Platform Agen Gemini Enterprise adalah platform terpadu untuk membangun, men-deploy, mengatur, dan mengoptimalkan agen AI dan solusi berbasis model tingkat perusahaan. Sebagai evolusi Vertex AI, platform ini mendukung siklus proses AI lengkap, mulai dari mengakses lebih dari 200 model dasar hingga men-deploy dan mengelola agen Anda.
Platform Agen siap membantu Anda, dengan alat untuk semua tingkat keahlian:
- Pengembangan low-code:
- Agent Studio: Mendesain agen dan berinteraksi dengan model tanpa kode.
- Pengembangan berbasis kode:
- Notebook Colab Enterprise: Melakukan pengembangan berbasis kode, analisis data, dan eksperimen.
- Agent Development Kit: Membangun Agen canggih yang mampu melakukan penalaran kompleks dan penggunaan alat dengan framework modular dan agnostik model ini.
Untuk memenuhi persyaratan perusahaan, Platform Agen menyertakan keamanan dan tata kelola terintegrasi. Identitas Agen memungkinkan Anda memberikan izin terperinci kepada agen. Agent Gateway, bersama dengan Model Armor, mengamankan semua interaksi agen, menerapkan kebijakan runtime, dan membantu melindungi dari ancaman serta memastikan operasi yang sesuai.
Komponen Platform Agen Gemini Enterprise
Platform Agen Gemini Enterprise diatur dalam empat pilar utama:
Build
- Agent Development Kit: Framework modular dan agnostik model untuk membangun dan men-deploy agen AI yang kompleks.
- Agent Studio: Canvas visual low-code untuk mendesain, membuat prototipe, dan mengelola alur kerja dan loop penalaran agen.
- Agent Garden: A library agen dan template bawaan untuk mempercepat pengembangan.
- Model Garden: Akses ke model canggih Google (seperti model Gemini), model pihak ketiga, dan model open source.
- Mesin RAG: Menghubungkan data perusahaan pribadi ke LLM dengan aman untuk meningkatkan akurasi jawaban dan mengurangi halusinasi.
- Penelusuran Vektor: Mesin telusur native AI untuk menyimpan, menelusuri, dan mengelola data untuk aplikasi AI.
Scale
- Menskalakan agen dengan Runtime Agen: Lingkungan runtime berperforma tinggi dan dapat diskalakan untuk men-deploy dan mengelola agen, yang mendukung fitur seperti cold start sub-detik dan agen yang berjalan lama. agen.
- Sesi Platform Agen: Mengelola data dan konteks stateful dalam satu interaksi agen.
- Bank Memori Platform Agen: Memungkinkan agen memiliki memori persisten dan mengingat informasi di beberapa sesi.
- Eksekusi Kode: Memungkinkan agen AI membuat dan menjalankan kode Python di lingkungan sandbox yang aman untuk melakukan penghitungan, analisis data, dan logika kompleks lainnya.
Govern
- Registry Agen: Katalog terpusat untuk menemukan, melacak, dan mengelola semua agen, alat, dan server MCP di seluruh organisasi.
- Identitas Agen: Menyediakan identitas terkelola sepenuhnya dan unik untuk setiap agen, sehingga memungkinkan kontrol akses dan audit yang aman.
- Agent Gateway: Titik penerapan kebijakan pusat untuk mengatur semua panggilan alat agen, mengelola autentikasi, dan menerapkan kebijakan keamanan.
- Kebijakan Tata Kelola: Termasuk Perlindungan Konten dan Tata Kelola Semantik untuk mengurangi risiko seperti kebocoran data dan memastikan kepatuhan.
- **Pemindaian ancaman dan kerentanan AI:** Pendeteksian ancaman dan pemindaian kerentanan real-time yang khusus untuk sistem agentic.
Optimize
- **Evaluasi agen** Menilai kualitas agen secara sistematis dengan alat seperti Multi-Turn AutoRaters dan Evaluasi Online untuk traffic langsung.
- Mensimulasikan dan mengevaluasi perilaku agen Membuat skenario pengujian sintetis dan mensimulasikan interaksi pengguna multi-turn dengan persona yang dapat dikonfigurasi untuk menguji logika agen.
- Kemampuan observasi Alat pemantauan, logging, dan pelacakan komprehensif, termasuk Unified Trace Viewer, memberikan visibilitas mendetail tentang penalaran dan performa agen untuk proses debug yang efektif.
- Mengoptimalkan perintah agen Memperbaiki deskripsi alat dan petunjuk sistem agen secara terprogram dengan menganalisis pola kegagalan dan mengusulkan update yang ditargetkan.
Cara menggunakan dokumentasi ini
Dokumentasi Platform Agen diatur dalam beberapa bagian untuk membantu Anda menemukan informasi yang Anda butuhkan. Gunakan tab navigasi untuk menjelajahi berbagai area platform:
- Studio: Temukan cara menggunakan Agent Studio untuk desain perintah, penyesuaian model, dan interaksi berbasis UI lainnya dengan model.
- Agen: Pelajari cara membangun, men-deploy, dan mengelola agen AI untuk kasus penggunaan perusahaan menggunakan framework dan alat agen Platform Agen.
- Model: Pelajari model AI generatif yang tersedia di Platform Agen, termasuk model Gemini, dan cara menggunakannya dalam aplikasi Anda.
- Notebook: Temukan informasi tentang penggunaan notebook Colab Enterprise untuk pengembangan model berbasis kode, analisis data, dan eksperimen.
Langkah berikutnya
Men-deploy agen
Pelajari lima cara untuk men-deploy agen di Runtime Platform Agen berdasarkan kebutuhan pengembangan Anda.