Gemini

AI przestaje być czatem. Po Google I/O 2026 staje się warstwą działania

Google I/O 2026 pokazało, że największa zmiana w AI nie dotyczy jednego modelu, ale całego sposobu pracy: od chatbotów do agentów, workflowów i systemów wykonujących zadania.

Piotr Olszewski 2026-05-19 7 min read

Abstrakcyjna grafika o przejściu AI od czatu do działania po Google I/O 2026

Google I/O 2026 pokazało, że największa zmiana w AI nie dotyczy jednego modelu, ale całego sposobu pracy: od chatbotów do agentów, workflowów i systemów wykonujących zadania.

Najważniejsza rzecz po Google I/O 2026 nie brzmi: „Google pokazało nowy model”. Brzmi: „Google pokazało, że AI ma przestać być osobnym oknem rozmowy, a zacząć działać jako warstwa wykonawcza nad wyszukiwarką, aplikacjami, kodem, zakupami, dokumentami i treściami”.

To jest subtelna, ale bardzo duża zmiana. Przez ostatnie lata większość ludzi uczyła się AI przez interfejs czatu: wpisujesz pytanie, dostajesz odpowiedź, poprawiasz prompt, prosisz o kolejną wersję. Google I/O 2026 przesuwa środek ciężkości gdzie indziej. Prompt nie jest już tylko pytaniem do modelu. Coraz częściej staje się instrukcją dla systemu, który ma zaplanować zadanie, użyć narzędzi, sprawdzić kontekst, wykonać kilka kroków i wrócić z rezultatem.

Google samo nazwało kierunek „agentic Gemini era”. W praktyce chodzi o połączenie trzech elementów: nowych modeli, agentów działających w produktach oraz interfejsów, które generują się pod konkretne zadanie. To dlatego na jednej konferencji pojawiły się Gemini 3.5 Flash, Gemini Omni, Gemini Spark, Daily Brief, agenci w Search, Antigravity, AI Studio, Universal Cart oraz rozszerzone narzędzia weryfikacji treści AI. Osobno są to funkcje. Razem tworzą wizję AI jako infrastruktury działania.

Gemini 3.5 Flash: model pod agentów, nie tylko pod odpowiedzi

Gemini 3.5 Flash to pierwszy model z nowej rodziny Gemini 3.5. Google opisuje go jako model łączący „frontier intelligence” z działaniem, szczególnie w zadaniach agentowych i kodowaniu. Ważne jest nie tylko to, że model ma być mądrzejszy. Ważne jest to, że ma być szybki i użyteczny w długich, wieloetapowych zadaniach.

W świecie chatbotów wysoka jakość odpowiedzi była często wystarczająca. W świecie agentów dochodzi inny problem: agent musi podejmować wiele decyzji po drodze. Musi czytać, planować, wywoływać narzędzia, poprawiać wynik, czasem uruchamiać kilka podzadań równolegle. Jeżeli każdy krok jest zbyt wolny albo zbyt drogi, cały workflow przestaje mieć sens. Dlatego szybkość i koszt stają się tak samo strategiczne jak „inteligencja” modelu.

Google twierdzi, że 3.5 Flash jest dostępny globalnie w aplikacji Gemini i AI Mode w Search, a także dla deweloperów w Google Antigravity, Gemini API, Google AI Studio i Android Studio. To pokazuje, że model nie jest produktem „do jednej aplikacji”. Jest silnikiem, który ma pracować w wielu miejscach ekosystemu.

Gemini Omni: prompting jako reżyseria

Drugim dużym modelem jest Gemini Omni, startujący od wideo. Najłatwiej opisać go jako model kreatywny, który pozwala tworzyć i edytować wideo z różnych typów wejścia: tekstu, obrazów, wideo i audio. Ale najciekawsze nie jest samo „text-to-video”. Najciekawsza jest konwersacyjna edycja.

Do tej pory wiele narzędzi generatywnych działało jak ruletka: wpisujesz prompt, model tworzy wynik, a drobna poprawka potrafi wymagać generowania od początku. Gemini Omni pokazuje inny kierunek: twórca mówi modelowi, co ma zostać, co ma się zmienić, jaki ruch ma się pojawić, jaki styl ma zostać zachowany i jak scena ma ewoluować. Prompting zaczyna przypominać reżyserię, a nie tylko pisanie opisu.

Dla twórców, marketerów i edukatorów to bardzo ważne. Jeżeli AI potrafi rozumieć obrazy, ruch, kontekst, styl i intencję, to proces kreatywny staje się bardziej iteracyjny. Nie chodzi już o wygenerowanie jednego klipu, ale o prowadzenie modelu przez kolejne wersje: „zachowaj tę postać”, „zmień tło”, „dodaj ruch zgodny z muzyką”, „zrób wersję bardziej edukacyjną”, „skróć do formatu Shorts”.

Search zaczyna wyglądać jak agent

Największą zmianą dla internetu może być jednak AI Search. Google zapowiedziało inteligentne pole wyszukiwania, które ma obsługiwać nie tylko tekst, ale też obrazy, pliki, wideo i karty Chrome. Do tego dochodzą agenci informacyjni, generatywne interfejsy, mini-aplikacje oraz możliwość budowania niestandardowych dashboardów i trackerów bezpośrednio w Search.

To oznacza, że wyszukiwarka przesuwa się z modelu „znajdź link” do modelu „pomóż mi wykonać zadanie”. Dla użytkownika to wygodne. Dla twórców treści i firm to duża zmiana strategiczna. Jeśli odpowiedź, porównanie, symulacja albo tracker powstaje bezpośrednio w Search, to klasyczne „wejście na stronę” nie zawsze będzie pierwszym krokiem użytkownika.

