Agent Platform は、あらゆるスキルレベルのユーザーに対応するツールを提供します。
- 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 にはセキュリティとガバナンスが統合されています。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インタラクションを保護し、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 つの主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、プロトタイピング、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。
- CodeMender: コードベースの脆弱性を検出、検証、修正する自律型 AI コード セキュリティ エージェント。
- 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 モデルにアクセスします。
- RAG Engine: 非公開のエンタープライズ データを LLM に安全に接続し、回答の精度を高め、ハルシネーションを低減します。
- 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 サンドボックス内で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および管理し、Interactions API を使用して、実行時にデプロイ済みエージェントと直接やり取りします。
スケール
パフォーマンスの高いステートフル 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のための高パフォーマンス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 セッション: 1 回のエージェントとのやり��りでのステートフル データとコンテキストを管理します。
- Agent Platform メモリバンク: エージェントが永続的なメモリを保持し、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、エージェントの保護、カタログ化、管理を行います。
- Agent Registry: 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。
- Agent Identity: 各エージェントに一意のフルマネージド 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 ツール呼び出しを制御し、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��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、データ漏洩のようなリスクを軽減し、コンプライアンスを確保するためのポリシー。
- AI の脅威と脆弱性スキャン: エージェント システムに特化した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: 合成テストシナリオを生成し、構成可能なペルソナを使用して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、エージェントのロジックのストレステストを実施します。
- オブザーバビリティ: 統合トレース ビューアなどのモニタリング、ロギング、トレースの包括的なツールにより、エージェントの推論とパフォーマンスを詳細に可視化し、効果的なデバッグを可能にします。
- 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、セクションに分かれています。
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、モデルとのその他の UI ベース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。