直击 Google I/O 2026 | 轰炸式发布 Agent，狙击 Claude Code，开战！

数十个产品更新，2个小时，一股脑全扔出来。信息量爆炸。

如果把最重要的发布更新先做个梳理，它们包括：

1. Gemini 3.5系列亮相，先丢出 Flash版本，Pro下个月上线。一如既往，新的轻量模型干翻上一代Pro版本；

2. Gemini Spark 亮相：对标OpenClaw的个人Agent产品终于有了，24/7在线干活；

3. Antigravity发布2.0，全面摆脱coding的场景局限，终于和Claude Code 以及 Codex 直接竞争；

4. 多模态能力集大成，聚到新的世界模型 Gemini Omni 上，可以用任何模态输入，任何模态输出，创造互动世界；

5. Gemini app全面Agent化，交互设计和配套模型跟着完成大更新；

6. 搜索、全家桶，全面“小 Gemini”化，让你在哪都能build；

7. Gemini “降价”：新增一档 100 美元/月的 Ultra plan，给那些“想买重度 Agent 服务但还不到顶配水位”的用户。原来 250 美元/月的顶级 Ultra plan 直接降到 200 美元。Pro 维持 19.99 美元/月。

可以看出来，其中最重要的发布都是关于一个词：

Agent！Agent! 还是 Agent！

“最前沿的 Agent 可能只触达过世界上 0.1% 的人。”Google CEO Sundar Pichai 在 I/O 期间表示。“真正的问题，是怎么把这种前沿能力规模化交付给真正的更广泛的用户。”

让 Agent 这件事从早期采用者的小圈子走向所有人的过程，Google 准备自己来做。以下是憋了很久的Google为了做成这件事，在这次I/O上的重要发布。

Gemini 3.5 系列的第一款模型 3.5 Flash 在几乎所有基准测试上超过了自家上一代的 Gemini 3.1 Pro。在 Pichai 特意点名的 GDPval 基准（衡量“具有真实经济价值的任务”）上，提升尤其明显。

但真正让 Google 把它推到 keynote 中心位置的，是另一组数据。

3.5 Flash 的输出速度是其它前沿模型的 4 倍。Antigravity 2.0 里内置的优化版本可以做到 12 倍，质量不变。价格不到同档前沿模型的一半。

“这种速度与性能的平衡使 3.5 Flash 成为处理长时程Agent任务的最理想选择。”Google表示。这是一个特意为Agent设计的模型。

“过去需要开发者数天或审计师数周才能完成的工作，如今 3.5 Flash 可以在极短时间内辅助完成，成本通常不到其他前沿模型的一半。”

也就是说，Pichai 直接把这个性价比换算成了一笔账给所有 CIO 看。

“你可能听过很多 CIO 抱怨他们一年的 token 预算才到五月就快用完了。如果一家头部企业一天处理一万亿 token，把其中 80% 的负载从其它前沿模型迁到 3.5 Flash，一年能省下超过 10 亿美元，真金白银。”

Google 自己已经是这件事最大的受益者。今年 3 月，Google 内部每天处理 5000 亿 token；现在每天超过 3 万亿，每隔几周翻一倍。增长的来源，是工程团队全面切换到 Antigravity 2.0 加 3.5 Flash 的开发流程之后释放出来的需求。

这套内部用法构成了一个完整的反馈回路，反过来又帮 Flash 做得更好。

而且，更强大的 Gemini 3.5 Pro 没有发布，Pichai 透露夏天会亮相，“内部已经在用，效果很好，但还在打磨”。

Spark 是这次回答“Agent 怎么走出 0.1%”最直接的产品。

它是一个 7×24 跑在云端的个人 Agent，以及毫不意外的，把Google全系产品都连了起来。

它跑在 Google Cloud 的专用虚拟机上。你笔记本合上、手机关机，Spark 还在后台干活。底层模型是 Gemini 3.5，框架是 Google 内部用的 Antigravity Harness。所以它能跑“长周期任务”。

