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Google uruchamia autonomicznych agentów. Wyszukiwarka, która sama śledzi internet

Zapowiedziani podczas tegorocznej konferencji I/O „agenci wyszukiwania” (Search agents) stają się faktem.

Google rozpoczęło wdrażanie nowej funkcji, która zmienia sposób interakcji z siecią. Zamiast proaktywnie wpisywać hasła, użytkownicy mogą teraz zlecić algorytmom nieustanne monitorowanie internetu w tle.

Nowe narzędzie, określane na obecnym etapie jako „agenci informacyjni”, debiutuje w ramach środowiska AI Mode. Ich zadaniem jest praca w trybie 24/7 polegająca na przeszukiwaniu blogów, serwisów informacyjnych, mediów społecznościowych oraz danych rynkowych (w tym finansowych i sportowych) w czasie rzeczywistym.

Dwa widoki w jednej karcie i wbudowany edytor PDF. Praktyczne nowości w przeglądarce Google Chrome

Od wyszukiwania do ciągłego nasłuchu

Zasada działania opiera się na ciągłym weryfikowaniu stanu sieci pod kątem bardzo specyficznych, indywidualnych zapytań. Gdy agent wykryje zmianę – na przykład nową ofertę wynajmu mieszkania, która spełnia rygorystyczne kryteria użytkownika, albo zapowiedź limitowanej serii butów od konkretnego sportowca – automatycznie pobiera dane, syntetyzuje je do czytelnej formy i wysyła powiadomienie.

Aby uruchomić zautomatyzowany proces w trybie AI Mode, wystarczy użyć odpowiedniej komendy tekstowej, takiej jak „informuj mnie na bieżąco o…” lub „powiadom mnie, gdy…”. Główną przewagą tego rozwiązania nad standardowymi powiadomieniami czy zaplanowanymi zadaniami w ekosystemie Gemini jest szybkość reakcji i analityczne przetwarzanie kontekstu przez algorytm.

Narzędzie dla wąskiego grona. Co z Europą?

Innowacja ma jednak swoją cenę. Na ten moment agenci informacyjni zostali udostępnieni wyłącznie abonentom najwyższego planu Google AI Ultra. Zaporowy koszt tej subskrypcji – wynoszący 99,99 lub 199,99 dolarów miesięcznie – wyraźnie pozycjonuje nową funkcję jako rozwiązanie dla profesjonalistów i najbardziej wymagających użytkowników.

Amerykański gigant deklaruje, że funkcja debiutuje „na wszystkich rynkach i we wszystkich językach obsługujących AI Mode”. Warto jednak pamiętać o specyfice naszego regionu. Biorąc pod uwagę rygorystyczne przepisy Unii Europejskiej (w tym Akt o rynkach cyfrowych oraz AI Act), nowości od Google polegające na autonomicznym przetwarzaniu danych osobowych i informacji z sieci bardzo często trafiają na Stary Kontynent z wielomiesięcznym opóźnieniem. Europejscy subskrybenci powinni zatem przed ewentualną zmianą planu upewnić się, czy agenci zostali już w pełni aktywowani na ich kontach.

Zgodnie z zapowiedziami, posiadacze nieco tańszego planu Google AI Pro zyskają dostęp do agentów wyszukiwania w okresie letnim (w UE nastąpi to zapewne odpowiednio później).

Gemini «olvida» mucho antes de lo que Google promete: el millón de tokens no aplica al chat

Usuarios de los planes pagos AI Pro y Ultra denuncian que el chatbot comienza a perder el hilo de la conversación después de apenas 25-30 mensajes, muy lejos del límite de un millón de tokens que Google publicita. La diferencia entre la ventana de contexto del modelo y la del chat nunca se comunica con claridad (Fuente AndroidAutorithy).

Google vende sus planes pagos de Gemini con una promesa concreta: una ventana de contexto de hasta un millón de tokens, equivalente a 1.500 páginas de texto o 30.000 líneas de código. El problema es que esa cifra no describe lo que le pasa al usuario en una conversación real.

Usuarios en X y Reddit denunciaron que, si bien los servidores de Gemini pueden efectivamente ingerir un archivo estático masivo en el primer prompt, la memoria conversacional activa —el contexto dinámico del chat— parece estar severamente limitada, cayendo a un tope aproximado de 16.000 tokens, equivalente a unos 25 o 30 mensajes promedio. El resultado es que el modelo sufre de «amnesia» dentro de la misma sesión de chat, olvidando por completo instrucciones anteriores, bloques de código o restricciones que el usuario había establecido al inicio de la conversación.

