Gemini Enterprise Agent Platform est une plate-forme unifiée permettant de créer, de déployer, de gérer et d'optimiser des agents IA et des solutions basées sur des modèles de niveau professionnel. Évolution d'Agent Platform, elle prend en charge l'intégralité 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 grâce à des outils adaptés à tous les profils :
- 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 basés sur le code, des analyses de données et des tests.
- Agent Development Kit : créez des agents sophistiqués capables de raisonnement complexe et d'utilisation d'outils grâce à ce framework modulaire et indépendant des modèles.
Pour répondre aux exigences des entreprises, Agent Platform inclut des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance intégrées. Agent Identity 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 contribue à protéger contre les menaces et à garantir des opérations conformes.
Composants de Gemini Enterprise Agent Platform
Gemini Enterprise Agent Platform s'articule autour de quatre piliers clés :
Créer
- **Agent Development Kit** : framework modulaire et indépendant des modèles permettant de créer et de déployer des agents IA complexes.
- **Agent Studio** : canevas visuel nécessitant peu de code pour concevoir, prototyper et gérer les boucles de raisonnement et les workflows des agents.
- **Agent Garden** : A bibliothèque d'agents et de modèles prédéfinis pour accélérer le développement.
- Model Garden: Accès aux modèles de pointe de Google (comme les modèles Gemini), 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.
- **Recherche vectorielle** : moteur de recherche natif de l'IA pour stocker, rechercher et gérer des données pour les applications d'IA.
Évoluer
- Faire évoluer les 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 à longue durée d'exécution. agents.
- Sessions Agent Platform : gère les données et le contexte avec état au sein d'une seule interaction d'agent.
- **Banque de mémoire Agent Platform** : permet aux agents de disposer d'une mémoire persistante et de rappeler des informations sur plusieurs sessions.
- Exécution de code : permet aux agents IA de générer et d'exécuter du code Python dans un environnement sécurisé en bac à sable pour effectuer des calculs, des analyses de données et d'autres logiques complexes.
Gérer
- Registre d'agents : catalogue centralisé pour découvrir, suivre et gérer tous les agents, outils et serveurs MCP de l'organisation.
- Identité de l'agent : fournit une identité unique entièrement gérée pour chaque agent, ce qui permet un contrôle des accès et un audit sécurisés.
- **Agent Gateway** : point central d'application des règles pour régir tous les appels d'outils d'agent, gérer l'authentification et 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 garantir la conformité.
- **Analyse des menaces et des failles de l'IA** : détection des menaces en temps réel et analyse des failles spécifiques aux systèmes agentiques.
Optimiser
- Évaluation des agents Évaluez de manière systématique la qualité des agents à l'aide d'outils tels que les évaluateurs automatiques multi-tours et l'évaluation en ligne pour la circulation en temps réel.
- Simuler et évaluer le comportement des agents Générez des scénarios de test synthétiques et simulez des interactions utilisateur multi-tours avec des personas configurables pour tester la logique des agents.
- Observabilité Des outils complets de surveillance, de journalisation et de traçage, y compris le visualiseur de traces unifié, offrent une visibilité détaillée sur le raisonnement et les performances des agents pour un débogage efficace.
- Optimiser les prompts des agents affinez par programmation les instructions système et les descriptions d'outils des agents en analysant les schémas d'échec et en proposant des mises à jour ciblées.
Comment utiliser cette documentation
La documentation d'Agent Platform 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 la conception de prompts, le réglage de modèles et d'autres interactions basées sur l'interface utilisateur avec des modèles.
- Agents : découvrez comment créer, déployer et gérer des agents IA pour des cas d'utilisation en entreprise à l'aide du framework et des outils d'agent d'Agent Platform.
- Modèles : découvrez les modèles d'IA générative disponibles dans Agent Platform, y compris les modèles Gemini, et comment 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.
Étape suivante
Présentation de la création
Découvrez comment créer des agents dans Google Agent Platform.
Déployer des agents
Découvrez les cinq façons de déployer un agent sur Agent Platform Runtime en fonction de vos besoins de développement.