ITリーダーはAIエージェントを迅速に構築・展開するプレッシャーに直面していますが、基盤となるエンジニアリングの複雑さは無視できません。この複雑さには、断片化されたツール、データセキュリティの懸念、予算管理が含まれます。Gemini Enterprise Agent Platformは、エージェントの構築、スケーリング、ガバナンス、最適化のための統合環境を提供することで、これを簡素化することを目指しています。これらの課題を乗り越えるためには、エンジニアリングチームに具体的な質問をすることが重要です。ビルドフェーズは、アプリケーションを誰が構築しているのかを理解することから始まります。AIの作成はもはやハイコードエンジニアだけのものではないからです。開発者はコーディングを加速するための専門的なAIツールを必要としていますが、これらはしばしば不可欠なエンタープライズデータとの接続を欠いています。特定の拡張機能を備えたGoogle Antigravityは、コアアプリケーション、データ、Google Cloudエンジニアに推奨されます。エージェントが人間との対話のために構築されているのか、それとも他のエージェントのために構築されているのかを判断することが不可欠です。これは設計要件を決定します。人間との対話の場合はユーザーエクスペリエンスに焦点を当て、エージェント間通信の場合はAgent2Agentのようなプロトコルを使用して相互運用性を優先します。適切な開発ツールの選択には、4段階のラダーを考慮する必要があります。ローコードの場合はAgent Studio、エージェント・アズ・ア・サービスの場合はManaged Agents API、高度なコーディングの場合はAntigravity 2.0、高度にカスタム化されたネットワークの場合はAgent Development Kit (ADK 2.0)です。初期開発では、精度と効率を維持するために、単一の専門エージェントから始めることが推奨されます。複雑さが増すにつれて、専門エージェントが協力するマルチエージェントシステムに移行することが推奨されます。エンタープライズデータへの接続には、エージェントに正確な意思決定に必要なコンテキストとロジックを提供するために、Model Context Protocol (MCP)のようなオープンスタンダードが必要です。異なるフレームワークで構築されたエージェントが通信できるように、Agent2Agent (A2A)プロトコルは普遍的な通信を可能にします。エージェントは、パフォーマンスの低下やコストの増加を避けるために、集中的なエージェントスキルを使用して必要なツールを動的に取得する必要があります。スケーリングには、Agent Runtimeのような完全に管理されたサーバーレス実行環境にエージェントをデプロイする必要があります。これにより、弾力的な自動スケーリングとセキュアなプライベートネットワーキングが提供されます。長時間実行されるタスクを管理するために、エージェントは短期および長期の両方のメモリを必要とします。Agent Platformは、即時のセッション状態と永続ストレージを処理します。スクリプトを実行したりWebを閲覧したりするエージェントのブラスト半径を制限することは非常に重要です。これは、一時的で分離されたサンドボックス環境でそのようなタスクを実行することによって達成されます。