Google Labs lance une nouvelle fonctionnalité clé dans Opal : l’étape d’agent, qui transforme les flux de travail statiques en expériences interactives dynamiques. Désormais, au lieu de sélectionner manuellement un modèle, les utilisateurs peuvent activer un agent dans l’étape « générer », qui comprend leur objectif et détermine de manière proactive les outils et modèles les plus adaptés pour y parvenir. Ce nouvel agent analyse la tâche, déclenche automatiquement des ressources comme la recherche Web pour des informations ou Veo pour la génération vidéo, et réduit ainsi le besoin de configuration manuelle. Un exemple concret est l’Opal « Storyteller visuel », qui passe d’un format rigide à une narration dynamique. L’agent décide lui-même des éléments narratifs à développer, propose des points de scénario et adapte l’histoire en temps réel selon les retours de l’utilisateur. Cela marque une évolution fondamentale : des créations uniques, façonnées par des décisions créatives en continu, plutôt que des modèles préfabriqués. Dans un cas d’application comme l’Opal « Aménagement intérieur », l’expérience devient collaborative. L’utilisateur télécharge une photo d’un salon vide et exprime une vision « mid-century modern ». L’agent génère d’abord une proposition avec des éléments caractéristiques de l’époque. Si le résultat ne correspond pas, l’utilisateur peut donner des retours précis. L’agent ajuste sa compréhension du goût, explore des sous-styles moins courants et affine les images jusqu’à obtenir un résultat personnel, loin des standards génériques. Cette évolution repose sur plusieurs innovations techniques. Premièrement, la mémoire : les Opals peuvent désormais conserver des informations entre les sessions, comme le nom de l’utilisateur, ses préférences stylistiques ou une liste de courses. Dans un Opal « Brainstorming de titres vidéo », l’agent retient l’identité de marque et propose des idées sur mesure sans répéter les paramètres. Deuxièmement, le routage dynamique permet de définir plusieurs chemins dans un flux selon des conditions personnalisées. Par exemple, dans un Opal « Résumé exécutif », l’agent adapte le contenu selon que le destinataire est un client existant ou nouveau, en consultant des notes internes ou en faisant une recherche en ligne. Troisièmement, l’agent peut désormais initier des échanges interactifs : poser des questions complémentaires ou proposer des choix pour avancer, comme dans l’Opal « Aménagement », où il demande des précisions si les premières indications sont insuffisantes. Google Labs souligne que cette mise à jour offre le meilleur des deux mondes : la puissance d’un agent autonome qui s’adapte à l’objectif, tout en conservant la maîtrise d’un flux étape par étape. Les nouveaux utilisateurs trouvent Opal intuitif, car l’agent corrige automatiquement les erreurs, se souvient des préférences et optimise les résultats. Les utilisateurs avancés disposent toujours des étapes fixes pour des prototypes précis ou des logiques rigides. En combinant automatisation intelligente et contrôle humain, Opal s’impose comme une plateforme puissante pour créer des applications AI complexes, intuitives et personnelles. Experts du secteur saluent cette évolution comme une avancée majeure vers des systèmes AI plus collaboratifs. Des développeurs soulignent que l’agent d’Opal incarne une transition vers des workflows « agents » véritablement autonomes, capables de planifier, d’interagir et d’apprendre. Google Labs continue de renforcer sa vision d’outils AI accessibles, puissants et centrés sur l’utilisateur, ouvrant la voie à une nouvelle génération d’applications créatives et productives.