Vertex AI Agent Engine 是 Vertex AI Platform 的一部分，這組服務可讓開發人員在正式環境中部署、管理及調度 AI 代理。Agent Engine 會處理基礎架構，以便在正式環境中調度代理，讓您專心打造應用程式。Vertex AI Agent Engine 提供下列服務，可單獨或搭配使用：
執行階段：
- 部署及擴充代理程式，並透過代管執行階段和端對端管理功能進行管理。
- 使用系統依附元件的建構時間安裝指令碼，自訂代理程式的容器映像檔。
- 使用安全防護功能，包括 VPC-SC 法規遵循，以及驗證和 IAM 設定。
- 存取模型和工具，例如函式呼叫。
- 部署使用不同 Python 架構和 Agent2Agent 開放通訊協定建構的代理程式。
品質和評估 (搶先版)：使用整合式 Gen AI Evaluation Service 評估代理程式品質，並透過 Gemini 模型訓練執行作業，最佳化代理程式。
工作階段：代理程式引擎工作階段可儲存使用者與代理程式之間的個別互動，提供明確的對話脈絡來源。
記憶庫：Agent Engine 記憶庫可讓您儲存及擷取工作階段中的資訊，以便提供個人化的代理互動體驗。
程式碼執行 (搶先版)：Agent Engine 程式碼執行功能可讓代理程式在安全、獨立且受管理的沙箱環境中執行程式碼。
樣本儲存庫 (搶先版)：儲存及動態擷取少量樣本，提升代理程式成效。
可觀測性：透過 Google Cloud Trace (支援 OpenTelemetry)、Cloud Monitoring 和 Cloud Logging 瞭解代理程式行為。
管理：Vertex AI Agent Engine 支援多項功能，可協助您管理正式環境中的代理，並滿足安全性與企業需求：
使用 Security Command Center 偵測威脅：Agent Engine 威脅偵測 (預先發布版) 是 Security Command Center 的內建服務，可協助您偵測及調查對部署至 Vertex AI Agent Engine Runtime 的代理程式發起的潛在攻擊。
代理程式身分 (搶先版)： 使用 Identity Access Management (IAM) 代理程式身分，在 Vertex AI Agent Engine 執行階段使用代理程式時，提供安全防護和存取權管理功能。
Vertex AI Agent Engine 是 Vertex AI Agent Builder 的一部分，這組功能可用於探索、建構及部署 AI 代理。
在 Vertex AI Agent Engine 建立及部署
注意：如要透過 IDE 簡化 Vertex AI Agent Engine 的開發和部署體驗，請考慮使用 agent-starter-pack。提供可立即使用的範本、內建實驗用 UI，並簡化部署、作業、評估、自訂和可觀測性。
在 Vertex AI Agent Engine 上建構代理的流程如下：
| 步驟 | 說明 |
|---|---|
| 1. 設定環境 | 設定 Google 專案，並安裝最新版 Vertex AI SDK for Python。 |
| 2. 開發代理 | 開發可部署在 Vertex AI Agent Engine 上的代理。 |
| 3. 部署代理程式 | 在 Vertex AI Agent Engine 管理的執行階段部署代理。 |
| 4. 使用代理程式 | 傳送 API 要求來查詢代理程式。 |
| 5. 管理已部署的代理程式 | 管理及刪除已部署至 Vertex AI Agent Engine 的代理。 |
下圖說明這些步驟：
支援的架構
下表說明 Vertex AI Agent Engine 對各種代理程式架構的支援程度：
| 支援級別 | 代理架構 |
|---|---|
| 自訂範本：您可以調整自訂範本，支援從架構部署至 Vertex AI Agent Engine。 | CrewAI、自訂架構 |
| 整合 Vertex AI SDK：Vertex AI Agent Engine 會在 Vertex AI SDK 和說明文件中，提供每個架構的受管理範本。 | AG2、LlamaIndex |
| 完整整合：這些功能已整合，可在架構、Vertex AI Agent Engine 和更廣泛的 Google Cloud 生態系統中運作。 | Agent Development Kit (ADK)、LangChain、LangGraph |
使用 Agent Starter Pack 部署至正式環境
代理程式入門套件是一系列可直接用於正式環境的生成式 AI 代理範本，專為 Vertex AI Agent Engine 而建。Agent Starter Pack 提供下列項目：
