Gemini 2.0: jak działa agentowy AI Google?

1. Wprowadzenie

Sztuczna inteligencja wchodzi w nową erę – od modeli językowych, które generowały odpowiedzi na pytania, do agentów AI, które potrafią planować, analizować i wykonywać złożone zadania. Jednym z najważniejszych kroków w tym kierunku jest Gemini 2.0 – najnowszy system sztucznej inteligencji od Google, zaprezentowany pod koniec 2024 roku i rozwijany intensywnie w 2025. To nie tylko kolejna wersja modelu językowego, ale pełnoprawny agent AI, zdolny do działania w czasie rzeczywistym, korzystania z wielu modalności (tekst, obraz, głos, wideo) oraz samodzielnego podejmowania decyzji w imieniu użytkownika.

Google wprowadził Gemini 2.0, aby odpowiedzieć na dynamicznie rosnącą konkurencję ze strony OpenAI (GPT‑5), Anthropic (Claude 3.5) czy Mistral (Le Chat). Różnica polega jednak na tym, że Gemini nie ogranicza się do roli „inteligentnego czatbota”. To narzędzie, które ma ambicję stać się cyfrowym asystentem przyszłości, zintegrowanym z całym ekosystemem Google – od Androida i Gmaila, po Dokumenty Google, YouTube czy Mapy.

W tym artykule pokażemy:

• czym jest agentowy AI i dlaczego różni się od klasycznego LLM,
• jakie nowości wprowadza Gemini 2.0 (Flash, Deep Research, Voice Mode),
• jak wygląda jego architektura agentowa,
• praktyczne zastosowania w biznesie, edukacji i twórczości,
• oraz porównamy go z najnowszymi modelami konkurencji, takimi jak GPT‑5 czy Claude 3.5.

Celem jest pełne zrozumienie, dlaczego Gemini 2.0 to nie tylko aktualizacja, lecz przełom w rozwoju sztucznej inteligencji, który zmienia sposób, w jaki korzystamy z technologii na co dzień.

2. Co oznacza „agentowy AI”?

Aby zrozumieć, czym naprawdę jest Gemini 2.0, trzeba najpierw wyjaśnić pojęcie agentowego AI. Tradycyjne modele językowe (LLM – Large Language Models), takie jak wcześniejsze wersje ChatGPT czy Bard, działały głównie w trybie pytanie–odpowiedź. Użytkownik wpisywał zapytanie, a model generował odpowiedź opartą na wzorcach językowych i danych treningowych.

Agentowy AI idzie o krok dalej. To system, który potrafi:

• Planować działania – dzieli zadania na etapy i ustala kolejność ich realizacji,
• Korzystać z narzędzi i API – np. sprawdzić loty w Google Flights, pobrać dane z Arkuszy Google czy wygenerować grafikę w aplikacji zewnętrznej,
• Wykonywać zadania autonomicznie – bez konieczności ciągłego nadzorowania przez człowieka,
• Reflektować nad wynikami – analizować swoje własne odpowiedzi i poprawiać je w kolejnych krokach.

Dzięki temu agentowy AI przypomina asystenta osobistego, który nie tylko rozumie język naturalny, ale także potrafi faktycznie zrealizować zadanie od początku do końca. Różnica jest podobna jak między klasycznym kalkulatorem a inteligentnym księgowym – pierwszy poda wynik działania, drugi przygotuje dla Ciebie cały raport finansowy.

Przykłady codziennych zastosowań agentowego AI

1. Rezerwacja podróży – agent AI nie tylko podpowie, jakie są loty, ale samodzielnie porówna ceny, sprawdzi hotele i zaproponuje pełny plan podróży.
2. Research naukowy – zamiast pojedynczej odpowiedzi, AI zgromadzi materiały z wielu źródeł, usystematyzuje je i przygotuje podsumowanie.
3. Obsługa klienta – zamiast gotowych skryptów, agent AI analizuje kontekst rozmowy i podejmuje decyzje, np. zwrot pieniędzy czy eskalacja problemu.

Gemini 2.0 to właśnie taki agent. Dzięki integracji z usługami Google ma dostęp do ogromnej liczby narzędzi i danych, co pozwala mu działać bardziej kompleksowo niż tradycyjne chatboty. To sprawia, że możemy mówić o nowej generacji sztucznej inteligencji – nie tylko odpowiadającej na pytania, ale faktycznie działającej w naszym imieniu.

