Google旗下的无代码AI应用平台Opal在工作流中新增了代理功能，使原本以固定模型调用为主的流程，能够在执行过程中主动收集所需信息、向用户提问，并根据反馈反复调整输出。Opal是Google Labs推出的实验性工具，通过自然语言和可视化编辑，将提示词、模型调用与工具串联成可分享的AI小型应用。

Opal更新的重点在于将模型和工具的选择权交给生成步骤中的代理。代理会先理解任务目标，再决定执行路径。根据官方说明，用户无需事先手动指定模型，只需选择代理，由代理根据目标触发网页搜索等工具收集数据，或调用Veo等模型生成视频内容，使同一套流程更能适应不同的输入场景。

Google以故事书生成为例说明效果：过去需要预先设定页数和提问，而加入代理后，流程可在生成过程中自行判断还缺少哪些故事细节，并主动提出情节走向或补充信息的建议，让作品通过互动逐步成型。此外，在室内设计场景中，以往的Opal更接近一次性流程，但代理模式则会在初稿完成后引导用户针对特定元素提供反馈，再通过多轮对话收敛风格，必要时还能补充查找子风格信息。

为支持交互式流程，Google在Opal中加入了多项能力，包括跨会话的记忆功能，让Opal能够记住用户的偏好和常用信息；也加入了动态分支，使流程可根据条件走向不同路径，例如根据会议对象是否为新客户，决定后续是进行网络背景调查还是调取既有会议记录；同时提供了交互式对话能力，当输入信息不足时可主动追问或提供选项，再继续执行下一步。

Google也强调，代理并非取代固定流程设计。对于需要严格控制步骤或固定逻辑的场景，Opal仍保留标准固定步骤，让用户在自动化与可控性之间自行选择。