# 策展 · X (Twitter) 🔥 > 📖 本站完整內容索引（documentation index）：[llms.txt](/llms.txt) > 作者：Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-04-23 > 原始來源：https://x.com/googlecloudtech/status/2046985311558021135 ## 中文摘要 Google推出「Gemini Enterprise Agent Platform」，整合Vertex AI重塑企業級Agent開發平台。 Google Cloud於2026年4月22日發布「Gemini Enterprise Agent Platform」，這是一個開放全面的平台，讓企業快速建構、擴展、治理並優化基於企業資料的生產級Agent系統。它提供全棧基礎與廣泛開發者選擇，將應用程式和工作流程轉化為全球規模的強大可靠Agentic系統，同時宣告Vertex AI全面轉入此平台，伴隨大規模命名變更。 **建構生產級Agent的核心工具** 平台強調「一切所需一應俱全」，提供多項工具讓開發Agent如同標準軟體開發般順暢： - **Agent Development Kit (ADK)**：模組化、模型無關的框架，專為建構與部署複雜AI Agent設計。 - **Agent Garden**：Google預建Agent程式庫，使用者可直接探索。 - **Agent Studio**：低程式碼畫布，用於設計複雜多Agent推理迴圈。 - **RAG Engine**：安全連接私有資料至LLM，減少幻覺並提升答案準確度，透過提供相關豐富上下文資訊。 - **Vector Search**：AI原生搜尋引擎，將儲存與擷取整合為單一可擴展自動調校平台，簡化AI應用資料儲存、搜尋與管理。 這些工具讓開發者能迅速從概念轉為生產就緒Agent。 **部署與管理Agent** 部署Agent透過Agent Engine（原Vertex AI Agent Engine，現稱Agent Runtime）實現，支持Python SDK、原始檔案或容器映像： - 管理已部署Agent，包括擴展與資源分配。 - 使用API或SDK與部署Agent互動。 - **Agent Platform Sessions**：管理對話工作階段與狀態，支持多輪互動。 - 支持自訂容器部署、長運行作業（最長7天）、次秒冷啟動，以及佈建時間縮短至不到1分鐘。 - 建立工作階段時可指定自訂session ID。 這些功能確保Agent在企業環境中穩定運行與高效管理。 **記憶與狀態持久化** **Agent Platform Memory Bank**（原Vertex AI Agent Engine Memory Bank）提供長期記憶儲存與擷取，維持Agent上下文： - 設定Memory Bank：為Agent配置與初始化。 - 產生記憶：從Agent互動中提取並儲存記憶。 - 擷取記憶：檢索儲存記憶，提供給Agent執行上下文。 - 新增持續事件串流，依事件數量或閒置時間自動觸發記憶產生。 - 自動維護記憶的不變版本歷史，透過revision資源實現。 此記憶系統強化Agent的多輪對話與長期上下文維持能力。 **網路與安全閘道** **Agent Gateway**（私人預覽）作為集中式閘道，路由、安全與監控所有Agent流量，涵蓋使用者-Agent、Agent-工具或Agent間互動。它是Gemini Enterprise Agent Platform生態網路組件，確保連接安全與治理。 此外，**Agent Identity**達到一般可用（General Availability），讓Agent安全認證至MCP伺服器、雲端資源、端點或其他Agent，可代表自身或終端使用者行事。 **治理與安全機制** 平台內建語意治理與內容安全： - **Semantic governance**：配置政策確保Agent行為安全合規。 - **Content security**：監控與過濾Agent輸入輸出，保障安全。 - **Identity & IAM**：使用Google Cloud IAM管理Agent存取控制與權限。 - **Share agent**：跨專案或組織安全分享Agent。 - 新增**IAM治理政策**（私人預覽）。 這些機制針對企業級需求，提供嚴格合規與安全保障。 **Agent評估與可觀測性** **Agent evaluation**涵蓋評估概念與效能測量；**Observability overview**提供全面監控： - 監控Agent健康、延遲與資源使用。 - **Traces**：詳細執行追蹤，偵錯複雜推理迴圈與工具呼叫。 - **Topology**：視覺化Agent架構與依賴圖。 - **Offline evaluations**：在靜態資料集上運行評估，測量品質與延遲。 - **Simulated evaluation**：模擬使用者互動，按自訂標準評估Agent行為。 - **Online monitoring**：生產環境持續監控與評估。 - **Optimize prompts**：自動調校提示，提升回應品質與效率。 **Agent Observability**（預覽）針對部署Agent與MCP伺服器，提供效能、行為與健康能見度，透過指標監控、執行路徑追蹤與多Agent系統觀察，診斷問題、優化資源並提升可靠性。 **Agent Registry與預建Agent** **Agent Registry**（公開預覽）為集中統一目錄，儲存、發現與治理Google Cloud內的MCP伺服器、工具與AI Agent。 新增**Gemini Deep Research Agent**預建Agent，使用Gemini 3.1 Pro，同時跨三個高保真資料流（公共網路與私有企業上下文）進行研究，規劃、執行與綜合多步驟研究任務，彌補公共資料與企業上下文間隙。 **模型支援與開發者導向** 平台「為開發者打造、為企業設計」，整合多款先進模型： - **Gemini**：推理優先模型，優化複雜Agentic工作流程與程式撰寫，支持Gemini 3.1 Pro與Gemini 3 Flash。 - **Veo**：高品質影片產生模型，從文字或影像提示生成電影級影片，支持Veo 3.1。 - **Lyra**：從簡單文字與影像提示生成完整音樂軌道與音訊片段，支持Lyria 3。 - **Partner models**：管理API提供的精選第三方模型，包括Claude、Grok與Mistral。 - **Open models**：多種開源權重模型的最佳服務選項，包括Llama、DeepSeek、Mistral與Qwen。 - **Gemini Embedding 2**（gemini-embedding-2）達到一般可用。 模型支援資訊現移至Gemini Enterprise Agent Platform > Models。 **Vertex AI大規模命名變更** 2026年4月22日變更中，Vertex AI全面轉入Agent Platform，超過50項功能重新命名，例如： - Vertex AI Platform → Agent Platform - Vertex AI Studio → Agent Studio - Vertex AI RAG Engine → RAG Engine - Vertex AI Vector Search → Vector Search（Vector Search 2.0 → Agent Retrieval） - Vertex AI Agent Engine → Agent Runtime - Vertex AI Agent Engine Memory Bank → Agent Platform Memory Bank - Vertex AI Search → Agent Search（含行業與商務變體） - Vertex AI Pipelines → Agent Platform Pipelines - Vertex AI Model Registry → Agent Platform Model Registry 其他如Grounding with Google系列、Training、Inference、AutoML等均轉為Agent Platform變體。Google Cloud主控台導航已更新，集中Agentic產品，舊書籤連結自動重導。 **初始發布亮點與未來展望** 初始發布整合Vertex AI與Agent Builder（Agent Engine → Agent Runtime、Sessions → Agent Platform Sessions、Memory Bank → Agent Platform Memory Bank），並引入Agent Gateway（私人預覽）、Agent Registry（公開預覽）、Agent Observability（預覽）與Gemini Deep Research Agent。 發布頁面記錄生產更新，包括新功能、錯誤修正、已知問題與棄用功能，使用者可查Google Cloud更新頁面、主控台釋出版本或BigQuery程式存取。平台鼓勵立即啟用，建構企業級Agent，連結至更新文件與釋出版本筆記。 ## 標籤 Agent, 新產品, AIGC, Google, Vertex AI, Gemini