über ein vollständiges Ökosystem wie Microsoft 365 und Azure und hat Copilot sogar früher in Bürosoftware integriert. Aber nach all den Jahren ist es Microsoft noch nicht gelungen, die KI-Funktionen, die in verschiedenen Produkten verteilt sind, vollständig zu vereinheitlichen.

Man muss sagen: Ein großes Vermögen zu haben ist eine Sache, ob man diese Ressourcen wirklich sinnvoll einsetzen kann, ist eine andere.

Diesmal gibt es bei Google einen sehr lobenswerten Punkt: Es denkt offener und hat erkannt, dass sein eigenes Gemini nicht alle Aufgaben allein erledigen kann.

Also hat es den „Altmeister“ Claude eingeladen, mitzuarbeiten.

Thomas Kurian hat in der offiziellen Vorstellung klar angegeben, dass Gemini selbst ein Agent ist, und das spezifische Modell dahinter frei gewählt werden kann. Es wählt je nach Art der Aufgabe das am besten geeignete Modell aus, um die Aufgabe zu erledigen.

Derzeit kann Gemini Agent zwischen dem hauseigenen Gemini und Anthropics Claude vermitteln, in Zukunft werden auch andere Modelle unterstützt.

Die offizielle Erklärung klingt sehr positiv: Das stärkste Modell wechselt alle paar Monate, verschiedene Aufgaben erfordern nicht unbedingt das gleiche Modell, und die flexible Auswahl von Anbietern kann sowohl Effizienz als auch Kosten berücksichtigen.

In Wirklichkeit liegt Gemini 4 Argon aber selbst in den von Google selbst erstellten, gut aussehenden Bewertungstabellen bei Terminal-Bench 4.0 nur bei 57,4 %, während Claude Opus 5,5 66,4 % erreicht; bei FrontierSWE v2 liegt Argon ebenfalls mit 55,0 % hinter Claudes 62,3 % zurück. (Die Daten unabhängiger Drittbewertungen weichen etwas ab, aber schauen wir uns zuerst die Rangliste von Google selbst an.)

Zumindest bei einigen komplexen Programmier- und Agentenaufgaben kann Google Claude wirklich nicht übertreffen.

Laut einem Bericht von Business Insider vom 9. Oktober meint ein Google-Mitarbeiter, dass das in frühen Tests befindliche Argon bei einigen Codierungsaufgaben sogar hinter der vorherigen Generation von Claude Opus 5 zurückbleibt.

Mit diesem Vorgehen hat Google sich einen Ausweg offengehalten: Wenn es auf harte Aufgaben stößt, die sein eigenes Modell nicht bewältigen kann, kann es zumindest um Hilfe bitten.

Google Cloud erlaubt es Unternehmensentwicklern bereits seit einiger Zeit, Claude zu nutzen, aber diesmal hat es die Multi-Modell-Auswahl weiter in den allgemeinen Arbeitsagenten integriert, den es selbst anbietet.

Zumindest in dieser Produktlinie für Unternehmen stellt Google die Wettbewerbsfähigkeit des Agenten selbst vor die Exklusivität seines eigenen Modells.

Dieser Schritt ist meiner Meinung nach lobenswert.

Warum ist Google immer einen Schritt zu spät?

Aber um ehrlich zu sein: Hat Google nicht schon früher Agenten entwickelt?

Bereits im Dezember 2024 hat Google Google Agentspace veröffentlicht, das die Schlussfolgerungsfähigkeiten von Gemini, die Google-Suche und Unternehmensdaten kombiniert, damit Mitarbeiter systemübergreifend nach Informationen suchen und Agenten erstellen und nutzen können.

Im April 2025 stellte Google dann Workspace Flows vor, mit dem Nutzer natürliche Sprache verwenden können, um automatisierte Arbeitsabläufe zu erstellen. Zum Beispiel kann die KI nach Erhalt von Kundenfeedback automatisch Formulare lesen, Probleme analysieren, Lösungen suchen und dann eine Antwort erstellen, die vom Kundenservice überprüft wird.

Im vergangenen Oktober hat Google schließlich Agentspace in das neu vorgestellte Gemini Enterprise integriert, um einen einheitlichen Einstiegspunkt für unternehmerische KI-Arbeit zu schaffen.

Von der Unternehmenssuche und app-übergreifender Automatisierung bis zur Erstellung und Vermittlung von Agenten hat Google schon lange bewiesen, dass es über die entsprechende Technologie verfügt.

Aber das Problem ist: Andere haben bereits mit Produkten wie Manus und Muse ein klares Verständnis für Agentenprodukte in der Öffentlichkeit aufgebaut, während Google nie ein ebenso beliebtes, bekanntes Vorzeigeprodukt vorlegen konnte.

Auf der Google I/O-Konferenz im Mai dieses Jahres hat Google zwar den persönlichen Agenten Gemini Spark vorgestellt, aber diese Aktion hat fast keine Aufmerksamkeit erregt – es war fast wie ein verpatzter Start.

Google hat alles, was es braucht, aber es hat lange Zeit keine nennenswerten Ergebnisse erzielt.

Für Leser, die mit Google vertraut sind, ist diese Geschichte wirklich nicht neu.

Wenn man auf die letzten Jahre zurückblickt: Von allgemeinen großen Modellen über Chatbots bis hin zu heutigen Agenten scheint Google immer nicht den richtigen Moment zu erwischen, um die Vorteile zu nutzen.

Im Jahr 2017 haben die Forscher von Google die Transformer-Architektur vorgeschlagen, die eine wichtige Grundlage für die späteren großen Sprachmodelle gelegt hat.

Was die Forschung angeht, hat Google ein Spitzenteam wie DeepMind. Was die Rechenleistung angeht, hat es schon früh eigene TPUs entwickelt. Zusammen mit ausreichend Kapital und einem riesigen Produktökosystem gibt es fast keine offensichtlichen Schwächen.

Trotzdem hat OpenAI im Zeitalter der allgemeinen großen Modelle zuerst mit der GPT-Serie einen Namen gemacht.

Bereits zwischen 2019 und 2020 haben die Google-Ingenieure Daniel De Freitas und Noam Shazeer intern einen Chatbot entwickelt. Die beiden haben das kommerzielle Potenzial von Chatbots schon sehr früh erkannt und mehrfach darauf gedrängt, dass Google das Produkt externen Forschern zugänglich macht, es in Google Assistant integriert und sogar öffentlich vorführt. Aber das Management von Google hat nie zugestimmt.

Interessanterweise hat Shazeer später das Unternehmen verlassen, um Character.AI zu gründen, und wurde 2024 von Google im Rahmen eines 2,7 Milliarden Dollar schweren Technologielizenzgeschäfts zurückgeholt. Im Juni dieses Jahres hat er Google erneut verlassen und ist zu OpenAI gewechselt.

Ende 2022 hat ChatGPT dann den Verbrauchermarkt vor Google angezogen und das Zeitalter der Chatbots eingeläutet.

Google hat danach eilig reagiert, sogar etwas zu hastig. Im Februar 2023 war Googles Bard noch nicht offiziell für die Öffentlichkeit zugänglich, als es wegen einer falschen Antwort in einer Vorstellung einen Skandal gab. Zusammen mit der enttäuschenden Leistung der Präsentation an