入口先是 Gemini app，随后接入邮件和聊天。工具调用先从 Google 自家产品开始，接下来几周开放第三方 MCP 接入。

展示的实际场景包括给老板发状态汇报，Spark 自动从你的 Gmail、Docs、Sheets、Slides 里拉事实写草稿；学生用 Spark 建一个会自动更新的学习指南；家长用它管学校时间表；小企业用它盯着收件箱，不漏掉任何客户问题。

Spark 接下来还会加 MCP 第三方连接、直接发短信或邮件指挥 Spark、自定义 sub-agent、接入 Chrome 跨网页干活。Android 上有一个新的 UI 入口叫 Android Halo，可以看 Spark 当前的执行进度。

开放节奏的拿捏值得注意。Spark 仅向受信任测试者首发，下周作为 beta 推给美国 Google AI Ultra 订阅用户。配合下面要讲的定价调整，Spark 接下来几个月会真正进入普通人手里。

目前个人Agent 普及最大的现实障碍是用户的不安全感。Google 这次专门花了时间讲它的设计哲学。Spark 在做什么这件事每时每刻都要很清晰，详细的“思考轨迹”会展示给用户，可以随时打断；执行敏感操作前会停下来征求许可。Google 给的一个具体例子是用 Spark 订日历会议，Spark 会在真正发出邀请前先和用户确认一次。

Antigravity 1.0 是 6 个月前发布的（约 2025 年 11 月），已经有“数百万开发者在用”。

2.0 这次的关键变化是定位转移。它从“编程环境”变成了“多 Agent 编排平台”。

具体分三层。

第一层是一款独立桌面 App，作为“与 Agent 交互的中央枢纽”。你可以同时编排多个 Agent，一个写网站代码、一个生成品牌素材、第三个规划产品架构，互不打架。

第二层是新的 Antigravity CLI，命令行接口，给想留在终端里的开发者用。

第三层是新的 Antigravity SDK。这一层比较关键。Google 给的说明是，SDK 让程序可以直接、可编程地访问驱动 Google 自家产品的同一套 Agent harness，与 Gemini 模型协同优化。

内部的一个案例显示，它在还没对外发布的Gemnini 3.5 pro的支持下，可以让93个不同Agents工作，完成任务，消耗26亿token，从零建造起一个复杂系统项目。

换句话说，Google 试图把内部产品正在使用的 Agent harness，以 SDK 的形式开放给开发者。

这是一次对 Claude Code 和 Codex 的正面对位。

“开发者这个群体的好处是，你把东西做出来，如果真的好用，他们就会真的用。我自己玩过这些产品，Antigravity 加 3.5 Flash 是相当魔幻的体验，特别是它有多快。3.5 Flash 已经是其它前沿模型的 4 倍，在 Antigravity 里大约是 12 倍。”Pichai在前期的沟通里提到。

更有说服力的支撑来自 Google 的内部测试。用 3.5 Flash 加 Antigravity 2.0 跑多 Agent 协同，他们成功让 Agent 完全从零搭出了一个能跑的操作系统，而且API耗费在1千美金以内。

Antigravity 这条线下面还有一个单独发布的安全 Agent，叫 CodeMender。

CodeMender 用 Gemini 的高级推理能力自动找出并修复关键代码漏洞。Google 强调，CodeMender 会直接下笔把代码漏洞补上，等于接管了“人来打补丁”那一步。当前邀请少数专家测试 CodeMender API，更广泛的开放“很快”推出。

Google 给这件事的理由是，随着 Agent 写越来越多代码，cybersecurity 会变得更关键，agentic workflow 也是这个领域取得进展的必由路径。

Gemini app 在过去一年里月活从 4 亿涨到 9 亿，日请求量翻 7 倍，在 230 个国家、70 种语言里运行，Google 在 I/O 上把它定义为“世界上覆盖最广的 AI 助手”。

