Googleは2026年2月24日、Opalに新しいagent stepを導入すると発表した。これは公開初日からすべてのユーザーが利用でき、Googleの表現ではstatic workflowをagentic AI workflowへ変えるための機能だ。従来はユーザーがmodel callを手動で選び、順序も設計する必要があったが、今後はgenerate stepでagentを選び、目標を与えるだけでOpalが必要なtoolsとmodelsを判断して組み合わせる。

Googleはこれをstatic model callsからagentic intelligenceへの移行と説明している。公式記事によれば、agent stepはユーザーの目的を理解し、最適な進め方を考え、必要に応じてresearchにはWeb Search、video用途にはVeoといったtoolやmodelを呼び出す。狙いは、複雑なtaskを自動化するためのmanual configurationを減らすことにある。

新しいagent stepはOpalの全ユーザーに提供される。
Googleはこれをone-way workflowではなくinteractive experienceを作る仕組みとして位置づけている。
OpalはMemoryも追加し、名前、preferences、running listなどをsessionをまたいで保持できるようになった。

Googleが示したbefore/afterの例はinterior design workflowだ。従来のOpalは部屋の画像とstyle入力を受け取り、再設計した画像を返す一方向の流れに近かった。新しいagent stepを備えたRoom Styler Opalでは、必要なときにユーザーへ追加入力を求めながら、最適なmodelsとtoolsを自ら選ぶため、より協調的なdesign partnerのように振る舞うとされる。

この更新が重要なのは、多くのno-code AI workflow builderが依然として壊れやすいstep chainingに依存しているからだ。Googleはorchestrationの一部をユーザーからagent layerへ移し、multi-step workflowを作りやすくしつつ、runtimeでの適応性も高めようとしている。Memoryの追加は、Opalが一回限りのflowから、より長寿命でpersonalizedなagentへ向かっていることも示す。

今後の分岐点はreliabilityだろう。agent stepが適切なtoolを安定して選び、人間の入力が必要なタイミングを正しく見極められるなら、Opalは単なるprompt wrapperを超える。逆にそうでなければ、複雑さがユーザー画面の外へ移るだけになる。それでも今回の発表は、agenticという概念がdemoからworkflow builderへ移っていることをよく示している。

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Google Labs、Opalにagent stepを追加しstatic workflowをagentic AI workflowへ拡張