Membangun, men-deploy, dan mengelola agen AI yang menggunakan penalaran dan alat untuk melakukan tugas perusahaan yang kompleks, seperti mengotomatiskan alur kerja, menemukan informasi di berbagai sistem, dan membuat konten. Agent Platform menyediakan lingkungan menyeluruh untuk seluruh siklus proses agen, termasuk alat pengembangan low-code dan code-first; runtime terkelola; dan layanan terintegrasi untuk keamanan, tata kelola, dan kemampuan observasi.
Pilih jalur pengembangan Anda
Bergantung pada persyaratan teknis dan keahlian Anda, Anda dapat membangun agen menggunakan dua jalur utama:
- Agent Studio (Low-code): Ruang kerja visual kolaboratif untuk menemukan model, membuat prompt, dan membangun agen tanpa menulis kode. Ideal untuk pembuatan prototipe cepat dan agen yang berfokus pada bisnis.
- Agent Development Kit (ADK) (Code-first): Framework yang canggih bagi developer untuk membangun orkestrasi multi-agen yang kompleks dengan kontrol terperinci atas logika, alat, dan simulasi lingkungan.
Arsitektur platform
Agent Platform menyediakan rangkaian alat dan layanan terintegrasi untuk mendukung siklus proses agen menyeluruh di empat pilar utama:
- Build: Buat agen menggunakan Studio low-code atau ADK code-first. Akses lebih dari 200 model dasar di Model Garden.
- Skalakan: Deploy agen ke runtime terkelola sepenuhnya dengan pengelolaan sesi terintegrasi dan Memory Bank jangka panjang.
- Govern: Amankan agen dengan identitas unik, pusatkan akses alat di Registry, dan terapkan kebijakan menggunakan Agent Gateway.
- Optimize: Tingkatkan kualitas dengan evaluasi AI Generatif dan dapatkan visibilitas mendalam dengan Kemampuan Observasi dan Topologi Cloud.
Build
Pilar Build menyediakan konektivitas dan kecerdasan mentah (termasuk Model Garden, ADK, dan MCP). Komponen utamanya meliputi:
- Agent Studio: Menyediakan lingkungan pengembangan low-code untuk pembuatan agen.
- Agent Garden: Menyediakan library contoh agen siap pakai yang mempercepat pengembangan agen untuk pola dan kasus penggunaan AI umum.
- Agent Development Kit (ADK): Digunakan untuk pengembangan code-first agen dan logika orkestrasi yang kompleks.
- Model Garden: Adalah library yang berisi lebih dari 200 model dasar dari Google, partner, dan komunitas open source untuk penemuan dan eksperimen.
Scale
Pilar Scale menyediakan runtime terkelola, efisiensi serverless, dan memori jangka panjang untuk men-deploy dan menjalankan agen. Komponen utamanya meliputi:
Runtime Agen
Runtime Agen adalah lingkungan runtime terkelola sepenuhnya (Runtime Agen) untuk menghosting, men-deploy, dan menskalakan agen yang dibangun dengan ADK atau alat lainnya.
Sesi
Sesi digunakan untuk mempertahankan histori interaksi antara pengguna dan agen selama percakapan tunggal. Sesi memberikan konteks untuk interaksi yang sedang berlangsung dan merupakan sumber untuk menghasilkan memori jangka panjang.
Memory Bank
Memory Bank menyediakan memori jangka panjang untuk agen dengan mengekstrak, menyimpan, dan mengambil informasi yang dipersonalisasi tentang pengguna di beberapa sesi, sehingga memungkinkan personalisasi dan kontinuitas lintas sesi.
Govern
Pilar Govern menyediakan alat komprehensif untuk mengelola Identitas Agen (IAM), Agent Gateway, dan Model Armor. Komponen utamanya meliputi:
Aplikasi AI
Aplikasi App Hub secara logis mengelompokkan layanan dan workload yang memberikan fungsi bisnis. Aplikasi AI memperluas konsep ini dengan fitur khusus seperti panggilan fungsi, perencanaan proaktif, dan mesh agen yang diatur. Agen secara otomatis dipetakan ke aplikasi ini saat di-deploy.
