Gemini Enterprise Agent Platform は、エンタープライズ グレードの AI エージェントとモデルベースのソリューションを構築、デプロイ、管理、最適化するための統合プラットフォームです。Agent Platform の進化版として、200 を超える基盤モデルへのアクセスからエージェントのデプロイと管理まで、AI のライフサイクル全体をサポートします。
Agent Platform は、あらゆるスキルレベルに対応したツールを提供し、ユーザーのニーズに応えます。
- ローコード開発:
- Agent Studio: コードなしでエージェントを設計し、モデルとやり取りします。
- コードベースの開発:
- Colab Enterprise ノートブック: コードベースの開発、データ分析、テストを行います。
- Agent Development Kit: このモジュール型のモデルに依存しないフレームワークを使用して、複雑な推論とツールの使用が可能な高度なエージェントを構築します。
エンタープライズの要件を満たすため、Agent Platform には統合されたセキュリティとガバナンスが含まれています。エージェント ID を使用すると、エージェントにきめ細かい権限を付与できます。Agent Gateway は、Model Armor とともに、すべてのエージェント インタラクションを保護し、ランタイム ポリシーを適用して、脅威からの保護とコンプライアンスに準拠したオペレーションの確保に役立ちます。
Gemini Enterprise Agent Platform のコンポーネント
Gemini Enterprise Agent Platform は、次の 4 つの重要な柱を中心に構成されています。
ビルド
- Agent Development Kit: 複雑な AI エージェントの構築とデプロイを目的とした、モデルに依存しないモジュラー フレームワーク。
- Agent Studio: エージェントの推論ループとワークフローを設計、プロトタイピング、管理するためのローコードのビジュアル キャンバス。
- Agent Garden: 開発を加速するための事前構築済みのエージェントとテンプレートのライブラリ。
- Model Garden: Google のフロンティア モデル（Gemini モデルなど）、サードパーティ モデル、オープンソース モデルにアクセスできます。
- RAG Engine: 非公開の企業データを LLM に安全に接続して、回答の精度を高め、ハルシネーションを減らします。
- ベクトル検索: AI アプリケーションのデータを保存、検索、管理するための AI ネイティブ検索エンジン。
スケール
- Agent Runtime でエージェントをスケーリングする: エージェントのデプロイと管理のための高性能でスケーラブルなランタイム環境。1 秒未満のコールド スタートや長時間実行されるエージェントなどの機能をサポートします。
- Agent Platform Sessions: 単一のエージェント インタラクション内のステートフル データとコンテキストを管理します。
- Agent Platform Memory Bank: エージェントが永続的なメモリを持ち、複数のセッションにわたって情報を呼び出すことができるようにします。
- コード実行: AI エージェントが安全なサンドボックス環境で Python コードを生成して実行し、計算、データ分析、その他の複雑なロジックを実行できるようにします。
管理
- エージェント レジストリ: 組織全体のすべてのエージェント、ツール、MCP サーバーを検出、追跡、管理するための一元化されたカタログ。
- エージェント ID: 各エージェントにフルマネージドの一意の ID を提供し、安全なアクセス制御と監査を可能にします。
- エージェント ゲートウェイ: すべてエージェント ツール呼び出しを管理し、認証を管理し、セキュリティ ポリシーを適用する一元的なポリシー適用ポイント。
- ガバナンス ポリシー: コンテンツ保護やセマンティック ガバナンスなどにより、データ漏洩などのリスクを軽減し、コンプライアンスを確保します。
- AI の脅威と脆弱性のスキャン: エージェント システムに固有のリアルタイムの脅威検出と脆弱性スキャン。
最適化
- エージェントの評価 Multi-Turn AutoRaters やリアルタイム交通情報のオンライン評価などのツールを使用して、エージェントの品質を体系的に評価します。
- エージェントの動作をシミュレートして評価する 構成可能なペルソナを使用して合成テスト シナリオを生成し、マルチターンのユーザー インタラクションをシミュレートして、エージェント ロジックをストレステストします。
- オブザーバビリティ 包括的なモニタリング、ロギング、トレース ツール（統合トレース ビューアなど）により、エージェントの推論とパフォーマンスの詳細な可視性が提供され、効果的なデバッグが可能になります。
- エージェント プロンプトを最適化する 失敗パターンを分析し、対象を絞った更新を提案することで、エージェントのシステム指示とツール説明をプログラムで調整します。
このドキュメントの使用方法
Agent Platform のドキュメントは、必要な情報を簡単に見つけられるように、セクションごとに整理されています。ナビゲーション タブを使用して、プラットフォームのさまざまな領域を確認します。
- Studio: Agent Studio を使用して、プロンプトの設計、モデルのチューニング、モデルとの UI ベースの操作を行う方法について説明します。
- エージェント: Agent Platform のエージェント フレームワークとツールを使用して、エンタープライズ ユースケース向けの AI エージェントを構築、デプロイ、管理する方法について説明します。
- モデル: Agent Platform で使用可能な生成 AI モデル（Gemini モデルなど）と、アプリケーションでの使用方法について説明します。
- ノートブック: コードベースのモデル開発、データ分析、テストに Colab Enterprise ノートブックを使用する方法について説明します。