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 以上の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 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のユーザーに対応できるツールを提供します。
- ノーコードとローコードの開発:
- Agent Studio: コードを使用せずにエージェントを設計し、モデルを操作します。
- 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。Agent Identity 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の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、脅威から保護し、コンプライアンスに準拠したオペレーションを確保します。
Gemini Enterprise Agent Platform のコンポーネント
Gemini Enterprise Agent Platform は、次の 4 つの柱を中心に構成されています。
ビルド
- Agent Development Kit: 複雑な AI エージェントを構築してデプロイするための、モジュール型のモデルに依存しないフレームワーク。
- 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 の最先端モデル（Gemini モデルなど）、サードパーティ、 オープンソースのモデルにアクセスできます。
- RAG Engine: 非公開のエンタープライズ 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。
- Vector Search: 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。
スケーリング
- 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エージェントなどの機能をサポートしています。
- Agent Platform Sessions: 単一のエージェント インタラクション内でステートフル データとコンテキストを管理します。
- Agent Platform メモリバンク: 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
- Agent Registry: 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。
- Agent Gateway: すべてエージェント ツールの呼び出しを管理し、 認証を管理し、セキュリティ ポリシーを適用するための中央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、 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 合成テスト シナリオを生成し、構成可能なペルソナを使用して複数ターンのユーザー インタラクションをシミュレートして、エージェント ロジックのストレステストを行います。
- オブザーバビリティ 統合トレース ビューアなどの包括的なモニタリング、ロギング、トレース ツールにより、エージェントの推論とパフォーマンスの詳細な可視化が可能になり、効果的なデバッグが可能になります。
- エージェントのプロンプトを最適化する 失敗パターンを分析し、的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記述をプログラムで改善します。
このドキュメントの使用方法
Agent Platform のドキュメントは、必要な情報を見つけやすいようにセクションに分かれています。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てください。
- Studio: Agent Studio を使用して、プロンプトの設計、モデル チューニング、モデルとのその他の UI ベースのインタラクション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: Gemini モデルなど、 Agent Platform で使用できる生成 AI モデルと、 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。