Agent Registry
Setelah di-deploy ke Agent Platform, agen Anda akan otomatis terdaftar di Agent Registry. Selama deployment, Anda dapat menautkan agen ke aplikasi AI yang ada atau otomatis membuat aplikasi AI baru.
Registry menyediakan penyimpanan terpusat yang dapat dikueri untuk semua agen dan Server MCP Anda, Google, dan pihak ketiga. Registry menangkap metadata penting, termasuk versi, framework (seperti ADK), dan kemampuan seperti nama dan anotasi alat MCP.
Kueri registry untuk endpoint dan konfigurasi koneksi OAuth 2.0 terkelola untuk autentikasi yang didelegasikan pengguna menggunakan Identitas Agen. Konektor IAM yang mendasarinya menangani kompleksitas OAuth dan pengelolaan token refresh, sehingga memungkinkan agen memanggil alat dengan aman atas nama pengguna tanpa mengharuskan developer mengelola kredensial sensitif.
Identitas Agen
Setelah di-deploy, agen akan otomatis menerima Identitas Agen—ID unik berformat SPIFFE yang berfungsi sebagai alternatif terperinci untuk akun layanan bersama. Didukung langsung di IAM, identitas ini memungkinkan administrator menetapkan izin tertentu (seperti ke bucket Cloud Storage atau set data BigQuery) langsung ke agen. Identitas ini juga berfungsi dengan konektor IAM untuk akses alat yang didelegasikan pengguna, sehingga memberikan jalur audit yang jelas. Agent Gateway menggunakan identitas ini untuk menerapkan kontrol akses terperinci di semua interaksi agen.
Agent Gateway
Traffic agen dikelola oleh Agent Gateway, komponen jaringan terkelola sepenuhnya yang mengatur semua traffic dari agen. Agent Gateway bertindak sebagai titik penerapan runtime, mencegat panggilan ke alat atau agen lain untuk menerapkan kebijakan kontrol akses dan mendukung pemeriksaan Model Armor terhadap panggilan dan respons alat.
Application Design Center
Application Design Center membantu Anda mendesain dan menyediakan template infrastruktur yang aman untuk aplikasi AI. Application Design Center memastikan bahwa layanan dependen—seperti Agent Gateway, kebijakan keamanan Model Armor, dan konfigurasi IAM—diinstansiasi dengan benar dalam lingkungan Anda. Application Design Center menyederhanakan penerapan kebijakan tata kelola sejak agen di-deploy.
Optimize
Pilar Optimize menyediakan alat evaluasi dan kemampuan observasi forensik untuk meningkatkan performa dan kualitas agen. Komponen utamanya meliputi:
Kemampuan Observasi Cloud
Rangkaian Kemampuan Observasi Cloud (Cloud Trace, Cloud Logging, Cloud Monitoring, dan Topologi) mengumpulkan informasi dari agen Anda secara default saat Anda men-deploy menggunakan ADK, sehingga memberikan visibilitas mendalam tentang performa dan perilaku agen. Rangkaian ini menggunakan protokol Open Telemetry untuk mengumpulkan trace (jalur eksekusi), log (peristiwa dan error), serta metrik (latensi, penggunaan token) dari Agent Platform, Agent Gateway, dan Model Armor. Telemetri terpadu ini memungkinkan Anda melakukan debug kegagalan, memantau biaya, melacak jalur penalaran agen secara lengkap, dan melihat topologi aplikasi Anda.
Evaluasi
Kasus penggunaan umum
Agen dapat diterapkan ke berbagai skenario perusahaan:
- Dukungan Pelanggan: Otomatiskan respons terhadap pertanyaan umum dan selesaikan tiket dengan mengintegrasikan agen ke pusat informasi dan sistem tiket Anda.