3. Najważniejsze nowości w Gemini 2.0

Gemini 2.0 to nie tylko kolejna wersja modelu językowego – to kompleksowy ekosystem agentowy, który wprowadza kilka przełomowych funkcji. Google podkreśla, że nowe rozwiązania mają uczynić z Gemini nie tylko narzędzie do rozmowy, ale przede wszystkim aktywną platformę do działania.

3.1. Multimodalność natywna

Jedną z najważniejszych cech Gemini 2.0 jest pełna multimodalność. Model potrafi:

• analizować tekst, obrazy, wideo i dźwięk,
• łączyć różne formaty w jednym procesie (np. przygotować raport na podstawie nagrania wideo i danych z tabeli),
• generować treści w wielu modalnościach jednocześnie (np. tekst + ilustracja + narracja głosowa).

To podejście sprawia, że Gemini 2.0 jest bardziej uniwersalny niż większość konkurencyjnych modeli.

3.2. Gemini 2.0 Flash

„Flash” to lżejsza, szybsza wersja Gemini 2.0, zoptymalizowana pod kątem urządzeń mobilnych i aplikacji webowych. Oferuje:

• krótszy czas odpowiedzi,
• niższe zużycie zasobów,
• możliwość wdrożenia w usługach wymagających natychmiastowej reakcji (np. chatboty obsługi klienta, aplikacje mobilne).

3.3. Deep Research

To funkcja, która pozwala Gemini 2.0 prowadzić długotrwałe procesy analityczne. W praktyce oznacza to, że model:

• potrafi badać dane z wielu źródeł,
• analizuje je krok po kroku,
• przygotowuje pełne podsumowania i raporty,
• może prowadzić research naukowy, rynkowy czy biznesowy bez konieczności nadzoru człowieka.

3.4. Integracja z ekosystemem Google

Gemini 2.0 jest głęboko zintegrowany z usługami Google, takimi jak:

• Gmail – podpowiadanie i automatyczne pisanie wiadomości,
• Dokumenty i Arkusze – generowanie i analiza treści,
• YouTube – streszczanie filmów czy wyszukiwanie konkretnych fragmentów,
• Mapy – planowanie tras, podróży i wydarzeń.

3.5. Voice Mode

Nowy tryb głosowy pozwala prowadzić rozmowy w czasie rzeczywistym, w których Gemini reaguje niemal natychmiast – podobnie jak rozmówca w telefonie. Dzięki temu AI zyskuje bardziej naturalny charakter i może być wykorzystywane jako asystent codzienny, np. w smartfonach z Androidem.

---

Podsumowując: Gemini 2.0 to połączenie szybkości, multimodalności i zdolności do głębokiej analizy. Dzięki temu staje się narzędziem, które nie tylko odpowiada na pytania, ale także realnie wspiera użytkownika w pracy, nauce i codziennym życiu.

4. Jak działa architektura agentowa Gemini?

Gemini 2.0 wyróżnia się na tle klasycznych modeli językowych dzięki swojej architekturze agentowej. Oznacza to, że nie jest jedynie modelem predykcji języka, lecz systemem złożonym z modułów, które współpracują ze sobą, aby wykonać pełne zadania – od zrozumienia polecenia, przez planowanie działań, aż po ich realizację i ocenę wyników.

4.1. Kluczowe moduły architektury

1. Rozumienie poleceń (Input Understanding)
   Gemini analizuje zapytanie użytkownika, identyfikuje intencję oraz określa kontekst. Dzięki multimodalności może łączyć tekst, obraz, wideo czy dźwięk w jednym procesie analizy.
2. Planowanie działań (Task Planning)
   W tym etapie model dzieli zadanie na kroki. Przykładowo: zamiast „znajdź tani lot do Londynu”, Gemini rozumie, że należy sprawdzić loty, porównać ceny, uwzględnić daty i preferencje podróżnego.
3. Wykonanie (Action Execution)
   Agent korzysta z narzędzi zewnętrznych i API – np. Google Flights, Dokumentów Google, Map czy usług firm trzecich. Dzięki temu nie ogranicza się do teorii, lecz realnie wykonuje czynności w imieniu użytkownika.
4. Refleksja i weryfikacja (Reflection)
   Po zakończeniu zadania Gemini sprawdza wyniki i w razie potrzeby poprawia je. Może np. zweryfikować poprawność danych, dodać brakujące informacje lub zasugerować alternatywne rozwiązania.

