Gemini Enterprise Agent Platform は、エンタープライズ グレードの AI エージェントとモデルベースのソリューションを構築、デプロイ、管理、最適化するための統合プラットフォームです。Agent Platform の進化版として、200 以上の基盤モデルへのアクセスからエージェントのデプロイと管理まで、AI のライフサイクル全体をサポートします。
Agent Platform は、あらゆるスキルレベルに対応したツールを提供し、ユーザーのニーズに応えます。
- ローコード開発:
- Agent Studio: コードなしでエージェントを設計し、モデルとやり取りします。
- コードベースの開発:
- Colab Enterprise ノートブック: コードベースの開発、データ分析、テストを行います。
- Agent Development Kit: このモジュール型のモデルに依存しないフレームワークを使用して、複雑な推論とツールの使用が可能な高度なエージェントを構築します。
エンタープライズの要件を満たすため、Agent Platform には統合されたセキュリティとガバナンスが含まれています。エージェント ID を使用すると、エージェントにきめ細かい権限を付与できます。Agent Gateway は、Model Armor とともに、すべてのエージェントのやり取りを保護し、ランタイム ポリシーを適用して、脅威から保護し、コンプライアンスに準拠した運用を確保します。
Gemini Enterprise Agent Platform のコンポーネント
Gemini Enterprise Agent Platform は、次の 4 つの重要な柱を中心に構成されています。
ビルド
これらのツールとサービスを使用して、AI エージェントの設計、プロトタイプ作成、開発を行います。
- Agent Development Kit: 複雑な AI エージェントの構築とデプロイのための、モデルに依存しないモジュール型のフレームワーク。
- Agent Studio: エージェントの推論ループとワークフローを設計、プロトタイピング、管理するためのローコードのビジュアル キャンバス。
- Agent Garden: 開発を加速するための事前構築済みのエージェントとテンプレートのライブラリ。
- Model Garden: Google のフロンティア モデル（Gemini モデルなど）、サードパーティ モデル、オープンソース モデルにアクセスできます。
- RAG Engine: 非公開の企業データを LLM に安全に接続して、回答の精度を高め、ハルシネーションを減らします。
- ベクトル検索: AI アプリケーションのデータを保存、検索、管理するための AI ネイティブ検索エンジン。
- Agent Platform の Managed Agents API: フルマネージド サンドボックス内に自律エージェントを構築するための、構成駆動型の REST ファースト API。Agents API を使用して、スキルやアーティファクトなどのマウントされたソースを含むエージェント構成とサンドボックス環境を作成して管理し、Interactions API を使用して、実行時にデプロイされたエージェントと直接やり取りします。
スケール
高パフォーマンスのステートフル ランタイム環境でエージェントをデプロイして管理します。
- Agent Runtime でエージェントをスケーリングする: エージェントのデプロイと管理を行うための高性能でスケーラブルなランタイム環境。1 秒未満のコールド スタートや長時間実行エージェントなどの機能をサポートします。
- Agent Platform Sessions: 単一のエージェント インタラクション内のステートフル データとコンテキストを管理します。
- Agent Platform Memory Bank: エージェントが永続的なメモリバンクを持ち、複数のセッションにわたって情報を呼び出すことができるようにします。
- コード実行: AI エージェントが安全なサンドボックス環境で Python コードを生成して実行し、計算、データ分析、その他の複雑なロジックを実行できるようにします。
管理
エンタープライズ グレードの制御とポリシーを使用して、エージェントを保護、カタログ化、管理します。
- エージェント レジストリ: 組織全体のすべてのエージェント、ツール、MCP サーバーを検出、追跡、管理するための一元化されたカタログ。
- エージェント ID: 各エージェントにフルマネージドの一意の ID を提供し、安全なアクセス制御と監査を可能にします。
- Agent Gateway: すべてエージェント ツール呼び出しを管理し、認証を管理し、セキュリティ ポリシーを適用する一元的なポリシー適用ポイント。
- ガバナンス ポリシー: コンテンツ保護やセマンティック ガバナンスなどにより、データ漏洩などのリスクを軽減し、コンプライアンスを確保します。
- AI の脅威と脆弱性のスキャン: エージェント システムに固有のリアルタイムの脅威検出と脆弱性スキャン。
- AI コンテンツ検出 API: 責任あるメディア ガバナンスをサポートするために、AI 生成コンテンツを識別する方法を提供します。
最適化
エージェントを評価、モニタリング、改善して、高品質と信頼性を確保します。
- エージェントの評価 マルチターンの自動評価ツールや、ライブ トラフィックのオンライン評価などのツールを使用して、エージェントの品質を体系的に評価します。
- エージェントの動作をシミュレートして評価する 構成可能なペルソナを使用して合成テスト シナリオを生成し、マルチターンのユーザー インタラクションをシミュレートして、エージェント ロジックをストレステストします。
- オブザーバビリティ Unified Trace Viewer などの包括的なモニタリング、ロギング、トレース ツールにより、エージェントの推論とパフォーマンスの詳細な可視性が提供され、効果的なデバッグが可能になります。
- エージェント プロンプトを最適化する 失敗パターンを分析し、対象を絞った更新を提案することで、エージェントのシステム指示とツール説明をプログラムで改善します。
このドキュメントの使用方法
Agent Platform のドキュメントは、必要な情報を簡単に見つけられるように、セクションごとに整理されています。ナビゲーション タブを使用して、プラットフォームのさまざまな領域を確認します。
- Studio: Agent Studio を使用して、プロンプトの設計、モデルのチューニング、モデルとの UI ベースのその他のやり取りを行う方法について説明します。
- エージェント: Agent Platform のエージェント フレームワークとツールを使用して、エンタープライズ ユースケース向けの AI エージェントを構築、デプロイ、管理する方法について説明します。
- モデル: Agent Platform で使用可能な生成 AI モデル（Gemini モデルなど）と、アプリケーションでの使用方法について説明します。
- ノートブック: コードベースのモデル開発、データ分析、テストに Colab Enterprise ノートブックを使用する方法について説明します。