Купон на скидку: 2026
Google добавила ИИ-агента Gemini Spark в существующее десктопное приложение Gemini, одновременно представив несколько обновлений и новых возможностей. Среди них — отслеживание интересующих тем в реальном времени и расширенная интеграция с другими сервисами, включая Google Tasks и Google Keep. Запуск на macOS позволяет Spark увереннее конкурировать с такими настольными ИИ-агентами, как Claude Desktop, Microsoft Copilot и OpenClaw: теперь он умеет работать с файлами на компьютере, а в будущем сможет выполнять задачи удалённо.
На старте функция удалённого управления недоступна, но в Google обещают, что пользователи «скоро» смогут со смартфона давать Spark многошаговые поручения — например, поручить десктопному агенту извлечь данные из файла на Mac. Пока же агент способен сортировать и упорядочивать файлы, а также использовать их как исходный материал для новых документов или таблиц Google Workspace. В качестве примера компания предлагает превращать счета на компьютере в рабочий лист для планирования бюджета.
Бета-версия Gemini Spark для macOS временно открыта только для подписчиков Google AI Ultra в США. При первом запуске Spark в прошлом месяце одним из главных разочарований ранних тестов называли отсутствие интеграции с заметками Google Keep. Сейчас этот пробел устранён: добавлена полноценная поддержка как Keep, так и Google Tasks, что избавляет от необходимости оформлять короткие списки и заметки в «тяжёлых» Google Docs.
Расширилась и экосистема сторонних подключений. Spark теперь взаимодействует с Canva, Dropbox, Instacart, OpenTable и Zillow Rentals. Благодаря этому агент способен бронировать столики в ресторанах, заказывать продукты на неделю, создавать флаеры или записываться на просмотр квартир. Одновременно появилась возможность отслеживать события в реальном времени: Spark будет лучше справляться с мониторингом спортивных счётов, движений акций, экстренных новостей, а также следить за обновлениями в соцсетях, блогах, интернет-магазинах и погодных сводках.
Наконец, Google объявила о поэтапном внедрении поддержки кастомного Model Context Protocol (MCP). Это позволит напрямую подключать любые избранные приложения к Spark и формировать персонального ассистента, максимально точно подстроенного под конкретные задачи пользователя.