Google Cloud представляет мультиагентные возможности в Vertex AI

Google хочет сделать многоагентные системы искусственного интеллекта ^[1] не просто возможными, но и практичными для предприятий, и обновления Vertex AI подтверждают это. Представленные на Google Cloud Next, эти усовершенствования превращают Vertex в полнофункциональную платформу для создания, подключения и развёртывания ИИ-агентов, которые анализируют, планируют и взаимодействуют в рамках корпоративных систем.

В основе обновления лежит новый набор для разработки агентов ^[2] (ADK) — фреймворк с открытым исходным кодом, который упрощает разработку и управление интеллектуальными агентами. Он поддерживает инструменты с функцией «подключи и работай», работает с выбранной вами моделью, включая Gemini и сторонние модели, и позволяет перейти от прототипа к рабочей версии менее чем за 100 строк кода на Python. 

Разработчики также могут воспользоваться Agent Garden ^[3] — тщательно подобранной библиотекой готовых примеров агентов, коннекторов и рабочих процессов, что упрощает создание агентов, взаимодействующих с корпоративными API, базами данных, такими как AlloyDB и BigQuery, и даже с геопространственными данными через Google Maps.

Но, пожалуй, более примечательным является внедрение протокола Agent2Agent ^[4] (A2A) — предлагаемого стандарта для взаимодействия агентов. Проще говоря, A2A позволяет агентам, созданным с помощью разных фреймворков, будь то ADK, LangGraph, Crew.ai ^[5] или другие, общаться и взаимодействовать независимо от поставщика. Google привлекла более 50 партнёров, включая Salesforce, Box, Deloitte и SAP, для совместной разработки и внедрения этого протокола, что свидетельствует о широком интересе отрасли к общему языку для ИИ-агентов.

Для предприятий, готовых выйти за рамки экспериментов, Google также запускает Agent Engine ^[6] — полностью управляемую среду выполнения, которая упрощает развёртывание благодаря встроенной поддержке тестирования, масштабирования и мониторинга. Агент Engine сохраняет информацию о контексте между сеансами, поддерживает память ^[7] и напрямую интегрируется в платформу Google Agentspace. Это позволяет компаниям развёртывать агентов по всей организации, обеспечивая их управление и контроль.

Эти объявления отражают понимание компанией Google того, что внедрение ИИ на предприятиях требует не только мощных моделей, но и интеграции с существующими рабочими процессами и подключения к корпоративным данным. Для компаний, уже инвестировавших в Google Cloud, эти новые инструменты могут упростить переход от экспериментального ИИ к готовым к использованию системам.

Концерн Renault уже оценил новые возможности. 

«Мы использовали ADK для разработки агента, который гарантирует, что мы устанавливаем зарядные устройства для электромобилей там, где они больше всего нужны водителям», — сказал Лоран Жиро, директор по информационным технологиям Renault Group. «Агент помогает нашим аналитикам данных использовать географические данные, данные о зонировании и трафике для информирования и определения приоритетов инвестиций в критически важную инфраструктуру электромобилей».

В этих объявлениях Google уделяет особое внимание ^[8] безопасности. Компания решает проблемы предприятий с помощью нескольких уровней защиты: фильтров контента, контроля личности, управления сервисами VPC, ограничений для взаимодействия с агентами и комплексных возможностей мониторинга.

Хотя Google не первым предлагает инструменты для разработки ИИ-агентов, его подход, сочетающий гибкость моделей, корпоративную интеграцию и готовность к использованию в единой платформе, может заинтересовать организации, которые хотят выйти за рамки разрозненных решений от разных поставщиков.

Источник ^[9]