- 預先建構的代理範本：ReAct、RAG、多代理和其他範本。
- 互動式遊樂場：測試及使用代理。
- 自動化基礎架構：使用 Terraform 簡化資源管理。
- 持續整合/持續部署管道：運用 Cloud Build 的自動部署工作流程。
- 可觀測性：內建支援 Cloud Trace 和 Cloud Logging。
如要開始使用，請參閱快速入門導覽課程。
用途
如要透過端對端範例瞭解 Vertex AI Agent Engine，請參閱下列資源：
企業安全性
Vertex AI Agent Engine 支援多項功能，可協助您符合企業安全防護規定、遵守貴機構的安全防護政策，以及遵循安全防護最佳做法。支援的功能如下：
VPC Service Controls：Vertex AI Agent Engine 支援 VPC Service Controls，可強化資料安全性並降低資料竊取風險。設定 VPC Service Controls 後，已部署的代理程式會保留 Google API 和服務 (例如 BigQuery API、Cloud SQL Admin API 和 Vertex AI API) 的安全存取權，確保在您定義的範圍內順暢運作。最重要的是，VPC Service Controls 可有效封鎖所有公開網際網路存取權，將資料移動限制在授權網路邊界內，大幅提升企業安全狀態。
Private Service Connect 介面：對於 Vertex AI Agent Engine Runtime，PSC-I 可讓代理程式與使用者虛擬私有雲中私下代管的服務互動。詳情請參閱「搭配 Vertex AI Agent Engine 使用 Private Service Connect 介面」。
客戶自行管理的加密金鑰 (CMEK)：Vertex AI Agent Engine 支援 CMEK，可使用您自己的加密金鑰保護資料，讓您擁有及全權控管用來保護 Google Cloud靜態資料的金鑰。詳情請參閱「Agent Engine CMEK」。
資料落地設定 (DRZ)：Vertex AI Agent Engine 支援資料落地設定 (DRZ)，確保所有靜態資料都儲存在指定區域。
HIPAA：Vertex AI Agent Engine 是 Vertex AI 平台的一部分，支援 HIPAA 工作負載。
資料存取透明化控管機制：資料存取透明化控管機制可記錄 Google 人員存取您的內容時所執行的操作，並提供記錄檔給您查看。如要進一步瞭解如何為 Vertex AI Agent Engine 啟用資料存取透明化控管機制，請參閱 Vertex AI 的資料存取透明化控管機制。
下表列出各 Agent Engine 服務支援的企業安全防護功能：
| 安全防護功能 | 執行階段 | 工作階段 | 記憶庫 | 樣本儲存庫 | 程式碼執行 |
|---|---|---|---|---|---|
| VPC Service Controls | 是 | 是 | 是 | 否 | 否 |
| 客戶自行管理的加密金鑰 | 是 | 是 | 是 | 否 | 否 |
| 靜態資料落地 (DRZ) | 是 | 是 | 是 | 否 | 否 |
| HIPAA | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 |
| 資料存取透明化控管機制 | 是 | 是 | 是 | 否 | 否 |
支援的地區
如需 Vertex AI Agent Engine 支援的地區清單，請參閱「位置」。
配額
如需 Vertex AI Agent Engine 配額資訊，請參閱「配額和系統限制」。
定價
Vertex AI Agent Engine 執行階段提供免費層級。
如需 Agent Engine Runtime 的定價資訊，請參閱 Vertex AI 定價。
遷移至以用戶端為基礎的 SDK
Vertex AI SDK for Python 中的 agent_engines 模組正在重構為以用戶端為基礎的設計，主要原因如下：
- 與 Google ADK 和 Google Gen AI SDK 中的標準型別表示法保持一致。 這可確保不同 SDK 的資料類型表示方式一致且標準化，簡化互通性並減少轉換負擔。
- 在多專案多地點應用程式中，以用戶端層級限定 Google Cloud 參數。 這樣一來，應用程式就能為每個用戶端例項設定專案和位置設定，藉此管理不同 Google Cloud 專案和地理位置的資源互動。
- 提升 Vertex AI Agent Engine 服務的曝光度和一致性