巴菲特没看错！谷歌放大招，让AI自己卷自己，打工人能躺平了？

大家好，我是老陈瞰世界。

你发现没，AI 圈最近是真的卷起来了！

OpenAI 当初定义的 L3 级代理型 AI，本来以为还得等阵子才有人落地，结果谷歌直接带着 Gemini 的实测能力抢先一步，把 “AI 自主办事” 从纸上概念变成了实打实的能用的工具。

这波操作不光让行业看到了 L3 的真实模样，更直接拉开了 AI 从 “只会聊天的问答工具” 变成 “能扛事的全职助手” 的大幕。

说句实在话，以前用 AI 干活总有点 “隔靴搔痒” 的感觉。

就拿想创意、写方案来说，你提个需求，AI 哐哐扔回一堆草稿，要么不贴合需求，要么细节没法用，来回打磨修改的时间，有时候比自己从零开始写还久。

但谷歌这次的思路是真的绝，直接给 AI 搞了个 “内部赛马场”，让它们自己卷自己。

Gemini 企业版的这套多智能体系统，说白了就是一个 AI 组成的 “工作小组”。每个 AI 都有自己的专属分工，有的负责脑洞大开想点子，有的负责严格把关做评审，各司其职还能互相配合。

你只需要把主题和想要的评估标准说清楚，系统就会自动启动长达 40 分钟的 “工作流程”，全程不用你多操心。

第一步，“点子生成器” 先火力全开，批量产出 100 + 条创意，不管是营销文案、活动策划还是科研方向，都能覆盖到。

就像电商大促时，AI 能一下子生成上万条个性化广告文案，比人工快几十倍。

第二步，一组专门的 “评审团 AI” 上线，用竞赛式打分的方式给这些创意排高低，好的留下，差的淘汰，一点不手软。

最后给到你的不是零散的几个答案，而是一套完整的 “成果包”：按标准排好序的 100 个创意，每条都带概述、细节和评审评论，还有一份条理清晰的 “比赛表现报告”，一看就懂。

这种模式下，咱们彻底从繁琐的探索迭代中解放出来，不用再跟 AI 来回扯皮，只需要当 “领导” 做决策拍板就行，剩下的脏活累活全交给这些 “数字打工人” 代劳。

目前预览版已经开放了两个场景：创意生成和合作科研。

尤其是合作科研，你把研究主题和数据丢给它，智能体就能自己完成从想法到评估的全流程，比谷歌今年 2 月推出的科研 AI 能力提升了不止一个量级。

更贴心的是，正式开工前，系统会先给你一份 “评估计划概要”，确认没问题再启动，既精准又不浪费算力。

我跟你讲，L3 AI 的核心从来不是 “能做什么”，而是 “能自主做多久”。

OpenAI 的五级分类里说得明明白白，L3 是 “代理型 AI”，就像一个不用你盯着的员工，在你授权后能持续干活，还能适应环境变化，这也是它和只能简单推理的 L2 AI 最本质的区别。

谷歌这次把 Gemini 的连续运行时长拉到 40 分钟，看着只是一个数字突破，实则是 L3 落地的关键一步。

要知道，Anthropic 的顶级研究员早就说了，AI 的长任务能力每 7 个月就翻一番。

2024 年中还只能跑 30 分钟的模型，2025 年已经能自主工作 1 小时，按这个速度算，2026 年实现 8 小时全天工作完全不是空谈。

现在整个行业都已经卷起来了，不止谷歌在发力。

Anthropic 已经推出能连续 7 小时完成代码重构的 Claude Opus 4，他们 CEO 更是大胆预测，2026 年就会出现首家 “一个人 + AI” 的十亿美元企业。

网友们也炸开了锅，有人猜明年就能见到能连续工作 3 小时的 AI 助手，还有人跟着 Anthropic 的时间线，盼着彻底当 “甩手掌柜” 的日子。

从另一个角度看，L3 的爆发不只是 AI 领域的事，自动驾驶行业早就把 L3 当成必争之地，2025 年已经成了规模化落地的元年。

北京、上海都已经明确了高速 L3 的事故责任划分，小鹏、华为这些车企也扎堆推出量产车型，现在 15 万元级的车都能配上 L3 功能，和 AI 领域的 L3 竞速形成了奇妙的呼应。

这说明 “自主持续工作” 已经成了各个科技赛道的共同目标，咱们普通人的工作生活方式，很快就要被这种技术变革彻底改变了。

除了让人眼前一亮的多智能体竞赛系统，谷歌还在测试一个超实用的功能 —— 文档对话智能体。这个工具简直是处理长文档的 “救星”，专门解决咱们看大文件头疼的问题。

它支持上传最大 30MB 的 PDF，能把所有内容都整合到模型里，让你直接跟文档 “聊天”，想要什么结论、找什么信息，直接问就行，比自己一页一页翻书快 10 倍不止。

就拿法律行业来说，以前律师审查 500 页的并购合同，得拆分成好几部分处理，很容易漏掉条款之间的关联，错误率还不低。

现在用这个文档智能体，一次性就能把整个合同读完，还能自动识别风险条款、给出修改建议，效率和准确率都大幅提升。

不管是上班族处理工作报告，还是学生看论文、研究员查文献，这个功能都能帮着省不少劲。

这两个功能虽然还藏在 Gemini 企业版的内测里，但已经暴露了谷歌的野心。

多智能体系统负责搞定复杂任务的深度探索，文档智能体搞定信息处理的基础工作，一深一浅的搭配，正好覆盖了企业和专业用户的核心需求。

而且这套系统还特别聪明，正式运行前会先给你一份 “评估计划和创意维度” 的概要，等你确认没问题了才开工，既保证了精准度，又不浪费算力，特别贴心。

更值得期待的是，随着合作科研场景的不断优化，Gemini 甚至有可能触摸到 L4 “创新者” 的门槛。

Anthropic 的研究员已经预测，到 2027 年 AI 可能实现诺贝尔奖级别的科学突破，而谷歌的多智能体科研协作，无疑正在朝着这个方向迈进。

现在的 AI 行业，早就不是单点技术比拼了，而是拼谁能把技术真正落地，谁能让用户用着更省心。

谷歌这波操作，再次证明了巴菲特当初重仓它的眼光没错，这家科技巨头在 AI 时代依然保持着领跑姿态。

AI 的进化从来都是 “悄悄进村，然后惊艳所有人”。从只能聊聊天的 L1，到会简单推理的 L2，再到现在能自主干活 40 分钟的 L3，满打满算也就几年时间。

接下来的日子，AI 只会越来越 “懂事”，越来越 “能干”，咱们普通人只需要专注于想清楚 “做什么”，剩下的 “怎么做”“怎么优化”，都会被 AI 包圆。

与其纠结 AI 会不会取代谁，不如早点适应这种 “人机搭伙干活” 的新玩法。

毕竟趋势来了谁也挡不住，顺势而为，才能在这场技术变革里占到先机，把自己从重复劳动里解放出来，去做更有价值的事。