Руководители в сфере ИТ сталкиваются с давлением, требующим быстрого создания и развертывания ИИ-агентов, однако лежащая в основе инженерная сложность весьма значительна. Эта сложность включает в себя разрозненные инструменты, проблемы безопасности данных и управление бюджетом. Платформа Gemini Enterprise Agent призвана упростить это, предоставляя унифицированную среду для создания, масштабирования, управления и оптимизации агентов. Для преодоления этих трудностей крайне важно задавать командам инженеров конкретные вопросы.Этап создания начинается с понимания того, кто создает приложения, поскольку создание ИИ больше не является прерогативой инженеров, использующих высокоуровневое программирование. Разработчикам нужны специализированные ИИ-инструменты для ускорения написания кода, но им часто не хватает связи с необходимыми корпоративными данными. Google Antigravity со специальными расширениями рекомендуется для инженеров, работающих с основным приложением, данными и Google Cloud.Важно определить, создаются ли агенты для взаимодействия с людьми или с другими агентами, поскольку это определяет требования к дизайну. Для взаимодействия с людьми сосредоточьтесь на пользовательском опыте; для связи между агентами отдавайте приоритет интероперабельности, используя протоколы, такие как Agent2Agent. Выбор правильного инструмента разработки включает рассмотрение четырехступенчатой лестницы: Agent Studio для низкоуровневого кодирования, Managed Agents API для агента как услуги, Antigravity 2.0 для продвинутого кодирования и Agent Development Kit (ADK 2.0) для высоконастраиваемых сетей.Для начальной разработки рекомендуется начать с одного специализированного агента, чтобы поддерживать точность и эффективность. По мере роста сложности рекомендуется переход к многоагентной системе, где специализированные агенты сотрудничают. Подключение корпоративных данных требует открытых стандартов, таких как Model Context Protocol (MCP), чтобы предоставить агентам необходимый контекст и логику для принятия точных решений.Чтобы обеспечить возможность связи агентов, созданных на разных фреймворках, протокол Agent2Agent (A2A) обеспечивает универсальную связь. Агенты должны динамически извлекать необходимые инструменты, используя сфокусированные агентские навыки, чтобы избежать снижения производительности и увеличения затрат. Масштабирование требует развертывания агентов в полностью управляемой бессерверной среде выполнения, такой как Agent Runtime, предлагающей эластичное автоматическое масштабирование и безопасное частное сетевое взаимодействие.Для управления длительными задачами агентам требуется как краткосрочная, так и долгосрочная память, при этом Agent Platform обрабатывает текущее состояние сеанса и постоянное хранилище. Крайне важно ограничить радиус поражения агентов, выполняющих скрипты или просматривающих веб-страницы; это достигается путем выполнения таких задач во временных, изолированных песочницах.