La distinción técnica que Google no comunica con suficiente claridad es la diferencia entre la ventana de contexto del modelo y la del chat. En palabras del usuario de X @Soso_fun_yt, mientras el backend puede procesar archivos de gran tamaño en forma estática, la memoria dinámica de la conversación está embotellada en un límite mucho menor, lo que provoca el olvido progresivo. Algunos usuarios señalaron que la plataforma AI Studio sí ofrece la ventana de contexto correcta, pero esa no es la herramienta que usa la mayoría de los suscriptores.

La analogía que propone el artículo lo dice todo: es como si tu proveedor de internet anunciara una línea de 1 Gbps en su sitio web, sin mencionar en ningún lugar destacado que la velocidad de subida es de apenas 50 Mbps. Google sí publica información técnica sobre tokens de entrada y salida en su documentación para desarrolladores, pero esa información no llega al usuario promedio que paga su suscripción esperando lo que se le prometió.

Android Authority consultó a Google sobre la discrepancia entre la ventana de contexto del modelo y la del chat, y sobre si planea ofrecer información más prominente al respecto. La compañía no respondió al momento de publicación. Mientras tanto, quienes usan Gemini para proyectos largos o conversaciones técnicas extendidas deberían saber que el millón de tokens es, por ahora, más un horizonte teórico que una realidad práctica de uso diario.

Los nuevos límites de Gemini fallaron y Google tuvo que dar marcha atrás

Apenas una semana después de presentar en el Google I/O 2026 su nuevo sistema de límites de uso basado en poder de cómputo, Google se vio obligado a aplicar parches de urgencia tras una avalancha de quejas: usuarios suscriptores pagos reportaban que un solo prompt de generación de video consumía toda su cuota antes de que el video siquiera terminara de generarse.

https://twitter.com/joshwoodward/status/2060171610922058142

Google tuvo una semana complicada con Gemini. En el Google I/O 2026, la compañía presentó un nuevo sistema de límites de uso basado en poder de cómputo, reemplazando el modelo anterior que contabilizaba cada prompt por igual. La idea sonaba razonable sobre el papel: medir cuánto procesamiento consume cada solicitud en lugar de contar interacciones individuales. Luego los usuarios lo pusieron a prueba, y el rechazo fue inmediato.

Los casos más extremos resultaron difíciles de ignorar. Un suscriptor del plan Google AI Pro publicó un video como prueba mostrando cómo un único intento de generación de avatar consumió toda su cuota de cinco horas antes de que el video terminara de generarse. No fue el único: las primeras reacciones al cambio fueron mayoritariamente negativas, con usuarios cuestionando incluso la forma en que Google comunicó el nuevo sistema, que comparaba el plan Pro contra el nivel gratuito en lugar de explicar qué ofrecía en relación a lo que el propio plan Pro ofrecía antes.

El nuevo esquema, que entró en vigor el 20 de mayo, funciona de la siguiente manera: los límites se renuevan cada cinco horas hasta alcanzar un tope semanal, y el cálculo de consumo toma en cuenta la complejidad del prompt, las funciones utilizadas y la extensión de la conversación. Las tareas que más cuota consumen incluyen generación de imágenes, videos y música, Deep Research, el modelo Pro y las funciones de pensamiento extendido como Deep Think.

La respuesta de Google llegó rápido. Josh Woodward, líder del equipo de Gemini, anunció públicamente que Google está aplicando un tope al máximo de cuota que un solo prompt puede consumir al usar Gemini 3.1 Pro, de modo que una solicitud pesada no pueda agotar el presupuesto completo de una sesión. Además, Google confirmó que en el futuro los usuarios de la app de Gemini podrán comprar créditos de IA de pago por uso para continuar trabajando una vez alcanzado el límite, sin tener que esperar el reinicio de la cuota.

El contexto de fondo es relevante: el cambio llega menos de un mes después de que GitHub reformulara su plan Copilot, también abandonando un modelo de solicitudes fijas para adoptar «AI Credits» basados en tokens realmente utilizados. La tendencia es clara: los planes de tarifa plana para IA generativa están llegando a su límite natural frente a la creciente demanda de funciones computacionalmente intensivas. La pregunta que queda es si los usuarios pagarán más o simplemente utilizarán menos.