Governance bietet den Rahmen für die Erkennung, Sicherung und Prüfung von KI-Agents und ihrer zugrunde liegenden Infrastruktur in großem Maßstab. Wenn Organisationen komplexe agentenbasierte Workflows bereitstellen, dient der Bereich „Verwalten“ als zentrales Kontrollzentrum für Administratoren und Sicherheitsteams, um die Übersicht über vier wichtige Säulen zu behalten:
- Sichtbarkeit:Eine einheitliche Agent Registry zur Erkennung von Agenten, Endpunkten und MCP-Servern (Model Context Protocol) im gesamten Unternehmen.
- Identität und Zugriff:Definieren Sie die Agent-Identität und stellen Sie Agent-Gateways bereit, um sicherzustellen, dass jede Interaktion zwischen dem Nutzer und dem Modell authentifiziert und richtlinienbasiert ist.
- Sicherheit und Compliance:Implementierung des AI Security Framework, Verwaltung von Metadatenlabels für die Organisation und Aufrechterhaltung eines strengen Audit-Trails für Datenzugriffs- und Anfrage-Antwort-Logs.
- Betriebliche Aufsicht:Überwachen der Leistung, Nutzung und Integrität von Modellen und Infrastruktur, um Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz zu gewährleisten.
Agent Registry, Sicherheit und Freigabe
Agent Registry
Agent Registry ist ein zentraler Katalog, in dem Sie Server, Tools und KI-Agenten in Google Cloud speichern, erkennen und verwalten können.
Sicherheit
Mit der Google Agent Platform können Sie dafür sorgen, dass Ihre Agenten sicher und zuverlässig sind.
Richtlinien
Identitäts- und IAM-Richtlinien zuweisen
Hier erfahren Sie, wie Sie Richtlinien erstellen, die die Kommunikation von KI-Agenten mit Diensten regeln.
Richtlinien für die semantische Governance konfigurieren
Richtlinien für die semantische Governance bieten eine zusätzliche Sicherheitsebene, um sicherzustellen, dass Agent-Aktionen der Nutzerabsicht und den Einschränkungen der Organisation entsprechen.
Agent Gateway
Agent Runtime-Traffic über das Agent Gateway weiterleiten
Hier erfahren Sie, wie Sie den Traffic der Agent Runtime über das Agent Gateway weiterleiten, um eine sichere und verwaltete Verbindung zu ermöglichen.
Codelab: Agent-basierte Arbeitslasten mit der Agent Platform verwalten
Hier erfahren Sie, wie Sie agentische Arbeitslasten mit Agent Gateway auf der Gemini Enterprise Agent Platform verwalten.
Codelab: Agent Gateway-Ausgang von Agent Runtime zu Google MCP-Servern
Hier erfahren Sie mehr über die Egress-Verwaltung von Agent Gateway für KI-Agenten, die auf MCP-Server (Model Context Protocol) von Google Cloud zugreifen.
Codelab: Agent Gateway-Ausgang von Agent Runtime zu externen MCP-Servern
Informationen zur Egress-Steuerung für Agent Gateway für KI-Agenten, die auf externe MCP-Server zugreifen
Codelab: Agent Gateway-Ausgang von Agent Runtime zu VPC-Netzwerken
Informationen zur Steuerung des ausgehenden Traffics von Agent Gateway für KI-Agents, die auf Ziele in einem VPC-Netzwerk zugreifen.
Autorisierung für das Agent Gateway delegieren
Informationen zum Delegieren der Autorisierung für Agent Gateway an IAP, Model Armor oder Ihren eigenen benutzerdefinierten Autorisierungsdienst.
Fehlerbehebung bei Agent Gateway
Informationen zur Fehlerbehebung bei der Verbindung zum KI-Agenten-Gateway.
Gemini Enterprise-Traffic über das Agent Gateway weiterleiten
Hier erfahren Sie, wie Sie Gemini Enterprise-Traffic über das Agent Gateway weiterleiten.
Sicherheit
Codelab: Sichere cloudübergreifende KI-Anwendungen mit Agents
Im Codelab „Cross-Cloud Agentic AI Applications sichern“ erfahren Sie, wie Sie Ihre agentischen Anwendungen schützen.
Whitepaper: Building secure multi-agent systems on Google Cloud
Hier erfahren Sie, wie Sie sichere Multi-Agenten-Architekturen auf der Gemini Enterprise Agent Platform von Google Cloud erstellen.
Model Armor auf einem Gateway konfigurieren
Informationen zum Konfigurieren von Model Armor auf einem Gateway.