Nie znaczy to, że treści przestaną mieć znaczenie. Wręcz przeciwnie: wartościowe, dobrze ustrukturyzowane i wiarygodne treści będą potrzebne modelom oraz agentom jako materiał wejściowy. Ale ich rola się zmieni. Strona internetowa może być nie tylko miejscem docelowym dla użytkownika, ale też źródłem, z którego agent buduje odpowiedź, rekomendację albo interfejs.

Spark i Daily Brief: AI wchodzi w administracyjny środek dnia

Gemini Spark i Daily Brief pokazują, że Google chce przesunąć AI w stronę proaktywnej pomocy. Daily Brief ma tworzyć poranny przegląd spraw na podstawie połączonych aplikacji, takich jak Gmail czy Calendar. Spark ma działać jako osobisty agent 24/7, pod kontrolą użytkownika, z integracjami Workspace i możliwością pracy w tle.

To może brzmieć mniej spektakularnie niż generowanie wideo. Ale biznesowo i praktycznie jest ogromne. Najwięcej czasu w pracy często nie znika przez wielkie kreatywne projekty, tylko przez drobną administrację: przeglądanie maili, pilnowanie terminów, szukanie dokumentów, pisanie follow-upów, porządkowanie notatek, przygotowywanie podsumowań. Jeśli agent przejmie choć część tej warstwy, zmieni się codzienny rytm pracy.

Warto jednak pamiętać o kontroli. Google podkreśla, że Spark działa pod kierunkiem użytkownika i ma pytać przed działaniami wysokiego ryzyka, takimi jak wysyłanie maili czy wydawanie pieniędzy. To będzie jeden z kluczowych tematów całej ery agentów: jak dać AI sprawczość, ale nie oddać jej zbyt dużo władzy.

Antigravity i AI Studio: od promptu do produktu

Dla deweloperów i twórców produktów ważne są Google Antigravity 2.0, Managed Agents w Gemini API oraz nowe możliwości AI Studio. Google mówi tu wprost o przejściu od promptu do aplikacji produkcyjnej. AI Studio ma pozwalać między innymi na budowanie natywnych aplikacji Android z promptu, bez lokalnego środowiska i bez ręcznego zarządzania SDK.

To nie oznacza końca programowania. Oznacza zmianę poziomu abstrakcji. Coraz mniej wartości będzie w samym przepisywaniu boilerplate’u, a coraz więcej w definiowaniu problemu, projektowaniu architektury, kontroli jakości, testowaniu, integracjach i ocenie ryzyka. Programista, product manager czy founder coraz częściej będzie pracował z agentem jak z zespołem wykonawczym: opisuje cel, dzieli zadanie, sprawdza wynik, koryguje i decyduje, co idzie na produkcję.

Im więcej generowania, tym więcej weryfikacji

Warto zauważyć jeszcze jeden element: narzędzia przejrzystości treści. Google rozszerza SynthID i C2PA Content Credentials w Search, Gemini, Chrome, Pixel i Cloud. Firma podaje, że SynthID oznakował już ponad 100 miliardów obrazów i wideo oraz 60 tysięcy lat audio. To nie jest dodatek. To warunek zaufania do internetu, w którym generowanie obrazów, wideo i głosu staje się powszechne.

Im łatwiej stworzyć syntetyczną treść, tym ważniejsze staje się pytanie: skąd ona pochodzi, czy została zmieniona i czy da się to sprawdzić. Bez tego kreatywna rewolucja szybko zmieni się w kryzys zaufania.

Co to oznacza dla prompt engineeringu?

Najprostszy wniosek dla osób uczących się AI jest taki: prompt engineering nie znika, tylko dojrzewa. W erze chatbotów dobry prompt oznaczał często precyzyjne polecenie, dobry kontekst i oczekiwany format odpowiedzi. W erze agentów dochodzą nowe elementy: granice działania, kryteria sukcesu, źródła, uprawnienia, narzędzia, momenty kontroli człowieka i sposób weryfikacji wyniku.

Dobry prompt dla agenta nie brzmi tylko: „napisz tekst”. Brzmi raczej: „przeanalizuj źródła, porównaj opcje, przygotuj plan, pokaż założenia, wskaż ryzyka, zaproponuj pierwszą wersję i poproś o akceptację przed publikacją”. To już nie jest rozmowa. To zarządzanie procesem.

Najkrótsze podsumowanie

Google I/O 2026 pokazało, że AI będzie coraz mniej przypominało pojedynczą aplikację, a coraz bardziej warstwę operacyjną w produktach, których już używamy. Gemini ma odpowiadać, ale też działać. Search ma znajdować, ale też budować i monitorować. AI Studio ma nie tylko pomagać pisać kod, ale też tworzyć aplikacje. Omni ma nie tylko generować, ale też edytować i prowadzić proces kreatywny. SynthID i C2PA mają nie tylko oznaczać AI, ale pomagać odbudować zaufanie do cyfrowych treści.

Dlatego najlepsze zdanie po tej konferencji brzmi: AI przestaje być czatem. Staje się warstwą działania.

Źródła i dalsza lektura

#agenci AI #Gemini 3.5 #Gemini Omni #Google I/O 2026 #prompt engineering

Piotr Olszewski

ADMINISTRATOR

Entuzjasta technologii, od 5 lat śledzi rozwój sztucznej inteligencji. Specjalizuje się w modelach językowych i Midjourney.

All articles Website X / Twitter