4.2. Integracja z usługami Google i API

Jednym z najważniejszych atutów Gemini jest głęboka integracja z ekosystemem Google. Dzięki temu agent może:

• wysyłać i analizować e‑maile w Gmailu,
• generować treści w Dokumentach i Arkuszach,
• analizować nagrania i treści wideo z YouTube,
• planować podróże w Mapach Google,
• korzystać z kalendarza i innych narzędzi biurowych.

Dodatkowo Gemini obsługuje integracje z API firm trzecich, co pozwala mu np. rezerwować hotele, analizować dane rynkowe czy tworzyć kampanie reklamowe.

4.3. Pamięć i kontekst długoterminowy

Gemini 2.0 posiada funkcję pamięci użytkownika, co oznacza, że:

• zapamiętuje preferencje i historię interakcji,
• może prowadzić spójne rozmowy rozciągnięte w czasie,
• personalizuje rekomendacje i działania.

4.4. Różnica względem klasycznych LLM

Podczas gdy wcześniejsze modele działały w oparciu o pojedyncze zapytania i odpowiedzi, Gemini 2.0 to system dynamiczny i interaktywny. Nie tylko reaguje na pytania, ale także:

• planuje długoterminowe strategie,
• podejmuje autonomiczne decyzje,
• integruje się z narzędziami świata rzeczywistego.

---

Dzięki architekturze agentowej Gemini 2.0 staje się aktywnym uczestnikiem procesów cyfrowych, a nie jedynie „rozmówcą”. To właśnie ta cecha odróżnia go od klasycznych chatbotów i pozwala mówić o nowej generacji sztucznej inteligencji.

5. Przykłady praktycznego zastosowania

Gemini 2.0 nie jest tylko koncepcją technologiczną – to narzędzie, które ma realne zastosowania w wielu obszarach życia. Dzięki architekturze agentowej i multimodalności może wspierać użytkowników indywidualnych, firmy oraz instytucje edukacyjne.

5.1. Biznes

• Automatyzacja analiz – Gemini 2.0 potrafi zbierać dane z różnych źródeł (raporty, bazy danych, strony internetowe) i przygotowywać kompleksowe podsumowania.
• Obsługa klienta – zamiast tradycyjnego chatbota opartego na skryptach, agent AI analizuje kontekst rozmowy, rozpoznaje intencje klienta i proponuje indywidualne rozwiązania.
• Research konkurencji – system może monitorować rynek, porównywać oferty konkurencji i generować zestawienia w czasie rzeczywistym.

5.2. Edukacja

• Inteligentny tutor – Gemini 2.0 może wyjaśniać trudne pojęcia, proponować zadania i dopasowywać poziom nauki do umiejętności ucznia.
• Personalizacja treści – AI analizuje mocne i słabe strony ucznia, dostosowując materiał dydaktyczny.
• Przygotowywanie streszczeń – nauczyciele i studenci mogą korzystać z narzędzia do tworzenia skrótów długich tekstów, nagrań czy materiałów wideo.

5.3. Twórczość i media

• Generowanie treści – teksty, scenariusze, pomysły na kampanie reklamowe czy wpisy na bloga.
• Produkcja multimediów – łączenie tekstu, grafiki i narracji głosowej w jednym procesie.
• Postprodukcja filmowa – analiza wideo, tworzenie streszczeń, podpowiadanie montażu czy generowanie automatycznych napisów.

5.4. Programowanie i IT

• Wsparcie dla developerów – Gemini 2.0 może pisać kod, analizować błędy, sugerować optymalizacje.
• Automatyzacja procesów DevOps – tworzenie pipeline’ów CI/CD, zarządzanie wdrożeniami.
• Cyberbezpieczeństwo – wykrywanie anomalii w logach systemowych i sugerowanie reakcji.

---

Dzięki tym możliwościom Gemini 2.0 staje się nie tylko rozmówcą, ale prawdziwym asystentem i współpracownikiem, który potrafi przejąć część obowiązków w firmie, szkole czy w pracy twórczej. To pokazuje, że agentowy AI ma potencjał, aby stać się kluczowym elementem naszego codziennego życia.

