谷歌云發布AI代理“整合平台”…安全與治理成為核心

谷歌雲發布了名為“Gemini Enterprise Agent Platform”的整合平台，該平台將人工智能(AI)代理的開發與運營功能整合在一起。此舉實質上是對現有Vertex AI進行了重組，使其成為新的核心樞紐，旨在讓企業能夠在一個平台上處理創建、部署和控制AI代理的全過程。

這一發布是在美國拉斯維加斯舉行的“Google Cloud Next 2026”上宣布的。新平台不僅集成了模型選擇、開發和代理構建功能，還融合了集成、編排、DevOps和安全功能。谷歌雲表示，通過該平台，技術團隊在開發出AI代理後，可以通過新推出的“Gemini Enterprise”應用，自然地將其提供給員工使用。其目標是實現整個組織的工作自動化。

谷歌雲產品管理副總裁Michael Gerstenhaber在博客中表示：“如果說Vertex AI最初的設計是為了支持早期生成式AI時代的大規模工程，那麼我們現在已經進入了一個需要管理跨多個系統運行的代理複雜性的階段。”他特別強調，如果缺乏安全和治理機制，代理的擴散將使企業難以建立信任。

面向普通員工的“Agent Studio”與面向開發者的ADK得到強化

谷歌圍繞“Agent Studio”和“Agent Development Kit (ADK)”強化了AI代理的構建功能。Agent Studio提供了一個非開發人員也能使用的低代碼可視化界面，允許通過拖拽方式設計代理邏輯。

而面向專業開發者的ADK則專注於更複雜的任務。谷歌在提供支持強大推理性能的模型訪問權限的同時，還新引入了一個基於圖形的框架，該框架能連接多個子代理來處理複雜問題。這使得構建“多代理團隊”而非單一代理成為可能。

此外，內部數據的連接也變得更加容易。谷歌表示，ADK默認支持生態系統集成功能，無需單獨定制管道即可連接企業內部數據。通過與BigQuery、Pub/Sub等數據平台聯動，代理可以處理大規模異步任務，例如內容評估或數據分析等後台工作。

新增面向實際服務運營的“Runtime”和“Memory”功能

谷歌雲還對“Agent Runtime”進行了改造，以支持AI代理在超越概念驗證層面，在實際工作環境中運行。新的Runtime簡化了代理部署，並支持持續數天的長期工作流程。它還包含了允許代理之間相互委託任務的編排功能，從而使複雜的任務可以由多個專業代理分工完成。

大規模運營中的核心“上下文保持”功能也得到了加強。谷歌新建了一個“Agent Memory Bank”，能夠基於對話內容動態創建和管理長期記憶。此外，還增加了“Memory Profile”，使代理能夠以低延遲重新加載所需的詳細信息。對於企業而言，這可以被視為減少上下文丟失、提高重複性任務準確性的機制。

全面部署安全與治理……為每個代理賦予唯一身份

谷歌在此次平台中特別重視的是安全與控制。谷歌表示，已應用“安全內嵌”架構，無論代理是客戶自行創建的，還是從合作夥伴生態系統中引入的，都能對其應用相同的企業策略控制。

核心是“代理身份”。就像每個人都有身份一樣，每個AI代理也被分配了唯一的加密ID，旨在為其所有行為留下可審計的記錄。這些記錄可以與預先定義的權限策略相關聯，這預計將有助於遵守企業內部規定和進行責任追溯。

與此同時，還新增了用於集中管理已授權工具和代理的“Agent Registry”，以及用於監督整體代理運營狀況的“Agent Gateway”。谷歌表示，通過這些工具，管理員可以一目了然地查看整個AI代理運營體系，並應用一致的安全策略。提示攻擊防禦和實時行為監控功能則通過“Agent Security”儀表盤提供。

支持從部署前測試到運營優化的全過程

谷歌雲還提供了預先驗證AI代理性能，並在運營過程中持續改進的功能。“Agent Simulation”允許用戶利用虛擬工具和合成工作負載，在受控環境中測試代理。在實際投入使用後，則可以通過“Agent Evaluation”工具持續對任務執行結果進行評分。

此外，還包括在出現問題時深入排查原因的功能。“Agent Observability”能夠可視化追蹤代理複雜的推理路徑，專注於故障和錯誤的調試。當未達到預期性能時，“Agent Optimizer”會自動調整系統指令以提高準確性，從而幫助改進。

以谷歌模型為核心，但也支持超過200種外部模型

雖然谷歌有很大可能性會積極引導用戶使用其自有的Gemini模型，但從已公布的信息來看，其開放生態戰略仍在維持。該公司表示，用戶可以“優先”訪問超過200個模型。這其中包括Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash、開源模型Gemma 4，以及用於音樂和音頻生成的Lyria 3。

外部模型同樣得到支持。谷歌表示，也會一併提供Anthropic PBC的Claude 3.5 Sonnet和Haiku等第三方模型。對於企業客戶而言，這相當於獲得了靈活性，可以根據業務目標選擇模型，而不必局限於特定模型。

谷歌雲的此次發布不僅僅是增加AI功能，更接近於在平台層面重新整合企業級AI代理運營體系。尤其是在“自主型企業”的目標下，嘗試將開發、部署、安全和優化融為一體的做法意義重大。不過，這些AI代理在實際企業環境中能多穩定地運行，以及能在多大程度上減少安全顧慮，預計將成為未來競爭力的關鍵變數。

TP AI注意事項 本文基於TokenPost.ai基礎語言模型進行摘要。正文中的主要內容可能被遺漏或與事實不符。