Esegui il deployment di un agente autonomo su Gemini Enterprise Agent Platform per garantire scalabilità, sicurezza dell'AI e moderazione dei contenuti.
Questa guida ti aiuta a comprendere il modello di applicazione Simple Agent Platform. Puoi utilizzare questo modello per eseguire rapidamente il deployment del tuo agente, insieme alle impostazioni di sicurezza, come applicazione su Google Cloud.
Ad esempio, potresti implementare questo modello per soddisfare le seguenti esigenze aziendali:
| Esempio | Esigenza aziendale | Implementazione |
|---|---|---|
| Bot per le norme interne delle risorse umane | Un'organizzazione ha bisogno di un assistente RU sicuro per rispondere alle domande dei dipendenti, proteggendo al contempo i dati sensibili e mantenendo un linguaggio professionale. | La protezione dei dati sensibili impedisce le fughe di PII, mentre i filtri di sicurezza mantengono un tono professionale. Il runtime serverless viene scalato per gestire la domanda. |
| Assistente di programmazione sicuro | Una società di sviluppo ha bisogno di uno strumento di AI per spiegare gli snippet di codice, impedendo al contempo tentativi di jailbreak e prompt injection dannosi. | Model Armor blocca gli attacchi avversariali e i jailbreak, mentre i criteri di applicazione interrompono le connessioni quando vengono rilevati payload dannosi. |
| Guida multilingue al trasporto pubblico | Un'autorità di transito ha bisogno di un assistente multilingue per i turisti che filtri rigorosamente i contenuti offensivi in tutte le lingue supportate. | Il rilevamento multilingue applica filtri di sicurezza a tutte le query. Un'identità gestita limita l'accesso dell'agente ai dati relativi al trasporto pubblico. |
Architettura
La seguente immagine mostra i componenti e le connessioni del modello:
Il modello include i seguenti componenti:
Agent Runtime: ospita la logica dell'agente in un ambiente serverless gestito. L'ambiente può fare lo scale up fino a tre istanze per mantenere le prestazioni. Le prestazioni del sistema vengono acquisite per il monitoraggio e il debug.
Modello Model Armor: esamina l'input e l'output del modello per bloccare fughe di dati sensibili, tentativi di jailbreak o contenuti tossici. Utilizza la variabile
model_armor_template_MODEL_ARMOR_TEMPLATE_IDnel codice dell'agente per applicare le norme di sicurezza agli input e agli output dell'agente.
Passaggi successivi
- Scopri come implementare o duplicare questo modello.
- Scopri come personalizzare i modelli per soddisfare le tue esigenze specifiche.
- Scegli i componenti dell'architettura agentica.