Descripción general de Agent Platform

Gemini Enterprise Agent Platform es una plataforma unificada para crear, implementar, administrar y optimizar agentes de IA de nivel empresarial y soluciones basadas en modelos. Como evolución de Vertex AI, admite el ciclo de vida completo de la IA, desde el acceso a más de 200 modelos de base hasta la implementación y administración de tus agentes.

Agent Platform se adapta a tu nivel de conocimientos con herramientas para todos los niveles de habilidad:

  • Desarrollo con poco código:
    • Agent Studio: Diseña agentes e interactúa con modelos sin código.
  • Desarrollo basado en código:
    • Notebooks de Colab Enterprise: Realiza desarrollo basado en código, análisis de datos y experimentación.
    • Kit de desarrollo de agentes: Crea agentes sofisticados capaces de realizar razonamientos complejos y usar herramientas con este framework modular e independiente del modelo.

Para satisfacer los requisitos empresariales, Agent Platform incluye seguridad y administración integradas. Agent Identity te permite otorgar permisos detallados a los agentes. Agent Gateway, junto con Model Armor, protege todas las interacciones de los agentes, aplica políticas de tiempo de ejecución y ayuda a proteger contra amenazas y garantizar operaciones compatibles.

Componentes de Gemini Enterprise Agent Platform

Diagrama de la arquitectura de la plataforma de agentes de Gemini Enterprise, en el que se muestran los cuatro pilares: Crear, Escalar, Administrar y Optimizar.
Figura 1: Agent Platform se organiza en torno a cuatro pilares: Compilación, Escala, Administración y Optimización.

Gemini Enterprise Agent Platform se organiza en torno a cuatro pilares clave:

Compilación

  • Kit de desarrollo de agentes: Un framework modular e independiente del modelo para crear e implementar agentes de IA complejos.
  • **Agent Studio:** Un lienzo visual con poco código para diseñar, crear prototipos y administrar bucles de razonamiento y flujos de trabajo de agentes.
  • Agent Garden: Una biblioteca de agentes y plantillas prediseñados para acelerar el desarrollo.
  • Model Garden: Acceso a los modelos de vanguardia de Google (como los modelos de Gemini), de terceros y de código abierto.
  • Motor RAG: Conecta de forma segura los datos privados de la empresa a los LLM para mejorar la precisión de las respuestas y reducir las alucinaciones.
  • **Vector Search:** Motor de búsqueda nativo de IA para almacenar, buscar y administrar datos para aplicaciones de IA.

Escala

  • Escala agentes con Agent Runtime: Entorno de ejecución escalable y de alto rendimiento para implementar y administrar agentes, que admite funciones como inicios en frío de menos de un segundo y agentes de larga duración.
  • **Sesiones de Agent Platform:** Administra el contexto y los datos con estado dentro de una sola interacción del agente.
  • Memory Bank de Agent Platform: Permite que los agentes tengan memoria persistente y recuperen información en varias sesiones.
  • Ejecución de código: Permite que los agentes de IA generen y ejecuten código de Python en un entorno seguro y aislado para realizar cálculos, análisis de datos y otra lógica compleja.

Administrar

  • Registro de agentes: Un catálogo centralizado para descubrir, hacer un seguimiento y administrar todos los agentes, las herramientas y los servidores de MCP en toda la organización.
  • Identidad del agente: Proporciona una identidad única y completamente administrada para cada agente, lo que permite un control de acceso y una auditoría seguros.
  • Agent Gateway: Un punto central de aplicación de políticas para administrar todas las llamadas a herramientas de agentes, administrar la autenticación y aplicar políticas de seguridad.
  • **Políticas de administración:** Incluye la protección de contenido y la administración semántica para mitigar riesgos como la filtración de datos y garantizar el cumplimiento.
  • **Análisis de amenazas y vulnerabilidades de IA:** Detección de amenazas y análisis de vulnerabilidades en tiempo real específicos para sistemas de agentes.

Optimizar

  • Evaluación de agentes Evalúa sistemáticamente la calidad de los agentes con herramientas como Multi-Turn AutoRaters y Online Evaluation para el tráfico en vivo.
  • Simula y evalúa el comportamiento de los agentes Genera situaciones de prueba sintéticas y simula interacciones de usuarios de varios turnos con personajes configurables para probar la lógica de los agentes.
  • Observabilidad Las herramientas integrales de supervisión, registro y seguimiento, incluido el Visor de seguimiento unificado, proporcionan visibilidad detallada del razonamiento y el rendimiento de los agentes para una depuración eficaz.
  • Optimiza las instrucciones de los agentes Refina de forma programática las instrucciones del sistema de los agentes y las descripciones de las herramientas analizando los patrones de fallas y proponiendo actualizaciones específicas.

Cómo usar esta documentación

La documentación de Agent Platform se organiza en secciones para ayudarte a encontrar la información que necesitas. Usa las pestañas de navegación para explorar las diferentes áreas de la plataforma:

  • Studio: Descubre cómo usar Agent Studio para el diseño de instrucciones, el ajuste de modelos y otras interacciones basadas en la IU con modelos.
  • Agentes: Explora cómo crear, implementar y administrar agentes de IA para casos de uso empresariales con el framework y las herramientas de agentes de Agent Platform.
  • Modelos: Obtén información sobre los modelos de IA generativa disponibles en Agent Platform, incluidos los modelos de Gemini, y cómo usarlos en tus aplicaciones.
  • Notebooks: Encuentra información sobre el uso de notebooks de Colab Enterprise para el desarrollo de modelos basados en código, el análisis de datos y la experimentación.

¿Qué sigue?

Descripción general

Aprende a compilar agentes en Google Agent Platform.

Guía

Descubre las cinco formas de implementar un agente en el entorno de ejecución de Agent Platform según tus necesidades de desarrollo.

Guía

Explora situaciones comunes para agentes y modelos.