- Penemuan Informasi: Memungkinkan pengguna menelusuri sistem internal yang terfragmentasi (seperti Drive, Jira, dan Slack) menggunakan bahasa alami untuk menemukan pakar atau status project.
- Operasi Bisnis: Otomatiskan tugas berulang seperti menjadwalkan rapat, menyiapkan ringkasan harian, atau memproses laporan pengeluaran.
- Penjualan &Pemasaran: Buat draf pesan penjangkauan yang dipersonalisasi, rangkum performa kampanye, atau riset prospek menggunakan data perusahaan real-time.
- Pengembangan Software: Membantu developer melakukan debug kode, menavigasi repositori yang kompleks, atau memecahkan masalah infrastruktur.
Platform admin
Agent Platform adalah konsol pusat bagi administrator platform dan keamanan untuk mengatur seluruh siklus proses agen. Admin Gemini Enterprise mengelola dan menambahkan agen dalam instance Gemini Enterprise. Admin Gemini Enterprise terintegrasi dengan Agent Registry dan Agent Gateway. Konsol Admin Google Workspace mengatur interaksi antara agen Gemini Enterprise dan layanan serta data Google Workspace.
Agent Platform
- Agent Registry: Melihat, mengelola, membuat versi, mendaftarkan, dan memantau agen.
- Pengelolaan Agent Gateway: Mengonfigurasi, mengelola, dan memantau Agent Gateway.
- Penerapan Kebijakan: Menentukan dan menerapkan kebijakan IAM dan Model Armor.
- Kemampuan Observasi: Memantau metrik, trace, dan log agen serta memvisualisasikan dependensi dan interaksi agen.
- Identitas: Mengelola akun layanan dan izin agen.
- Keamanan: Berintegrasi dengan Security Command Center untuk deteksi ancaman.
- Log Audit: Melacak aktivitas agen.
- Membangun, Menskalakan, dan Mengoptimalkan alur kerja dalam Agent Platform.
Admin Gemini Enterprise
- Mengelola lisensi dan pengguna Gemini Enterprise.
- Mengelola instance dan konektor data Gemini Enterprise.
- Melampirkan ke Agent Gateway untuk menyiapkan perutean bagi instance Gemini Enterprise.
- Menambahkan agen dan alat ke instance Gemini Enterprise dari Agent and Tool Registry (juga mendukung jalur yang ada untuk agen BYO-MCP dan A2A).
- Mengelola izin pengguna Gemini Enterprise untuk agen.
- Mengaktifkan kemampuan observasi (log, metrik, trace) menggunakan Google Cloud alat untuk agen Gemini Enterprise.
- Mengarahkan ke Agent Platform untuk penerapan kebijakan dan kemampuan observasi tambahan.
Konsol Admin Google Workspace
- Mengaktifkan atau menonaktifkan layanan Gemini Enterprise untuk pengguna Google Workspace.
- Mengelola izin pengguna Google Workspace untuk mengakses agen Gemini Enterprise.
- Menerapkan kebijakan domain Google Workspace pada akses data agen.
- Log Audit Google Workspace untuk interaksi agen.
- Mengarahkan admin ke Agent Platform untuk konfigurasi Agent Gateway.
- Menautkan ke Agent Platform untuk tata kelola agen yang komprehensif.
Langkah berikutnya
Agent Development Kit
Gunakan Agent Development Kit (ADK) untuk membuat, men-deploy, dan mengorkestrasi arsitektur agentic yang berkisar dari tugas sederhana hingga alur kerja yang kompleks.
Men-deploy agen
Pelajari lima cara men-deploy agen di Runtime Agent Platform berdasarkan kebutuhan pengembangan Anda.
Codelab: Mengamankan aplikasi AI agentic lintas cloud
Pelajari cara mengamankan aplikasi agentic Anda di codelab Mengamankan Aplikasi AI Agentic Lintas Cloud.
Mengevaluasi agen Anda
Buat dan deploy agen dasar, lalu gunakan layanan evaluasi AI Generatif untuk mengevaluasi agen