Каждый год Google I/O превращается в поток анонсов, которые сложно переварить за один день. В 2026 году компания сделала акцент на агентов — и это не просто смена терминологии. Под капотом ключевых релизов действительно есть изменения, которые стоит разобрать по косточкам, отбросив маркетинговую шелуху.
Речь пойдёт о трёх вещах: новая версия Gemini 2.5 Flash с улучшенным reasoning, Agent SDK для Kotlin, который Google продвигает как основной инструмент для создания агентов на Android, и протокол A2A (Agent-to-Agent). Для каждого из этих анонсов есть как практическая польза, так и заметные ограничения.
Что именно показали на I/O 2026
Основной доклад прошёл 13 мая 2026 года. Среди десятков анонсов для разработчиков агентов ключевыми стали три.
Gemini 2.5 Flash получил обновление, которое Google называет «Flash Thinking v2». По заявлению компании, модель теперь тратит на 40% меньше токенов на chain-of-thought при сохранении точности на бенчмарках MATH и GPQA. Это напрямую влияет на стоимость инференса: если вы используете модель для агентных цепочек, где каждый шаг требует рассуждения, разница в цене может быть существенной.
Agent SDK для Kotlin — это не просто обёртка над REST API. Google встроил в SDK поддержку долгоживущих задач, управление контекстом и встроенный механизм вызова инструментов (tool calling) без необходимости писать кастомные обработчики. SDK доступен в репозитории Google на GitHub.
A2A-протокол — попытка стандартизировать взаимодействие между агентами от разных вендоров. Спецификация опубликована под открытой лицензией, и Google уже заявил о поддержке со стороны LangChain, CrewAI и нескольких стартапов из области агентной инфраструктуры.
Почему это важно для тех, кто строит агентов
Первое и самое очевидное — снижение стоимости. Если Gemini 2.5 Flash действительно тратит на 40% меньше токенов на reasoning, это означает, что для типового агента, который делает 5–10 шагов рассуждения на запрос, затраты на LLM-часть могут упасть в полтора-два раза. Для продакшн-систем с тысячами запросов в день это прямая экономия.
Второе — Kotlin как язык для агентов. Это не случайный выбор. Kotlin — основной язык для Android-разработки, и Google явно хочет, чтобы мобильные агенты стали массовым явлением. SDK позволяет агенту работать на устройстве, вызывать системные API и при этом общаться с облачными моделями. Для сценариев, где агент должен действовать офлайн или с задержками, это серьёзный шаг вперёд.
Третье — A2A. Пока это самая сырая часть анонса. Но если протокол приживётся, он решит проблему, которая мучает всех, кто пробовал соединять агентов от разных команд: нет единого формата обмена намерениями и результатами. A2A определяет схему запроса, ответа и передачи контекста между агентами.
Что говорят источники
Официальный блог Google Developers подтверждает цифры по снижению токенов для Gemini 2.5 Flash и публикует ссылку на model card, где можно проверить бенчмарки самостоятельно. Там же — документация по Agent SDK для Kotlin и ссылка на GitHub-репозиторий.
Репозиторий A2A на GitHub содержит спецификацию, примеры на Python и TypeScript, а также описание тестовых сценариев. На момент написания статьи в репозитории 12 открытых issue, часть из которых касается неоднозначности в обработке ошибок.
Из независимых источников стоит обратить внимание на разбор от команды LangChain: в их блоге вышли две заметки — одна по A2A, другая по интеграции с Gemini 2.5 Flash. Обе содержат практические примеры кода и замеры задержек. LangChain также объявил о поддержке A2A в своём фреймворке, но пока в статусе экспериментального модуля.
На Reddit (r/MachineLearning) обсуждение анонсов идёт активно. Основные претензии сообщества: недостаток примеров для production-сценариев и отсутствие информации о том, как A2A будет работать с агентами не от Google.
Практический сценарий: тестируем Agent SDK для Kotlin
Чтобы понять, насколько SDK готов к реальной работе, можно собрать простого агента, который ищет информацию в локальной базе знаний и вызывает Gemini для ответа на вопросы пользователя. Вот минимальная структура такого агента:
| Компонент | Назначение | Статус в SDK |
|---|---|---|
| ToolRegistry | Регистрация функций, доступных агенту | Встроен, работает через аннотации |
| TaskManager | Управление долгоживущими задачами | Есть, но документация скудная |
| ContextStore | Хранение истории диалога | Встроен, поддерживает сериализацию |
| A2AClient | Взаимодействие с другими агентами | Экспериментальный, только для Kotlin/JVM |
На практике SDK позволяет за 15–20 строк кода подключить вызов Gemini, добавить кастомный инструмент и запустить диалог. Проблемы начинаются при попытке сделать агента отказоустойчивым: обработка ошибок в SDK пока примитивная, нет встроенных retry-механизмов, и логирование приходится писать самостоятельно.
Где лежат подводные камни
Первый и главный — A2A пока не протокол, а черновик. В текущей спецификации нет обязательных требований к безопасности, не описан механизм аутентификации между агентами, а схема передачи контекста допускает неоднозначности. Если вы планируете использовать A2A в продакшне, готовьтесь писать собственные прослойки.
Второй — Kotlin SDK привязан к JVM. Это означает, что для серверных агентов на Python или Go он бесполезен. Google обещает поддержку других языков, но сроков не называет.
Третий — снижение токенов на reasoning не означает снижение затрат в целом. Gemini 2.5 Flash по-прежнему дороже, чем многие open-source модели при сам хостинге. Если ваш сценарий не требует высокой точности на сложных рассуждениях, экономия может оказаться иллюзорной.
Четвёртый — в сообществе есть обоснованные сомнения в качестве chain-of-thought при сокращении токенов. На бенчмарках точность держится, но на реальных задачах с нестандартными формулировками модель может давать более короткие, но менее надёжные рассуждения.
Что можно проверить уже сейчас
Если вы разрабатываете агентов и хотите оценить анонсы I/O 2026 на практике, вот несколько шагов.
Запустите Gemini 2.5 Flash через API и сравните стоимость и качество ответов с предыдущей версией. Используйте один и тот же набор тестовых запросов, замеряйте количество токенов и время ответа.
Скачайте Agent SDK для Kotlin из официального репозитория и соберите простого агента с одним инструментом. Проверьте, как SDK ведёт себя при долгой работе и при ошибках сети.
Прочитайте спецификацию A2A и попробуйте реализовать обмен сообщениями между двумя агентами на Python, используя примеры из репозитория. Обратите внимание на обработку ошибок и таймауты.
Сравните свои замеры с данными из блога LangChain и обсуждениями на Reddit. Если расхождения значительные, стоит подождать следующих обновлений, прежде чем переносить эти инструменты в продакшн.
Анонсы Google I/O 2026 дают рабочие инструменты для тех, кто строит агентов. Но каждый из них требует осторожного внедрения и собственных тестов.