6. Konkurencja i pozycja Gemini 2.0

Rynek sztucznej inteligencji rozwija się niezwykle dynamicznie, a Gemini 2.0 musi konkurować z najnowszymi rozwiązaniami największych firm technologicznych. Aby lepiej zrozumieć jego miejsce w tym ekosystemie, warto porównać go z aktualnymi modelami konkurencji.

6.1. Gemini 2.0 vs GPT-5 (OpenAI)

• GPT-5 to najnowszy model OpenAI, udostępniony w sierpniu 2025 r. Działa jako system z inteligentnym routerem, który decyduje, kiedy udzielić szybkiej odpowiedzi, a kiedy przeprowadzić głębsze „rozumowanie”.
• Podobnie jak Gemini, jest multimodalny (tekst, obraz, głos), jednak Google stawia większy nacisk na integrację z usługami codziennego użytku (Android, Gmail, YouTube).
• Przewaga Gemini: Deep Research i funkcje agentowe pozwalające na długoterminowe planowanie i wykonywanie zadań w oparciu o API.
• Przewaga GPT-5: bardziej rozwinięty ekosystem pluginów i szerokie zastosowanie w narzędziach firm trzecich.

6.2. Gemini 2.0 vs Claude 3.5 (Anthropic)

• Claude 3.5 słynie z „naturalności” odpowiedzi i wysokiej jakości wnioskowania.
• Anthropic rozwija swój model w oparciu o zasady tzw. Constitutional AI, które mają gwarantować etyczne i bezpieczne odpowiedzi.
• Gemini 2.0 wygrywa pod względem multimodalności i integracji z produktami Google, podczas gdy Claude jest często wybierany przez użytkowników ceniących transparentność i stabilność.

6.3. Gemini 2.0 vs Mistral (Le Chat)

• Mistral AI to młodszy gracz na rynku, który szybko zyskał popularność dzięki otwartym modelom i wysokiej wydajności.
• „Le Chat” to ich odpowiedź na ChatGPT, oferująca szybkie, precyzyjne odpowiedzi.
• Przewaga Mistrala: otwartość, możliwość lokalnych wdrożeń i mniejsze koszty.
• Przewaga Gemini: znacznie szerszy ekosystem usług oraz rozwinięte funkcje agentowe.

6.4. Pozycja Gemini 2.0

Gemini 2.0 plasuje się dziś w ścisłej czołówce globalnych rozwiązań AI. Jego największymi atutami są:

• integracja z popularnymi usługami Google,
• agentowa architektura zdolna do wykonywania realnych działań,
• multimodalność natywna.

Wyzwanie stanowi jednak konieczność przekonania użytkowników, że warto korzystać z zamkniętego ekosystemu Google zamiast bardziej otwartych modeli konkurencji. To właśnie balans między wygodą a niezależnością będzie decydował o sukcesie Gemini w kolejnych latach.

7. Wyzwania i kontrowersje

Choć Gemini 2.0 to technologiczny przełom, jego rozwój wiąże się również z licznymi wyzwaniami i pytaniami natury etycznej, prawnej oraz społecznej. Wprowadzenie agentowego AI do codziennego życia otwiera wiele nowych możliwości, ale też budzi poważne wątpliwości.

7.1. Ryzyko nadmiernej automatyzacji

Jednym z głównych problemów jest pytanie: jak dużo decyzji powinniśmy oddać w ręce sztucznej inteligencji? Agent, który samodzielnie planuje i wykonuje zadania, może przejąć odpowiedzialność za działania, które dotychczas należały do człowieka. Powstaje ryzyko:

• utraty kontroli nad procesami,
• nadmiernego polegania na technologii,
• błędów w sytuacjach, gdy AI podejmie niewłaściwą decyzję.

7.2. Etyka i odpowiedzialność

Kiedy agent AI popełni błąd, kto powinien ponosić odpowiedzialność – użytkownik, programista, czy firma dostarczająca model? Brak jednoznacznych regulacji prawnych powoduje, że kwestie te pozostają w szarej strefie. Ponadto pojawia się problem:

• uprzedzeń algorytmicznych (AI może nieświadomie reprodukować stereotypy),
• braku przejrzystości (tzw. black box problem),
• pytania o autonomię (czy AI powinno działać niezależnie od człowieka?).