这次Google形容它被从头重做了。

Gemini app 的新设计语言叫 Neural Expressive。从动效、色彩、字体到点击按钮时的触感反馈，全换。

但更值得注意的是回答页面的变化。回答不再是一整面文字墙。最重要的信息加粗顶在顶部。往下滚动，会看到交错排列的图片、时间线、可视化图表。Gemini Live 也不再需要切模式，直接内嵌打开。

Neural Expressive 5 月 19 日全球开放（Android、iOS、Web）。

Gemini Omni 同步进 app。你可以上传任意照片或视频，一键应用内置模板，甚至可以创建一个“看起来、听起来都像你”的 AI 化身，把自己放进 Omni 生成的内容里。

更重要的，是 Agent 第一次以“开箱即用”的方式进 Gemini app。第一个出场的是 Daily Brief。

Daily Brief 每天早上做一份个性化简报。Gemini 隔夜帮你整理收件箱、日历、当天最重要的任务，会替你把这些信息排序、组织，给出下一步建议。

Daily Brief 有一段值得讲的前史。它的前身是 2025 年 12 月在 Google Labs 上线的实验，叫 Cici。按 Google 自己的说法，Cici 很快成为最受用户喜爱的 Labs 实验之一，所以这次直接收编进 Gemini app 成为正式产品。Google Labs 的实验养大、定型、再吸纳进 Gemini 这条工业化产品线，Cici 到 Daily Brief 是最清晰的一个案例。

Daily Brief 5 月 19 日起在美国对所有 Google AI 订阅用户开放。

随这些发布一起调整的是 Gemini 的订阅价。

新增一档 100 美元/月的 Ultra plan，给那些“想买重度 Agent 服务但还不到顶配水位”的用户。原来 250 美元/月的顶级 Ultra plan 直接降到 200 美元。Pro 维持 19.99 美元/月。

2025 年 5 月 Google 才把顶级档 Ultra 定在 249.99 美元，一年时间实际降了 20%，中间又加了一档。这件事和 Spark 同步发生，意图很清楚，把 Spark 这种重度 Agent 服务的通道铺宽，让普通付费用户也能摸到。Google 自己的说法是要让这种新型的帮助“交到尽可能多人手里”。

如果说 3.5 Flash 是为“让 Agent 跑起来”准备的，那么 Gemini Omni 是为“让 world model 真的成型”准备的。

这部分由伟大的Demis Hassabis亲自发布。

Google 给 Omni 的定位是“能从任何输入生成任何输出模态的模型”，先做视频输出，未来扩展到图像和文字。

第一款上线的 Gemini Omni Flash，5 月 19 日起向 Google AI 订阅用户开放，入口包括 Gemini app、Google Flow 和 YouTube Shorts。所有 Omni 生成或编辑的内容都自带 SynthID 水印。Omni Pro“即将推出”。

Omni 和 Veo、Nano Banana 之间的关系，Google 自己给出的描述大致是这样。Omni 是 Gemini 主架构的进化，是 Gemini 一开始原生多模态底层设计延伸的产物。它让原生多模态从输入端扩展到输出端。视频生成是切入点，因为这是离 Veo 最近的能力；再把 Nano Banana 的编辑能力带进 Veo，让你可以像剪辑那样自然修改视频。本质上 Omni 是 Gemini 主线的进化，Veo 和 Nano Banana 是它身上的能力组件。

Nano Banana 累计已经生成超过 500 亿张图，Omni 这次把这个能力同等带到了视频里。它支持的玩法包括纯文本生成视频，也包括上传你自己的视频，做改风格、换角色、保持时间一致性的连续编辑。

在它展示的各种效果里，Omni 可以让复杂想法可视化，从简短的提示词中生成引人入胜的解释视频，生成分解更复杂想法的视觉效果。

搜索：标志性搜索框 25 年来最大一次升级

AI Mode 一周岁了。2025 年的 I/O 上才推出，现在月活超过 10 亿，“上线以来每个季度查询量翻一倍”。

这次 AI Mode 升级到 Gemini 3.5 Flash 驱动。Google 搜索团队给出的判断是，人们意识到搜索能做更多事，开始问更长、更具体、跨模态的问题，所以上季度搜索总查询量创了历史新高。

