A plataforma de agentes do Gemini Enterprise é unificada para criar, implantar, governar e otimizar agentes de IA de nível empresarial e soluções baseadas em modelos. Como uma evolução da plataforma de agentes, ela oferece suporte ao ciclo de vida completo da IA, desde o acesso a mais de 200 modelos de base até a implantação e o gerenciamento de agentes.
A plataforma de agentes atende a todas as necessidades, com ferramentas para todos os níveis de habilidade:
- Desenvolvimento com pouco código:
- Agent Studio:crie agentes e interaja com modelos sem código.
- Desenvolvimento baseado em código:
- Notebooks do Colab Enterprise:realize desenvolvimento baseado em código, análise de dados e experimentação.
- Kit de Desenvolvimento de Agente:crie agentes sofisticados capazes de raciocínio complexo e uso de ferramentas com esse framework modular e independente de modelo.
Para atender aos requisitos empresariais, a plataforma de agentes inclui segurança e governança integradas. A identidade do agente permite conceder permissões detalhadas aos agentes. O gateway de agentes, junto com o Model Armor, protege todas as interações de agentes, aplica políticas de execução e ajuda a proteger contra ameaças e garantir operações em conformidade.
Componentes da plataforma de agentes do Gemini Enterprise
A plataforma de agentes do Gemini Enterprise é organizada em quatro pilares principais:
Criar
- Kit de Desenvolvimento de Agente: Um framework modular e independente de modelo para criar e implantar agentes de IA complexos.
- **Agent Studio**: uma tela visual de pouco código para projetar, criar protótipos e gerenciar loops e fluxos de trabalho de raciocínio de agentes.
- **Agent Garden**: Uma biblioteca de agentes e modelos pré-criados para acelerar o desenvolvimento.
- Model Garden: Acesso aos modelos de ponta do Google (como os modelos do Gemini), de terceiros e de código aberto.
- **RAG Engine**:conecta com segurança dados empresariais particulares a LLMs para melhorar a precisão das respostas e reduzir as alucinações.
- **Pesquisa vetorial**: mecanismo de pesquisa nativo de IA para armazenar, pesquisar e gerenciar dados para aplicativos de IA.
Escala
- Escalonar agentes com o ambiente de execução de agentes: ambiente de execução escalonável e de alta performance para implantar e gerenciar agentes, com suporte a recursos como inicializações a frio em menos de um segundo e agentes de longa duração.
- Sessões da plataforma de agentes: gerencia dados e contexto com estado em uma única interação de agente.
- **Memory Bank da plataforma de agentes**:permite que os agentes tenham memória persistente e recuperem informações em várias sessões.
- Execução de código: Permite que agentes de IA gerem e executem código Python em um ambiente seguro e isolado para realizar cálculos, análise de dados e outras lógicas complexas.
Governar
- Registro de agentes: Um catálogo centralizado para descobrir, rastrear e gerenciar todos os agentes, ferramentas e servidores MCP na organização.
- **Identidade do agente**: fornece uma identidade totalmente gerenciada e exclusiva para cada agente, permitindo controle de acesso e auditoria seguros.
- Gateway de agentes: Um ponto central de aplicação de políticas para governar todas as chamadas de ferramentas de agentes, gerenciar a autenticação e aplicar políticas de segurança.
- **Políticas de governança**: incluindo proteção de conteúdo e governança semântica para reduzir riscos, como vazamento de dados, e garantir a conformidade.
- Verificação de ameaças e vulnerabilidades de IA: detecção de ameaças em tempo real e verificação de vulnerabilidades específicas para sistemas de agentes.
Otimizar
- Avaliação de agentes Avalie sistematicamente a qualidade do agente com ferramentas como o AutoRaters de várias rodadas e a avaliação on-line para tráfego em tempo real.
- Simular e avaliar o comportamento do agente Gere cenários de teste sintéticos e simule interações de usuário de várias rodadas com personas configuráveis para testar a lógica do agente.
- **Observabilidade** : ferramentas abrangentes de monitoramento, registro e rastreamento, incluindo o visualizador de rastreamento unificado, fornecem visibilidade detalhada do raciocínio e do desempenho do agente para depuração eficaz.
- Otimizar comandos do agente Refine programaticamente as instruções do sistema do agente e as descrições de ferramentas analisando padrões de falha e propondo atualizações direcionadas.
Como usar esta documentação
A documentação da plataforma de agentes é organizada em seções para ajudar você a encontrar as informações necessárias. Use as guias de navegação para explorar as diferentes áreas da plataforma:
- Studio: saiba como usar o Agent Studio para design de comandos, ajuste de modelos e outras interações baseadas na interface com modelos.
- Agentes: saiba como criar, implantar e gerenciar agentes de IA para casos de uso empresariais usando o framework e as ferramentas de agentes da plataforma de agentes.
- Modelos: saiba mais sobre os modelos de IA generativa disponíveis na plataforma de agentes, incluindo os modelos do Gemini, e como usar nos seus aplicativos.
- Notebooks: encontre informações sobre como usar notebooks do Colab Enterprise para desenvolvimento de modelos baseado em código, análise de dados e experimentação.
A seguir
Implantar agentes
Aprenda as cinco maneiras de implantar um agente no ambiente de execução da plataforma de agentes com base nas suas necessidades de desenvolvimento.