Gemini Enterprise Agent Platform

Cos'è Gemini Enterprise Agent Platform?

Gemini Enterprise Agent Platform è la piattaforma di Google Cloud per costruire, scalare, governare e ottimizzare agenti AI per l'uso aziendale. Unisce le capacità di selezione modelli, costruzione modelli e costruzione agenti di Vertex AI, aggiungendo funzionalità focalizzate su integrazione agenti, orchestrazione, DevOps e sicurezza.

La piattaforma è progettata come un unico punto per i team tecnici per creare agenti che possono essere distribuiti ai dipendenti tramite l'app Gemini Enterprise, mantenendo l'integrazione con le operazioni IT per applicare controllo, governance e sicurezza man mano che la complessità degli agenti cresce.

Caratteristiche Principali

• Agent Studio (interfaccia low-code): Offre un modo visivo e low-code per costruire agenti, aiutando i team a scegliere e configurare l'ambiente per il lavoro di un agente.
• Agent Development Kit (logica code-first): Supporta lo sviluppo code-first per la logica degli agenti, utilizzando capacità ADK potenziate insieme alla codifica AI-native per spedire agenti di produzione.
• Agent Runtime (rinnovato per produzione): Abilita agenti a lungo termine che mantengono lo stato per giorni, supportando contesto persistente tramite Memory Bank.
• Componenti di governance centralizzati: Utilizza Agent Identity, Agent Registry e Agent Gateway per fornire identità tracciabili e protezioni enterprise-grade su tutti gli agenti.
• Strumenti per qualità e visibilità: Include Agent Simulation, Agent Evaluation e Agent Observability, fornendo tracce di esecuzione e una vista in tempo reale sul ragionamento degli agenti per verificare che gli obiettivi siano raggiunti.
• Accesso ai modelli tramite Model Garden: Offre accesso a oltre 200 modelli, inclusi modelli first-party come Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image e Lyria 3, oltre a modelli open come Gemma 4.
• Flessibilità dei modelli con opzioni third-party: Supporta la selezione di modelli third-party come Anthropic Claude Opus, Sonnet e Haiku per il miglior adattamento al compito.

Come Usare Gemini Enterprise Agent Platform

1. Apri la piattaforma nella console Google Cloud per esplorare le funzionalità di Agent Platform.
2. Costruisci un agente usando Agent Studio (flusso visivo) o Agent Development Kit (ADK) (logica code-first).
3. Esegui l'agente in Agent Runtime per mantenere lo stato nei task a lungo termine e usare Memory Bank per contesto persistente.
4. Aggiungi governance e controllo accessi con Agent Identity, Agent Registry e Agent Gateway per far operare gli agenti sotto protezioni enterprise.
5. Valida e monitora le performance con Agent Simulation, Agent Evaluation e Agent Observability prima e durante il deployment.
6. Distribuisci l'agente ai dipendenti tramite l'app Gemini Enterprise, mantenendo un'integrazione stretta con le operazioni IT.

Casi d'Uso

• Agenti per conoscenza aziendale e intelligenza progettuale: Costruisci un agente che trasforma grandi dataset interni (ad esempio, decenni di dati progettuali) in intelligenza real-time e azionabile, usando regole business deterministiche insieme al ragionamento probabilistico.
• Assistenti per scheduling e eligibilità in sanità: Crea un agente che coinvolge gli utenti per verificare l'eligibilità, connettersi a clinici e programmare appuntamenti, poi scala tramite esecuzione a lungo termine e contesto persistente.
• Ciclo di vita agenti di produzione per workflow complessi multi-sistema: Usa le funzionalità di orchestrazione e DevOps della piattaforma per gestire agenti che interagiscono su più sistemi dove sono richieste governance e affidabilità.
• Cataloghi agenti governati tra team: Applica controllo centralizzato con Agent Identity, Registry e Gateway così che più agenti—costruiti sulla piattaforma o da ecosistemi partner—rimangano tracciabili e operino entro protezioni.
• Assicurazione qualità con simulazione e valutazione: Esegui simulazioni e valutazioni per generare tracce di esecuzione e ispezionare il ragionamento degli agenti per confermare che raggiungano i loro obiettivi.

FAQ

Gemini Enterprise Agent Platform è lo stesso di Vertex AI?

Viene descritta come l'evoluzione di Vertex AI: combina le capacità di selezione modelli, costruzione modelli e costruzione agenti di Vertex AI, aggiungendo funzionalità per l'integrazione agenti, DevOps, orchestrazione e sicurezza.

Da dove inizio a costruire agenti?

La fonte indica che si può iniziare visitando Agent Platform nella console di Google Cloud ed esplorando le nuove funzionalità.

Posso usare modelli diversi da quelli di Google?

Sì. La piattaforma fornisce accesso a oltre 200 modelli tramite Model Garden e supporta anche la selezione di modelli di terze parti come Anthropic Claude Opus, Sonnet e Haiku.

Come supporta la piattaforma agenti a esecuzione prolungata?

Utilizza un Agent Runtime riprogettato per supportare agenti a esecuzione prolungata che mantengono lo stato per giorni, con Memory Bank per contesto persistente a lungo termine.

Come vengono gestiti governance e monitoraggio?

La governance è supportata tramite Agent Identity, Agent Registry e Agent Gateway, mentre qualità e monitoraggio sono supportati tramite Agent Simulation, Agent Evaluation e Agent Observability (inclusi tracciati di esecuzione e vista in tempo reale del ragionamento degli agenti).

Alternative

• Costruire agenti usando uno stack modello + orchestrazione (servizi AI generici): Invece di una piattaforma dedicata per agenti, i team possono combinare hosting modelli, orchestrazione e tooling di governance proprio; offre flessibilità ma richiede tipicamente più lavoro di integrazione.
• Workflow basati su Vertex AI senza layer piattaforma dedicata per agenti: Le organizzazioni che usano già Vertex AI possono costruire funzionalità agenti direttamente, ma la fonte indica che i futuri servizi e evoluzioni della roadmap di Vertex AI saranno forniti esclusivamente tramite Agent Platform anziché come servizio standalone.
• Soluzioni custom per agenti aziendali: I team possono sviluppare infrastruttura agenti su misura per esigenze di governance e runtime; sposta lo sforzo verso ingegneria, osservabilità e controlli operativi.
• Framework per agenti focalizzati principalmente sullo sviluppo: Alcuni tooling si concentrano sulla creazione di agenti ma potrebbero non fornire la stessa combinazione integrata di stato runtime, componenti di governance centralizzati e capacità di valutazione/osservabilità descritte qui.