Gemini Enterprise Agent Platform

Что такое Gemini Enterprise Agent Platform?

Gemini Enterprise Agent Platform — платформа Google Cloud для создания, масштабирования, управления и оптимизации AI-агентов для корпоративного использования. Она объединяет возможности выбора моделей, создания моделей и построения агентов из Vertex AI, добавляя функции интеграции агентов, оркестрации, DevOps и безопасности.

Платформа предназначена как единое место для технических команд, чтобы создавать агентов, которые можно доставлять сотрудникам через приложение Gemini Enterprise, сохраняя интеграцию с IT-операциями, чтобы команды могли применять контроль, управление и безопасность по мере роста сложности агентов.

Ключевые возможности

• Agent Studio (низкокодовый интерфейс): Обеспечивает визуальный низкокодовый способ создания агентов, помогая командам выбирать и настраивать среду для задач агента.
• Agent Development Kit (логика на основе кода): Поддерживает разработку на основе кода для создания логики агентов, используя улучшенные возможности ADK вместе с нативной для ИИ кодировкой, чтобы выпускать агенты производственного уровня.
• Agent Runtime (переработан для продакшена): Позволяет запускать долгоживущие агенты, сохраняющие состояние в течение дней, с поддержкой постоянного контекста через Memory Bank.
• Централизованные компоненты управления: Использует Agent Identity, Agent Registry и Agent Gateway для обеспечения отслеживаемых идентификаторов и корпоративных барьеров безопасности для агентов.
• Инструменты качества и видимости: Включает Agent Simulation, Agent Evaluation и Agent Observability, предоставляя трассировки выполнения и реальное время просмотра рассуждений агента, чтобы проверить достижение целей.
• Доступ к моделям через Model Garden: Предлагает доступ к более 200 моделям, включая модели первой стороны, такие как Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image и Lyria 3, а также открытые модели вроде Gemma 4.
• Гибкость моделей с опциями третьих сторон: Поддерживает выбор моделей третьих сторон, таких как Anthropic Claude Opus, Sonnet и Haiku, для оптимального соответствия задаче.

Как использовать Gemini Enterprise Agent Platform

1. Откройте платформу в консоли Google Cloud, чтобы изучить возможности Agent Platform.
2. Создайте агента с помощью Agent Studio (визуальный рабочий процесс) или Agent Development Kit (ADK) (логика на основе кода).
3. Запустите агента в Agent Runtime, чтобы он сохранял состояние для долгоживущих задач и использовал Memory Bank для постоянного контекста.
4. Добавьте управление и контроль доступа с помощью Agent Identity, Agent Registry и Agent Gateway, чтобы агенты работали в рамках корпоративных барьеров.
5. Проверьте и мониторьте производительность с Agent Simulation, Agent Evaluation и Agent Observability до и во время развертывания.
6. Доставьте агента сотрудникам через Gemini Enterprise app, сохраняя тесную интеграцию с IT-операциями.

Сценарии использования

• Корпоративные агенты знаний и интеллекта проектов: Создайте агента, который превращает большие внутренние наборы данных (например, десятилетия данных проектов) в реальное actionable intelligence, используя детерминированные бизнес-правила наряду с вероятностным мышлением.
• Ассистенты для планирования и проверки eligibility в здравоохранении: Создайте агента, который взаимодействует с пользователями для проверки eligibility, связи с клиницистами и планирования встреч, затем масштабируйте через долгоживущий запуск и постоянный контекст.
• Жизненный цикл продакшен-агентов для сложных многосистемных рабочих процессов: Используйте возможности оркестрации и DevOps платформы для управления агентами, взаимодействующими между несколькими системами, где требуется управление и надежность.
• Управляемые каталоги агентов между командами: Применяйте централизованный контроль с Agent Identity, Registry и Gateway, чтобы несколько агентов — созданных на платформе или из экосистем партнеров — оставались отслеживаемыми и работали в рамках барьеров.
• Обеспечение качества с помощью симуляции и оценки: Запускайте симуляции и оценки для генерации трассировок выполнения и анализа рассуждений агента, чтобы подтвердить достижение целей.

FAQ

Gemini Enterprise Agent Platform — это то же самое, что Vertex AI?

Описывается как эволюция Vertex AI: сочетает возможности Vertex AI по выбору моделей, созданию моделей и агентов, добавляя функции для интеграции агентов, DevOps, оркестрации и безопасности.

С чего начать создание агентов?

Источник указывает, что можно начать, посетив Agent Platform в консоли Google Cloud и изучив новые функции.

Можно ли использовать модели не от Google?

Да. Платформа предоставляет доступ к более чем 200 моделям через Model Garden и поддерживает выбор сторонних моделей, таких как Anthropic Claude Opus, Sonnet и Haiku.

Как платформа поддерживает долгоживущие агенты?

Использует переработанный Agent Runtime, предназначенный для долгоживущих агентов, сохраняющих состояние в течение дней, с Memory Bank для постоянного долгосрочного контекста.

Как реализовано управление и мониторинг?

Управление поддерживается через Agent Identity, Agent Registry и Agent Gateway, а качество и мониторинг — через Agent Simulation, Agent Evaluation и Agent Observability (включая трассировку выполнения и реальное время просмотра рассуждений агента).

Альтернативы

• Создание агентов с помощью стека модель + оркестрация (универсальные AI-сервисы): Вместо专用ной платформы для агентов команды могут комбинировать хостинг моделей, оркестрацию и собственные инструменты управления; это даёт гибкость, но обычно требует больше работы по интеграции.
• Рабочие процессы на базе Vertex AI без专用ного слоя платформы для агентов: Организации, уже использующие Vertex AI, могут строить функциональность агентов напрямую, но источник указывает, что будущие сервисы и эволюция roadmap Vertex AI будут доступны исключительно через Agent Platform, а не как самостоятельные сервисы.
• Собственные корпоративные решения для агентов: Команды могут разрабатывать индивидуальную инфраструктуру агентов для нужд управления и выполнения; это смещает усилия на инженерию, наблюдаемость и операционные контроли.
• Фреймворки для агентов, ориентированные в основном на разработку: Некоторые инструменты фокусируются на создании агентов, но могут не предоставлять такой же интегрированный набор возможностей runtime-состояния, централизованных компонентов управления и оценки/наблюдаемости, как описано здесь.