7.3. Dane treningowe i prawo autorskie

Podobnie jak inne modele, Gemini 2.0 był trenowany na ogromnych zbiorach danych. Część z nich może obejmować treści chronione prawem autorskim, co rodzi pytania o legalność i etyczność takiego podejścia. W Europie coraz większą rolę odgrywa regulacja AI Act, która ma wprowadzić standardy dotyczące bezpieczeństwa i transparentności modeli.

7.4. Prywatność użytkowników

Integracja Gemini z usługami Google (np. Gmail, Dokumenty, YouTube) oznacza, że agent AI ma dostęp do ogromnej ilości danych osobistych i zawodowych. Choć Google zapewnia o bezpieczeństwie i ochronie prywatności, użytkownicy muszą liczyć się z ryzykiem:

• gromadzenia szczegółowych profili behawioralnych,
• łączenia danych z różnych usług,
• wykorzystania informacji do celów reklamowych.

7.5. Transparentność i bezpieczeństwo

Agentowy AI powinien być przewidywalny i bezpieczny. Brak pełnej przejrzystości w działaniu modeli utrudnia zrozumienie, jak podejmowane są decyzje. To może prowadzić do problemów związanych z:

• bezpieczeństwem krytycznych procesów (np. w bankowości czy medycynie),
• zaufaniem użytkowników,
• odpornością systemów na cyberataki.

---

Podsumowując, Gemini 2.0 to ogromny krok naprzód, ale również początek poważnej debaty społecznej. Od tego, jak uregulujemy i jak będziemy kontrolować działanie agentów AI, zależy, czy technologia ta stanie się realnym wsparciem dla ludzi, czy też źródłem nowych zagrożeń.

8. Przyszłość agentów AI w ekosystemie Google

Gemini 2.0 to dopiero początek drogi w stronę pełnoprawnych agentów AI. Google jasno daje do zrozumienia, że jego ambicją jest stworzenie ekosystemu, w którym sztuczna inteligencja stanie się integralnym elementem codziennego życia użytkowników. Jak może wyglądać przyszłość Gemini i podobnych technologii?

8.1. Cyfrowy asystent osobisty

Najbardziej oczywistym kierunkiem rozwoju jest przekształcenie Gemini w uniwersalnego asystenta użytkownika. Taki agent będzie:

• planował kalendarz, rezerwował spotkania i podróże,
• zarządzał komunikacją w Gmailu i na czatach,
• przypominał o ważnych zadaniach i analizował priorytety,
• odpowiadał na wiadomości w czasie rzeczywistym, dopasowując styl do sytuacji.

8.2. Integracja z Internetem Rzeczy (IoT)

W kolejnych latach możemy spodziewać się, że Gemini będzie sterować także inteligentnymi urządzeniami w domu i biurze. Przykłady:

• zarządzanie oświetleniem i ogrzewaniem w zależności od harmonogramu dnia,
• obsługa systemów bezpieczeństwa,
• pełna integracja z urządzeniami mobilnymi i wearables.

8.3. Agent w biznesie i zarządzaniu projektami

Gemini może stać się menedżerem projektów opartym na AI. Dzięki funkcjom planowania i refleksji będzie w stanie:

• koordynować zadania zespołów,
• monitorować postępy prac,
• przypisywać obowiązki w oparciu o priorytety i dostępność,
• generować raporty w czasie rzeczywistym.

8.4. Personalizacja na niespotykaną skalę

Dzięki pamięci i długoterminowemu kontekstowi Gemini będzie potrafił:

• uczyć się preferencji użytkownika,
• dostarczać hiper-spersonalizowane rekomendacje,
• przewidywać potrzeby zanim zostaną wyrażone wprost.

8.5. Etyka i regulacje

Przyszłość agentów AI będzie również zależała od ram prawnych i regulacyjnych. W Europie szczególną rolę odegra AI Act, który ma wprowadzić jasne zasady dotyczące bezpieczeństwa, transparentności i odpowiedzialności. To może wymusić na Google i innych firmach większą otwartość w zakresie tego, jak działają ich modele.

---

Przyszłość Gemini 2.0 i podobnych systemów wydaje się niezwykle obiecująca. Agentowy AI może stać się naszym codziennym partnerem – kimś, kto przejmie część obowiązków, odciąży w pracy i pomoże podejmować lepsze decyzje. Wiele jednak zależy od tego, czy uda się zachować równowagę między innowacją, wygodą a bezpieczeństwem.