围绕这种变化，Google 这次推出了一个全新的“智能搜索框”。Google 自己给这次搜索框改造下的定义是“标志性搜索框 25 年来最大的一次升级”。

新搜索框会扩展，容纳更长更口语化的查询。一套 AI 驱动的查询建议系统取代了原来的自动补全，会主动帮你写复杂、精细的搜索。同时支持多模态输入。5 月 19 日同步上线。

AI Overviews 和 AI Mode 这次合并成一个无缝体验。你问一个问题，得到 AI Overview，直接在原页面继续追问就进入 AI Mode。5 月 19 日在移动端和桌面端全球同时上线。

搜索框里也长出了 Agent

Information Agents 把搜索从“一次性”变成了 Agent 后台跑活儿的入口。

你自己创建、定制、管理一个或多个后台 24/7 跑的 Agent。例如设一个跟踪某个领域市场变动的 alert，Agent 自己制定监控计划、确定要用哪些工具和数据（包括 Google 的实时金融数据），达到条件时合成一份带链接的更新推送给你。今夏上线。

更进一步，Generative UI 把 agentic 编程能力注入到了搜索。

例如搜“黑洞如何影响时空？”，得到的是一个 AI Overview 加一个可交互可视化；再追问，搜索会现场为你新建一个可视化。这套能力跑在 Gemini 3.5 Flash 上，背后是 Google DeepMind 和搜索团队共建的实时代码生成系统。今夏对所有人免费开放。

同时Google 还把 Antigravity 背后的 agentic 编程能力接进搜索，让用户可以用自然语言描述自己想要什么工具，搜索现场为你 build 一个“mini-app”。

Google 给的例子是个性化健身 mini-app，能接入实时天气、读你的日历、知道你的饮食偏好，自动生成餐计划并附带带链接的食谱。未来几个月先对美国 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户开放。

Google在此前一段时间在Agent的竞争里缺席了。而这场I/O可以看出它对Agent有多焦虑。而它给出的答案是一套全栈布局。

模型层，3.5 Flash 用速度和价格把 Agent 跑起来的边际成本压到企业可以接受的位置；Omni 把 world model 这件事再往前推一步。

产品层，Spark 给所有人，Daily Brief 给所有 AI 订阅用户，Information Agents 和 Generative UI 让 Agent 进入Google最广泛的“渠道”搜索框，Antigravity 2.0 直接给开发者提供了Claude Code的直接“平替”选择。

在商业层，UCP、AP2、Universal Cart 让 Agent 进入真实的交易场景。

别忘了Google还有强大的基础设施层兜底。Pichai也强调了第八代 TPU 这次第一次走“双芯片”分工，TPU 8T 专做训练，TPU 8I 专做推理。配合 JAX 和 Pathways，训练任务可以跨多个数据中心，全球分布到超过 100 万颗 TPU，这是“世界最大的训练集群”。

在I/O上，Pichai一直在提醒人们，Google的AI在各个主要产品里的用户量级全部是十亿级别的。有5个产品已经各自有30亿用户。这是一个没法忽视的优势，这种全栈的能力会一直让Anthropic和OpenAI们忌惮。

他透露，Google 今年的 capex 预计 1800-1900 亿美元，是 2022 年（310 亿）的 6 倍。每月跨自家产品处理的token已经达到了夸张的 3.2 千万亿（quadrillion）token，是 2025 年 I/O 时 480 万亿的 7 倍。

“为什么我们这么专注于做出既能力非常强、又很高效、很快、价格还很低的前沿模型？因为我们要把它带给尽可能多的人。这是我们随着时间会真正发光的地方，就像我们在搜索、推荐和其它领域已经做到的那样。”在I/O前的小范围交流里，Pichai这样说道。

虽迟但到，Google开卷Agent，The show goes on！