Gemini Enterprise Agent Platform è una piattaforma unificata per creare, eseguire il deployment, gestire e ottimizzare agenti AI di livello enterprise e soluzioni basate su modelli. Come evoluzione di Agent Platform, supporta l'intero ciclo di vita dell'AI, dall'accesso a oltre 200 foundation model al deployment e alla gestione degli agenti.
Agent Platform ti offre strumenti per tutti i livelli di competenza:
- Sviluppo no-code e low-code:
- Agent Studio:progetta agenti e interagisci con i modelli senza codice.
- Sviluppo basato sul codice:
- Notebook Colab Enterprise:esegui sviluppo basato su codice, analisi dei dati e sperimentazione.
- Agent Development Kit: crea agenti sofisticati in grado di ragionamenti complessi e utilizzo di strumenti con questo framework modulare e indipendente dal modello.
Per soddisfare i requisiti aziendali, Agent Platform include sicurezza e governance integrate. L'identità dell'agente ti consente di concedere autorizzazioni granulari agli agenti. Agent Gateway, insieme a Model Armor, protegge tutte le interazioni dell'agente, applica le policy di runtime e contribuisce a proteggere dalle minacce e a garantire operazioni conformi.
Componenti della piattaforma agentica Gemini Enterprise
La piattaforma agentica Gemini Enterprise è organizzata intorno a quattro pilastri chiave:
Build
- Agent Development Kit: Un framework modulare e indipendente dal modello per la creazione e il deployment di agenti AI complessi.
- Agent Studio: una tela visiva low-code per progettare, prototipare e gestire i cicli di ragionamento e i workflow degli agenti.
- Agent Garden: una libreria di agenti e modelli predefiniti per accelerare lo sviluppo.
- Model Garden: Accesso ai modelli all'avanguardia di Google (come i modelli Gemini), di terze parti e open source.
- Motore RAG: Collega in modo sicuro i dati aziendali privati agli LLM per migliorare l'accuratezza delle risposte e ridurre le allucinazioni.
- Ricerca vettoriale:Motore di ricerca nativo per l'AI per archiviare, cercare e gestire i dati per le applicazioni AI.
Scala
- Scalabilità degli agenti con Agent Runtime:ambiente di runtime scalabile e ad alte prestazioni per il deployment e la gestione degli agenti, che supporta funzionalità come gli avvii a freddo in meno di un secondo e gli agenti a esecuzione prolungata.
- Sessioni della piattaforma dell'agente: Gestisce i dati e il contesto con stato all'interno di una singola interazione con l'agente.
- Memory Bank di Agent Platform: Consente agli agenti di avere una memoria persistente e di recuperare informazioni in più sessioni.
- Esecuzione del codice:consente agli agenti AI di generare ed eseguire codice Python in un ambiente sicuro e in modalità sandbox per eseguire calcoli, analisi dei dati e altre logiche complesse.
Regola
- Agent Registry: Un catalogo centralizzato per scoprire, monitorare e gestire tutti gli agenti, gli strumenti e i server MCP nell'organizzazione.
- Identità dell'agente:fornisce un'identità unica e completamente gestita per ogni agente, consentendo controllo dell'accesso e un audit sicuri.
- Agent Gateway: Un punto centrale di applicazione delle policy per gestire tutte le chiamate agli strumenti dell'agente, gestire l'autenticazione e applicare le policy di sicurezza.
- Norme di governance: tra cui protezione dei contenuti e governance semantica per mitigare rischi come la perdita di dati e garantire la conformità.
- Scansione di minacce e analisi delle vulnerabilità dell'AI: Rilevamento delle minacce e analisi delle vulnerabilità in tempo reale specifici per i sistemi basati su agenti.
Ottimizza
- Valutazione dell'agente Valuta sistematicamente la qualità dell'agente con strumenti come i valutatori automatici multi-turno e la valutazione online per il traffico in tempo reale.
- Simula e valuta il comportamento dell'agente Genera scenari di test sintetici e simula interazioni utente multi-turno con personaggi configurabili per testare la logica dell'agente.
- Osservabilità Strumenti completi di monitoraggio, logging e tracciamento, tra cui Unified Trace Viewer, forniscono una visibilità dettagliata sul ragionamento e sul rendimento dell'agente per un debug efficace.
- Ottimizza i prompt dell'agente Perfeziona a livello di programmazione le istruzioni di sistema e le descrizioni degli strumenti dell'agente analizzando i pattern di errore e proponendo aggiornamenti mirati.
Come utilizzare questa documentazione
La documentazione della piattaforma per agenti è suddivisa in sezioni per aiutarti a trovare le informazioni di cui hai bisogno. Utilizza le schede di navigazione per esplorare le diverse aree della piattaforma:
- Studio: scopri come utilizzare Agent Studio per la progettazione dei prompt, l'ottimizzazione dei modelli e altre interazioni basate su UI con i modelli.
- Agenti: scopri come creare, eseguire il deployment e gestire agenti AI per casi d'uso aziendali utilizzando il framework e gli strumenti di Agent Platform.
- Modelli: scopri di più sui modelli di AI generativa disponibili in Agent Platform, inclusi i modelli Gemini, e su come utilizzarli nelle tue applicazioni.
- Notebook: scopri come utilizzare i notebook Colab Enterprise per lo sviluppo di modelli basati su codice, l'analisi dei dati e la sperimentazione.
Passaggi successivi
Esegui il deployment degli agenti
Scopri i cinque modi per eseguire il deployment di un agente su Agent Platform Runtime in base alle tue esigenze di sviluppo.