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 Agent Platform, 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 experiencia y te ofrece 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. La identidad del agente te permite otorgar permisos detallados a los agentes. Agent Gateway, junto con Model Armor, protege todas las interacciones de los agentes, aplica políticas en tiempo de ejecución y ayuda a proteger contra amenazas y garantizar operaciones que cumplan con las políticas.
Componentes de la Agent Platform de Gemini Enterprise
La Agent Platform de Gemini Enterprise 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 de 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 avanzados de Google (como los modelos de Gemini), de terceros y de código abierto
- Motor de RAG: Conecta de forma segura los datos empresariales privados 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 en menos de un segundo y agentes de ejecución prolongada.
- Sesiones de la plataforma de agentes: 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 recuerden información en varias sesiones.
- Ejecución de código: Permite que los agentes de IA generen y ejecuten código de Python en un entorno seguro de zona de pruebas para realizar cálculos, análisis de datos y otra lógica compleja.
Administrar
- Registro de agentes: Es 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.
- Puerta de enlace de agentes: Es un punto central de aplicación de políticas para controlar todas las llamadas a herramientas de agentes, administrar la autenticación y aplicar políticas de seguridad.
- Políticas de gobernanza: Incluyen la protección de contenido y la gobernanza semántica para mitigar riesgos como la filtración de datos y garantizar el cumplimiento.
- Análisis de amenazas y vulnerabilidades de la IA: Detección de amenazas y análisis de vulnerabilidades en tiempo real específicos para sistemas basados en agentes.
Optimizar
- Evaluación del agente Evalúa sistemáticamente la calidad del agente con herramientas como los evaluadores automáticos de varios turnos y la evaluación en línea para el tráfico en vivo.
- Simula y evalúa el comportamiento del agente Genera situaciones de prueba sintéticas y simula interacciones de varios turnos con usuarios con arquetipos configurables para probar la lógica del agente.
- Observabilidad Las herramientas integrales de supervisión, registro y seguimiento, incluido el Visor de seguimiento unificado, proporcionan visibilidad detallada del razonamiento y el rendimiento del agente para una depuración eficaz.
- Optimiza las instrucciones del agente Mejora de forma programática las instrucciones del sistema y las descripciones de las herramientas del agente analizando los patrones de errores y proponiendo actualizaciones específicas.
Cómo usar esta documentación
La documentación de la Plataforma de agentes está organizada 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 diseñar instrucciones, ajustar modelos y realizar otras interacciones basadas en la IU con los modelos.
- Agentes: Explora cómo compilar, implementar y administrar agentes de IA para casos de uso empresariales con el framework y las herramientas de agentes de la Plataforma de agentes.
- 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 para usar notebooks de Colab Enterprise para el desarrollo de modelos basados en código, el análisis de datos y la experimentación.
¿Qué sigue?
Descripción general de la compilación
Aprende a crear agentes en Google Agent Platform.
Implementar agentes
Conoce las cinco formas de implementar un agente en el entorno de ejecución de Agent Platform según tus necesidades de desarrollo.