Gemini Enterprise Agent Platform

Gemini Enterprise Agent Platform 是 Google Cloud 面向开发者推出的全面平台，用于构建、扩缩、治理和优化智能体 。它的核心定位是”企业级 AI 智能体的统一平台”——将原先 Vertex AI 的模型选择、模型构建和智能体构建能力与新增的智能体集成、DevOps、编排和安全能力整合到单一目的地 。

根据 Google Cloud 官方公告，未来所有 Vertex AI 服务和路线图演进都将专门通过 Agent Platform 交付，而不再作为独立服务——这意味着 Agent Platform 就是 Google Cloud AI 路线的未来 。

平台面向两类用户：技术团队通过 Agent Platform 构建智能体，员工通过 Gemini Enterprise 应用发现、运行和共享智能体，两者共享同一套安全与治理控制 。平台最显著的特点是模型无关性——Model Garden 提供 200+ 基础模型，涵盖 Google 前沿模型（Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image、Lyria 3、Gemma 4）、第三方模型（Anthropic Claude Opus/Sonnet/Haiku）和开源模型，客户可根据任务自由选择最佳模型而无需重写智能体逻辑 。

💡 与 Gemini Enterprise 应用层的关系：Gemini Enterprise 是面向员工的智能体应用入口（聊天界面 + 无代码智能体构建 + 即用型智能体），它有独立的按席订阅收费（商务版/标准版/增强版）；而 Gemini Enterprise Agent Platform 是下层的开发者平台，提供构建智能体的全栈技术能力。两者是”应用层 vs 平台层”的关系，共享同一套安全与治理控制 。

产品概述

Gemini Enterprise Agent Platform 由 Google Cloud 在 2026 年 4 月 23 日的 Cloud Next 大会上正式发布 ，是 Vertex AI 的全面演进。Gerstenhaber 在公告博客中解释：”早期生成式 AI 需要大量工程努力来构建安全可靠的业务工具，我们用 Vertex AI 解决了这个问题。但今天，我们正在管理不同级别的复杂性，智能体跨多个系统交互——而且往往没有安全和治理护栏。为了迈向真正的自主企业，你需要一个能够维持这种信任水平的基础。” 这正是 Agent Platform 诞生的背景。平台的技术架构围绕四大支柱组织 ：

• 构建（Build）：Agent Development Kit（模块化、模型无关的框架）、Agent Studio（低代码可视化画布）、Agent Garden（预构建智能体与模板库）、Model Garden（200+ 模型）、RAG Engine（安全地将私密企业数据连接到 LLM）、Vector Search（AI 原生搜索引擎）、Colab Enterprise 笔记本
• 扩缩（Scale）：Agent Runtime（高性能有状态运行时，支持长运行智能体和亚秒级冷启动）、Agent Platform Sessions（有状态上下文管理）、Memory Bank（跨会话持久记忆与召回）、Code Execution（沙盒 Python 执行）
• 治理（Govern）：Agent Registry（智能体/工具/MCP 服务器集中目录）、Agent Identity（每个智能体的唯一身份与精细权限）、Agent Gateway（所有智能体交互的中央策略执行点）、Model Armor（运行时威胁防护）、Semantic Governance Policies（基于自然语言的运行时业务规则与合规护栏）
• 优化（Optimize）：Agent Evaluation、Agent Simulation、Agent Observability、Agent Optimizer

交付形态与接入流程（云托管，非本地安装）：

Agent Platform 运行在客户自有 Google Cloud 项目中，采用 Google Cloud 账户即付即用消费模式。客户侧需要完成的”接入”动作是云上开通而非软件安装 ：

1. 选择或创建 Google Cloud 项目
2. 启用结算（billing）
3. 启用 Agent Platform API（aiplatform.googleapis.com）——首次打开时控制台会提示启用一系列相关 API
4. 配置身份认证（Application Default Credentials 或 API Key）
5. 通过 Agent Studio / ADK / REST API / SDK 开始构建智能体
6. 如需上层员工应用，另需在 Gemini Enterprise 中创建实例、配置数据连接器、通过 Agent Gateway 接入智能体

⚠️ 关键澄清：Agent Platform 是云托管交付——数据在客户自有 GCP 项目中，Google 不接触明文；客户不需要下载软件包、不需要 docker compose 手动编排、不需要 kubectl 管理集群。Agent Runtime 等组件由 Google 全托管。这与本地部署分类（term_id=18）的 RAGFlow/Dify 开源版有本质区别。

商业模型上，Agent Platform 采用 Google Cloud 账户即付即用消费模式，按资源消耗付费，新客户提供免费试用赠金，企业客户可联系销售获取定制报价 。

需要区分的是：上层的 Gemini Enterprise 应用按席订阅（商务版/标准版/增强版），但这是应用层收费，而非 Agent Platform 平台层收费 。安全合规方面，Agent Platform 提供 Agent Identity + Agent Gateway + Model Armor + Semantic Governance Policies 四层防护；支持 VPC Service Controls、CMEK、Access Transparency、审计日志；与 Security Command Center 集成威胁检测；支持 HIPAA 和 FedRAMP 等工作负载合规要求 。

客户实证：Burns & McDonnell 使用 ADK 构建将数十年项目数据转化为实时可操作智能的智能体 ；Color Health 通过 ADK + Agent Runtime 驱动 Virtual Cancer Clinic 的 Color Assistant 。

