La piattaforma agentica Gemini Enterprise è una piattaforma unificata per creare, eseguire il deployment, gestire e ottimizzare agenti AI di livello enterprise e soluzioni basate su modelli. Come evoluzione di Agent Platform, supporta l'intero ciclo di vita dell'AI, dall'accesso a oltre 200 foundation model al deployment e alla gestione degli agenti.
Agent Platform ti offre strumenti per tutti i livelli di competenza:
- Sviluppo low-code:
- Agent Studio: progetta agenti e interagisci con i modelli senza codice.
- Sviluppo basato su codice:
- Notebook Colab Enterprise: esegui sviluppo basato su codice, analisi dei dati e sperimentazione.
- Agent Development Kit: crea agenti sofisticati in grado di eseguire ragionamenti complessi e utilizzare strumenti con questo framework modulare e indipendente dal modello.
Per soddisfare i requisiti aziendali, Agent Platform include sicurezza e governance integrate. L'identità dell'agente ti consente di concedere autorizzazioni granulari agli agenti. Agent Gateway, insieme a Model Armor, protegge tutte le interazioni degli agenti, applica le policy di runtime e aiuta a proteggere dalle minacce e a garantire operazioni conformi.
Componenti della piattaforma agentica Gemini Enterprise
La piattaforma agentica Gemini Enterprise è organizzata in base a quattro pilastri principali:
Build
- Agent Development Kit: un framework modulare e indipendente dal modello per la creazione e il deployment di agenti AI complessi.
- Agent Studio: Un canvas visivo low-code per progettare, creare prototipi e gestire i cicli di ragionamento e i workflow degli agenti.
- Agent Garden: Una libreria di agenti e modelli predefiniti per accelerare lo sviluppo.
- Model Garden: Accesso ai modelli di frontiera di Google (come i modelli Gemini), di terze parti e open source.
- RAG Engine: collega in modo sicuro i dati aziendali privati agli LLM per migliorare l'accuratezza delle risposte e ridurre le allucinazioni.
- Ricerca vettoriale: motore di ricerca nativo per l'AI per archiviare, cercare e gestire i dati per le applicazioni AI.
Scala
- Scala gli agenti con Agent Runtime: ambiente di runtime scalabile e ad alte prestazioni per il deployment e la gestione degli agenti, che supporta funzionalità come gli avvii a freddo in meno di un secondo e gli agenti a lunga esecuzione.
- Sessioni di Agent Platform: gestisce i dati con stato e il contesto all'interno di una singola interazione dell'agente.
- **Memory Bank di Agent Platform:** consente agli agenti di avere una memoria persistente e di richiamare le informazioni in più sessioni.
- Esecuzione del codice: consente agli agenti AI di generare ed eseguire codice Python in un ambiente sandbox sicuro per eseguire calcoli, analisi dei dati e altre logiche complesse.
Regola
- Registro agenti: Un catalogo centralizzato per scoprire, monitorare e gestire tutti gli agenti, gli strumenti e i server MCP dell'organizzazione.
- Identità dell'agente: Fornisce un'identità univoca e completamente gestita per ogni agente, consentendo il controllo degli accessi e l'audit sicuri.
- Agent Gateway: un punto centrale di applicazione delle policy per gestire tutte le chiamate agli strumenti degli agenti, gestire l'autenticazione e applicare le policy di sicurezza.
- **Policy di governance:** tra cui Protezione dei contenuti e Governance semantica per mitigare i rischi come la perdita di dati e garantire la conformità.
- Scansione di minacce e analisi delle vulnerabilità dell'AI: rilevamento delle minacce e analisi delle vulnerabilità in tempo reale specifici per i sistemi agentici
Ottimizza
- Valutazione dell'agente valuta sistematicamente la qualità dell'agente con strumenti come i valutatori automatici multi-turno e la valutazione online per il traffico in tempo reale.
- Simula e valuta il comportamento dell'agente Genera scenari di test sintetici e simula le interazioni utente multi-turno con personaggi configurabili per testare la logica dell'agente.
- Osservabilità Strumenti completi di monitoraggio, logging e tracciamento, incluso il visualizzatore di tracce unificato, forniscono una visibilità dettagliata sul ragionamento e sulle prestazioni dell'agente per un debug efficace.
- Ottimizza i prompt dell'agente perfeziona a livello di programmazione le istruzioni di sistema e le descrizioni degli strumenti dell'agente analizzando i pattern di errore e proponendo aggiornamenti mirati.
Come utilizzare questa documentazione
La documentazione di Agent Platform è organizzata in sezioni per aiutarti a trovare le informazioni di cui hai bisogno. Utilizza le schede di navigazione per esplorare le diverse aree della piattaforma:
- Studio: scopri come utilizzare Agent Studio per la progettazione di prompt, l'ottimizzazione dei modelli e altre interazioni basate sull'interfaccia utente con i modelli.
- Agenti: scopri come creare, eseguire il deployment e gestire agenti AI per casi d'uso aziendali utilizzando il framework e gli strumenti degli agenti di Agent Platform.
- Modelli: scopri i modelli di AI generativa disponibili in Agent Platform, inclusi i modelli Gemini, e come utilizzare li nelle tue applicazioni.
- Notebook: trova informazioni sull'utilizzo dei notebook Colab Enterprise per lo sviluppo di modelli basati su codice, l'analisi dei dati e la sperimentazione.
Passaggi successivi
Esegui il deployment degli agenti
Scopri i cinque modi per eseguire il deployment di un agente in Agent Platform Runtime in base alle tue esigenze di sviluppo.