Die Agent Platform bietet Tools für alle Kompetenzstufen:
- Low-Code-Entwicklung:
- Agent Studio: Agenten entwerfen und mit Modellen interagieren, ohne Code zu schreiben.
- Codebasierte Entwicklung:
- Colab Enterprise-Notebooks: Codebasierte Entwicklung, Datenanalyse und Experimente durchführen.
- Agent Development Kit: Mit diesem modularen, modellunabhängigen Framework können Sie komplexe KI-Agenten erstellen, die zu komplexen Schlussfolgerungen und zur Verwendung von Tools fähig sind.
Um die Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen, bietet die Agent Platform integrierte Sicherheits- und Governance-Funktionen. Mit der Agentenidentität können Sie Agenten detaillierte Berechtigungen gewähren. Agent Gateway schützt zusammen mit Model Armor alle Agent-Interaktionen, erzwingt Laufzeitrichtlinien und hilft, Bedrohungen abzuwehren und die Compliance zu gewährleisten.
Komponenten der Gemini Enterprise Agent Platform
Die Gemini Enterprise Agent Platform basiert auf vier Hauptpfeilern:
Build
Mit diesen Tools und Diensten können Sie Ihre KI-Agenten entwerfen, Prototypen erstellen und entwickeln.
- Agent Development Kit: Ein modulares, modellunabhängiges Framework zum Erstellen und Bereitstellen komplexer KI-Agenten.
- Agent Studio: Ein visueller Low-Code-Canvas zum Entwerfen, Erstellen von Prototypen und Verwalten von Reasoning Loops und Workflows für KI-Agenten.
- Agent Garden: Eine Bibliothek mit vordefinierten Agenten und Vorlagen, um die Entwicklung zu beschleunigen.
- CodeMender: Ein autonomer KI-Codesicherheits-Agent, der Sicherheitslücken in Ihrer Codebasis findet, verifiziert und behebt.
- Model Garden: Zugriff auf die Frontier-Modelle von Google (z. B. Gemini-Modelle), Drittanbieter- und Open-Source-Modelle.
- RAG-Engine: Verbindet private Unternehmensdaten sicher mit LLMs, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern und Halluzinationen zu reduzieren.
- Vektorsuche: KI-native Suchmaschine zum Speichern, Suchen und Verwalten von Daten für KI-Anwendungen.
- Managed Agents API auf der Agent Platform: Eine konfigurationsgesteuerte, REST-orientierte API zum Erstellen autonomer Agenten in einer vollständig verwalteten Sandbox. Mit der Agents API können Sie Agentenkonfigurationen und Sandbox-Umgebungen mit eingebundenen Quellen wie Skills und Artefakten erstellen und verwalten. Mit der Interactions API können Sie zur Laufzeit direkt mit Ihren bereitgestellten Agenten interagieren.
Skalieren
Sie können Ihre KI-Agenten in einer leistungsstarken, zustandsorientierten Laufzeitumgebung bereitstellen und verwalten.
- KI-Agenten mit Agent Runtime skalieren: Leistungsstarke, skalierbare Laufzeitumgebung für die Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten, die Funktionen wie Kaltstarts in weniger als einer Sekunde und langlebige KI-Agenten unterstützt.
- Agent Platform-Sessions: Verwaltet zustandsorientierte Daten und Kontext innerhalb einer einzelnen Agent-Interaktion.
- Agent Platform Memory Bank: Ermöglicht es KI-Agenten, Informationen über mehrere Sitzungen hinweg zu speichern und abzurufen.
- Code-Ausführung: Ermöglicht KI-Agenten, Python-Code in einer sicheren Sandbox-Umgebung zu generieren und auszuführen, um Berechnungen, Datenanalysen und andere komplexe Logik auszuführen.
Regulieren
Sichern, katalogisieren und verwalten Sie Ihre Agenten mit Kontrollen und Richtlinien auf Unternehmensniveau.
- Agent Registry: Ein zentraler Katalog zum Suchen, Verfolgen und Verwalten aller KI-Agenten, Tools und MCP-Server im gesamten Unternehmen.
- Agent Identity: Bietet eine vollständig verwaltete, eindeutige Identität für jeden KI-Agenten und ermöglicht so eine sichere Zugriffssteuerung und ein sicheres Auditing.
- Agent Gateway: Ein zentraler Punkt für die Richtlinienerzwingung, um alle Toolaufrufe von KI-Agenten zu steuern, die Authentifizierung zu verwalten und Sicherheitsrichtlinien anzuwenden.
- Governance-Richtlinien: Einschließlich Inhaltsschutz und semantischer Governance, um Risiken wie Datenlecks zu minimieren und Compliance zu gewährleisten.
- Scannen auf KI-Bedrohungen und ‑Sicherheitslücken: Bedrohungserkennung und Scannen auf Sicherheitslücken in Echtzeit, speziell für agentische Systeme.
- AI Content Detection API: Bietet eine Methode zum Identifizieren von KI-generierten Inhalten, um eine verantwortungsvolle Medien-Governance zu unterstützen.
Optimieren
Bewerten, überwachen und optimieren Sie Ihre KI-Agenten, um hohe Qualität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
- Agentenbewertung: Bewerten Sie die Qualität von Agenten systematisch mit Tools wie Multi-Turn AutoRaters und Online-Bewertung für Live-Traffic.
- Verhalten von KI-Agenten simulieren und bewerten: Generieren Sie synthetische Testszenarien und simulieren Sie Nutzerinteraktionen mit mehreren Turns mit konfigurierbaren Personas, um die Logik von KI-Agenten einem Stresstest zu unterziehen.
- Beobachtbarkeit: Umfassende Tools für Monitoring, Logging und Tracing, einschließlich des Unified Trace Viewer, bieten detaillierte Einblicke in die Argumentation und Leistung von KI-Agenten für eine effektive Fehlerbehebung.
- Agenten-Prompts optimieren: Systemanweisungen und Toolbeschreibungen für Agenten programmatisch verfeinern, indem Fehler-Patterns analysiert und gezielte Aktualisierungen vorgeschlagen werden.
Verwendung dieser Dokumentation
Die Dokumentation zur Agentenplattform ist in Abschnitte unterteilt, damit Sie die benötigten Informationen leichter finden.
Über die Navigations-Tabs können Sie die verschiedenen Bereiche der Plattform aufrufen:
- Studio: Hier erfahren Sie, wie Sie Agent Studio für das Prompt-Design, die Modelloptimierung und andere UI-basierte Interaktionen mit Modellen verwenden.
- KI-Agenten: Erfahren Sie, wie Sie mit dem Agenten-Framework und den Tools der Agent Platform KI-Agenten für Unternehmensanwendungsfälle erstellen, bereitstellen und verwalten.
- Modelle: Hier finden Sie Informationen zu den in der Agent Platform verfügbaren generativen KI-Modellen, einschließlich Gemini-Modellen, und wie Sie sie in Ihren Anwendungen verwenden können.
- Notebooks: Hier finden Sie Informationen zur Verwendung von Colab Enterprise-Notebooks für die codebasierte Modellentwicklung, Datenanalyse und Experimente.
Nächste Schritte
Agenten bereitstellen
Hier erfahren Sie, wie Sie einen Agenten auf der Agent Platform Runtime auf fünf verschiedene Arten bereitstellen können, je nach Ihren Entwicklungsanforderungen.