Gemini Enterprise Agent Platform est une plate-forme unifiée permettant de créer, déployer, gérer et optimiser des agents d'IA de niveau professionnel et des solutions basées sur des modèles. Évolution de Vertex AI, elle prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de l'accès à plus de 200 modèles de fondation au déploiement et à la gestion de vos agents.
Agent Platform s'adapte à votre niveau de compétence et vous propose des outils adaptés :
- Développement nécessitant peu de code
- Agent Studio : concevez des agents et interagissez avec des modèles sans code.
- Développement basé sur le code :
- Notebooks Colab Enterprise : effectuez des développements, des analyses de données et des tests basés sur du code.
- Agent Development Kit : créez des agents sophistiqués capables d'effectuer des raisonnements complexes et d'utiliser des outils grâce à ce framework modulaire et indépendant des modèles.
Pour répondre aux exigences des entreprises, la plate-forme d'agents inclut des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance intégrées. L'identité de l'agent vous permet d'accorder des autorisations précises aux agents. Agent Gateway, associé à Model Armor, sécurise toutes les interactions des agents, applique les règles d'exécution et aide à se protéger contre les menaces et à garantir des opérations conformes.
Composants de Gemini Enterprise Agent Platform
La plate-forme Gemini Enterprise Agent Platform s'articule autour de quatre piliers clés :
Créer
- Agent Development Kit : un framework modulaire et indépendant des modèles permettant de créer et de déployer des agents d'IA complexes.
- Agent Studio : canevas visuel low-code permettant de concevoir, de prototyper et de gérer les boucles de raisonnement et les workflows des agents.
- Agent Garden : bibliothèque d'agents et de modèles prédéfinis pour accélérer le développement.
- Model Garden : accédez aux modèles de pointe de Google (comme les modèles Gemini), ainsi qu'aux modèles tiers et Open Source.
- Moteur RAG : connecte de manière sécurisée les données d'entreprise privées aux LLM pour améliorer la précision des réponses et réduire les hallucinations.
- Vector Search : moteur de recherche natif de l'IA permettant de stocker, de rechercher et de gérer des données pour les applications d'IA.
Échelle
- Faites évoluer vos agents avec Agent Runtime : environnement d'exécution évolutif et hautes performances pour déployer et gérer des agents, avec des fonctionnalités telles que les démarrages à froid en moins d'une seconde et les agents de longue durée.
- Sessions de la plate-forme d'agent : Gère les données avec état et le contexte au cours d'une interaction unique avec l'agent.
- Banque de mémoire Agent Platform : permet aux agents de disposer d'une mémoire persistante et de se souvenir des informations au cours de plusieurs sessions.
- Exécution de code : permet aux agents d'IA de générer et d'exécuter du code Python dans un environnement sécurisé et sandboxé pour effectuer des calculs, des analyses de données et d'autres logiques complexes.
Gérer
- Registre des agents : catalogue centralisé permettant de découvrir, de suivre et de gérer tous les agents, outils et serveurs MCP de l'organisation.
- Identité de l'agent : fournit une identité unique et entièrement gérée pour chaque agent, ce qui permet un contrôle des accès et un audit sécurisés.
- Passerelle d'agent : point d'application des règles centralisé permettant de régir tous les appels d'outils d'agent, de gérer l'authentification et d'appliquer des règles de sécurité.
- Règles de gouvernance : y compris la protection du contenu et la gouvernance sémantique pour atténuer les risques tels que les fuites de données et assurer la conformité.
- Analyse des menaces et des failles de l'IA : Détection des menaces et analyse des failles en temps réel, spécifiques aux systèmes agentiques.
Optimiser
- Évaluation de l'agent Évaluez systématiquement la qualité de l'agent à l'aide d'outils tels que les évaluateurs automatiques multitours et l'évaluation en ligne pour le trafic en direct.
- Simuler et évaluer le comportement de l'agent Générez des scénarios de test synthétiques et simulez des interactions utilisateur multitours avec des personas configurables pour tester la logique de l'agent.
- Observabilité : des outils complets de surveillance, de journalisation et de traçage, y compris le lecteur de traces unifié, offrent une visibilité détaillée sur le raisonnement et les performances des agents pour un débogage efficace.
- Optimiser les requêtes de l'agent Affinez de manière programmatique les instructions système et les descriptions d'outils de l'agent en analysant les schémas d'échec et en proposant des mises à jour ciblées.
Utiliser cette documentation
La documentation de la plate-forme d'agents est organisée en sections pour vous aider à trouver les informations dont vous avez besoin. Utilisez les onglets de navigation pour explorer les différentes zones de la plate-forme :
- Studio : découvrez comment utiliser Agent Studio pour concevoir des requêtes, régler des modèles et effectuer d'autres interactions avec les modèles basées sur l'UI.
- Agents : découvrez comment créer, déployer et gérer des agents d'IA pour des cas d'utilisation en entreprise à l'aide du framework et des outils de la plate-forme d'agents.
- Modèles : découvrez les modèles d'IA générative disponibles dans Agent Platform, y compris les modèles Gemini, et apprenez à les utiliser dans vos applications.
- Notebooks : découvrez comment utiliser les notebooks Colab Enterprise pour le développement de modèles basés sur le code, l'analyse de données et les tests.
Étapes suivantes
Déployer des agents
Découvrez les cinq façons de déployer un agent sur Agent Platform Runtime en fonction de vos besoins de développement.