9. Podsumowanie

Gemini 2.0 to coś więcej niż kolejny model językowy – to krok w stronę przyszłości, w której sztuczna inteligencja działa jako aktywny agent wspierający człowieka w codziennych zadaniach. Dzięki architekturze agentowej, multimodalności i głębokiej integracji z ekosystemem Google, Gemini 2.0 wyróżnia się na tle konkurencji.

Kluczowe wnioski:

• Gemini 2.0 to agentowy AI, który potrafi planować, wykonywać i kontrolować zadania w imieniu użytkownika.
• Najważniejsze nowości to: multimodalność natywna, Gemini Flash, Deep Research oraz Voice Mode.
• Architektura agentowa obejmuje moduły: rozumienie poleceń, planowanie działań, wykonywanie zadań, refleksję i weryfikację.
• Zastosowania praktyczne obejmują biznes, edukację, twórczość oraz programowanie.
• W porównaniu z konkurencją (GPT-5, Claude 3.5, Mistral) Gemini zyskuje przewagę dzięki integracji z produktami Google i funkcjom agentowym.
• Wyzwania dotyczą przede wszystkim etyki, odpowiedzialności, prawa autorskiego, prywatności oraz bezpieczeństwa danych.
• Przyszłość agentów AI to cyfrowi asystenci, pełna integracja z IoT i personalizacja na niespotykaną dotąd skalę.

---

Gemini 2.0 pokazuje, że sztuczna inteligencja nie musi być tylko narzędziem odpowiadającym na pytania. Może stać się pełnoprawnym partnerem, który wspiera, doradza i działa w naszym imieniu. To jednak rodzi pytania: czy jesteśmy gotowi zaufać AI na tyle, aby oddać mu kontrolę nad częścią naszego życia?

Odpowiedź na to pytanie zadecyduje, jaką rolę Gemini 2.0 i inne systemy agentowe odegrają w najbliższej przyszłości.

10. Sekcja dodatkowa – materiały uzupełniające

10.1. Infografika – porównanie modeli AI (2025)

Funkcja / Model	Gemini 2.0 (Google)	GPT-5 (OpenAI)	Claude 3.5 (Anthropic)	Mistral / Le Chat
Multimodalność	✔ Tekst, obraz, głos, wideo	✔ Tekst, obraz, głos	✔ Tekst (ograniczona multimodalność)	✔ Tekst, częściowa multimodalność
Architektura agentowa	✔ Tak	✔ Częściowo	✔ Ograniczona	✖ Brak pełnej agentowości
Integracja z usługami	✔ Gmail, Docs, YouTube, Android	✔ Pluginy i API zewnętrzne	✔ API partnerskie, fokus na etykę	✔ Otwarty kod, lokalne wdrożenia
Deep Research	✔ Tak	✔ Inteligentne routowanie	✖ Brak dedykowanego modułu	✖ Brak
Voice Mode	✔ Rozmowy w czasie rzeczywistym	✔ Chat głosowy (beta)	✖ Brak	✖ Brak
Transparentność	Średnia (ekosystem Google)	Średnia (OpenAI)	Wysoka (Constitutional AI)	Wysoka (open-source)

---

10.2. FAQ – najczęściej zadawane pytania

Czy Gemini 2.0 jest dostępny po polsku?
Tak, model obsługuje wiele języków, w tym polski. Jako że Google rozwija lokalizacje dla kluczowych rynków, można spodziewać się coraz lepszego wsparcia dla języka polskiego.

Czy Gemini 2.0 jest darmowy?
Podstawowa wersja jest dostępna w wybranych usługach Google. Zaawansowane funkcje (np. Deep Research) mogą być oferowane w ramach subskrypcji Google One AI Premium.

Czym różni się Gemini 2.0 od ChatGPT (GPT-5)?
Gemini stawia na integrację z usługami Google i agentowe funkcje (planowanie, wykonywanie zadań, refleksja). GPT-5 ma przewagę w postaci szerokiego ekosystemu pluginów i niezależnych integracji.

Czy Gemini 2.0 zastąpi Asystenta Google?
W praktyce tak – Gemini 2.0 stopniowo przejmuje rolę Asystenta Google na Androidzie i w usługach głosowych.

Czy Gemini 2.0 jest bezpieczny?
Google zapewnia o wdrożeniu mechanizmów bezpieczeństwa, jednak ze względu na integrację z usługami prywatnymi (np. Gmail) należy zachować ostrożność i kontrolować ustawienia prywatności.