Visão geral da Agent Platform

A Gemini Enterprise Agent Platform é uma plataforma unificada para criar, implantar, governar e otimizar agentes de IA de nível empresarial e soluções baseadas em modelos. Como uma evolução da Vertex AI, ela oferece suporte a todo o ciclo de vida da IA, desde o acesso a mais de 200 modelos de fundação até a implantação e o gerenciamento de agentes.

A Agent Platform oferece 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 experimentos.
  • 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 Agent Platform inclui segurança e governança integradas. Com a identidade do agente, é possível conceder permissões granulares aos agentes. O Gateway de Agente, junto com o Model Armor, protege todas as interações dos agentes, aplica políticas de tempo de execução e ajuda a proteger contra ameaças e garantir operações em conformidade.

Componentes da Gemini Enterprise Agent Platform

A Gemini Enterprise Agent Platform é organizada em quatro pilares principais:

• Criação
• Escala
• Governar
• Otimizar

Criar

Use essas ferramentas e serviços para projetar, criar protótipos e desenvolver seus agentes de IA.

• 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 de raciocínio e fluxos de trabalho de agentes.
• Agent Garden:uma biblioteca de agentes e modelos pré-criados para acelerar o desenvolvimento.
• Model Garden:acesso aos modelos mais avançados do Google (como os modelos do Gemini), de terceiros e de código aberto.
• Mecanismo RAG:conecta com segurança dados corporativos privados a LLMs para melhorar a precisão das respostas e reduzir alucinações.
• Pesquisa vetorial:mecanismo de pesquisa nativo de IA para armazenar, pesquisar e gerenciar dados para aplicativos de IA.
• API de agentes gerenciados na Agent Platform:uma API orientada por configuração e com foco em REST para criar agentes autônomos em um sandbox totalmente gerenciado. Crie e gerencie configurações de agentes e ambientes de sandbox com fontes montadas, como habilidades e artefatos, usando a API Agents e interaja diretamente com seus agentes implantados em tempo de execução usando a API Interactions.

Escala

Implante e gerencie seus agentes em um ambiente de execução com estado e alto desempenho.

• Escalonar agentes com o Agent Runtime:ambiente de execução escalonável e de alto desempenho para implantação e gerenciamento de agentes, com suporte a recursos como inicializações a frio em menos de um segundo e agentes de longa duração.
• Sessões da Agent Platform:gerencia dados com estado e contexto em uma única interação do agente.
• Memory Bank da Agent Platform: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 de sandbox seguro para realizar cálculos, análise de dados e outras lógicas complexas.

Governar

Proteja, catalogue e governe seus agentes com controles e políticas de nível empresarial.

• Agent Registry:um catálogo centralizado para descobrir, rastrear e gerenciar todos os agentes, ferramentas e servidores MCP na organização.
• Identidade do agente:fornece uma identidade exclusiva e totalmente gerenciada para cada agente, permitindo controle de acesso e auditoria seguros.
• Gateway de Agente:um ponto central de aplicação de políticas para reger todas as chamadas de ferramentas do agente, 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 e verificação de vulnerabilidades em tempo real específicas para sistemas agênticos.
• API de detecção de conteúdo de IA:oferece um método para identificar conteúdo gerado com IA para apoiar a governança responsável de mídia.

Otimizar

Avalie, monitore e refine seus agentes para garantir alta qualidade e confiabilidade.

• Avaliação de agentes:avalie sistematicamente a qualidade dos agentes com ferramentas como o AutoRaters de multiturno 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 multiturno do usuário com personas configuráveis para teste de estresse da lógica do agente.
• Observabilidade:ferramentas abrangentes de monitoramento, geração de registros e rastreamento, incluindo o Visualizador de rastreamento unificado, fornecem visibilidade detalhada sobre o raciocínio e o desempenho do agente para uma depuração eficaz.
• Otimize os comandos do agente:refina programaticamente as instruções do sistema do agente e as descrições das ferramentas analisando padrões de falha e propondo atualizações direcionadas.

Como usar esta documentação

A documentação da Agent Platform está organizada em seções para ajudar você a encontrar as informações necessárias.

Use as guias de navegação para explorar as diferentes áreas da plataforma:

• Studio: descubra como usar o Agent Studio para design de comandos, ajuste de modelos e outras interações baseadas na UI 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 Agent Platform.
• Modelos: saiba mais sobre os modelos de IA generativa disponíveis na Agent Platform, incluindo os modelos do Gemini, e como usá-los nos seus aplicativos.
• Notebooks: encontre informações sobre como usar notebooks do Colab Enterprise para desenvolvimento de modelos com base em código, análise de dados e experimentação.

A seguir