核心能力

• Agent Development Kit（ADK）：模块化、模型无关的框架，用于构建和部署具有复杂推理和工具使用能力的 AI 智能体；支持图式框架编排多智能体协作
• Agent Studio：低代码可视化画布，无需编写代码即可设计智能体、原型制作并管理智能体推理循环与工作流
• Agent Garden：预构建智能体与模板库，加速开发
• Model Garden：200+ 基础模型，涵盖 Google 前沿模型（Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image、Lyria 3、Gemma 4）、第三方模型（Anthropic Claude Opus/Sonnet/Haiku）和开源模型；支持模型微调
• RAG Engine：安全地将私密企业数据连接到 LLM，提高回答准确性并减少幻觉
• Vector Search：AI 原生搜索引擎，用于存储、搜索和管理 AI 应用的数据
• Agent Runtime：高性能、可扩缩的有状态运行时环境，支持长运行智能体和亚秒级冷启动
• Memory Bank：使智能体具备持久记忆，跨多个会话召回信息
• Agent Registry：集中式目录，用于发现、跟踪和管理组织内的所有智能体、工具和 MCP 服务器
• Agent Identity：为每个智能体提供完全托管的唯一身份，实现安全访问控制与审计
• Agent Gateway：中央策略执行点，治理所有智能体工具调用、管理身份验证并实施安全策略
• Model Armor：与 Agent Gateway 协同工作，保护所有智能体交互，强制执行运行时政策，防范威胁并确保合规操作
• Semantic Governance Policies（SGP）：基于自然语言的运行时业务规则与合规护栏
• MCP 与 A2A 协议支持：通过 Model Context Protocol（MCP）和 Agent-to-Agent（A2A）协议实现智能体间协作与生态系统集成
• 可观测性与审计：监控智能体指标、追踪记录和日志，可视化呈现智能体依附组件与交互；与 Security Command Center 集成威胁检测；审计日志记录智能体活动

优势亮点

• Vertex AI 的全面演进：Google Cloud 明确表示未来所有 Vertex AI 服务和路线图演进都将专门通过 Agent Platform 交付​ ——选择 Agent Platform 就是选择 Google Cloud AI 路线的未来
• 四大支柱完整覆盖智能体生命周期：构建、扩缩、治理、优化一体化，从模型访问到智能体部署与管理的完整 AI 生命周期支持
• 模型无关性：Model Garden 提供 200+ 模型，客户可根据任务自由选择最佳模型（Gemini/Claude/Gemma/Llama），无需重写智能体逻辑
• 企业级安全与治理：Agent Identity + Agent Gateway + Model Armor + Semantic Governance Policies 四层防护，提供精细权限、运行时策略执行、威胁防护和基于自然语言的合规护栏
• 有状态长运行智能体：Agent Runtime 支持长运行智能体和亚秒级冷启动，Memory Bank 提供跨会话持久记忆——这是构建”自主企业”的核心基础设施
• MCP 与 A2A 原生支持：通过 Model Context Protocol 和 Agent-to-Agent 协议实现智能体间原生协作，契合 AI 智能体时代的开放生态
• Gemini Enterprise 应用的无缝对接：技术团队在 Agent Platform 构建的智能体，员工可通过 Gemini Enterprise 应用发现、运行和共享，两者共享同一套安全与治理控制
• 企业级合规：支持 VPC Service Controls、CMEK、Access Transparency；满足 HIPAA 和 FedRAMP 等工作负载合规要求
• 云托管交付，非本地安装：数据在客户自有 GCP 项目中，Agent Runtime 等组件由 Google 全托管；客户只需完成云上开通流程，无需下载软件或手动编排容器

短板

• 不是开箱即用的知识库 SaaS：Agent Platform 是面向开发者的 AI 智能体开发平台，不提供类似 Document360/语雀/Helpjuice 那样的开箱即用知识库创作与发布能力——企业若需要”建知识库”，应使用上层 Gemini Enterprise 应用中的 Agent Search 能力，或通过 RAG Engine 自行构建
• 深度绑定 Google Cloud 生态：如果企业不使用 Google Cloud，Agent Platform 的集成成本显著升高；跨云部署能力有限
• 平台复杂性高：四大支柱、数十个组件——Agent Platform 的学习曲线陡峭，需要专业的 AI 工程团队和 IT 治理团队配合
• 部分组件仍在演进中：作为 2026 年 4 月才正式发布的全新平台，部分高级治理功能（如 Semantic Governance Policies）的成熟度和大规模生产验证仍需时间
• 成本不可预测：即付即用模式虽然灵活，但对于大规模生产部署，多项计费维度叠加，成本预测和管理复杂度高
• 不是独立产品：Agent Platform 是 Gemini Enterprise 组合的核心组件，与 Gemini Enterprise 应用、Google Workspace 等深度耦合；上层 Gemini Enterprise 应用需要单独按席订阅
• 云上开通仍需技术准备：虽然不需本地安装，但客户仍需创建 GCP 项目、启用结算、启用 API、配置身份认证——这对完全没有 Google Cloud 使用经验的团队仍有一定门槛

适用企业/部门

大型企业、Google Cloud 生态用户；技术团队（开发者、数据科学家、AI 工程师）、IT 部门、AI 卓越中心、业务团队（通过 Agent Studio 低代码构建）。特别适合“已经使用 Google Cloud 基础设施，需要构建、部署、治理和优化企业级 AI 智能体，且对安全合规有严苛要求”的组织 。

如果企业需求是”开箱即用的知识库 SaaS”，应使用上层 Gemini Enterprise 应用中的 Agent Search 能力，或选择 Document360/语雀等独立产品；如果企业需求是”跨系统统一企业搜索”，Coveo 或 Glean 可能是更低摩擦的选择。