IT 领导者正面临加快构建和部署 AI 代理的压力，但其底层工程复杂性显著。这种复杂性涉及工具碎片化、数据安全顾虑以及预算管理。Gemini 企业级代理平台旨在通过提供统一的构建、扩展、治理和优化代理的环境来简化这一过程。为应对这些挑战，向工程团队提出具体问题至关重要。构建阶段始于明确谁在开发应用程序，因为 AI 创建已不再局限于高代码工程师。开发人员需要专门的 AI 工具来加速编码，但这些工具往往缺乏与企业关键数据的连接。对于核心应用、数据及 Google Cloud 工程师，推荐使用带有特定扩展的 Google Antigravity。必须确定代理是用于人机交互还是用于代理间交互，因为这决定了设计要求。若用于人机交互，应聚焦用户体验；若用于代理间通信，则应优先采用 Agent2Agent 等协议实现互操作性。选择合适的开发工具需考量四档阶梯：Agent Studio 用于低代码，Managed Agents API 用于代理即服务，Antigravity 2.0 用于高级编码，Agent 开发套件（ADK 2.0）用于高度定制的网络。在初始开发阶段，建议从单个专用代理开始，以维持准确性和效率。随着复杂性增加，推荐过渡到多代理系统，让专用代理协同工作。连接企业数据需要采用 Model Context Protocol (MCP) 等开放标准，为代理提供做出准确决策所需的上下文和逻辑。为确保在不同框架上构建的代理能够通信，Agent2Agent (A2A) 协议实现了通用通信。代理应使用聚焦的代理技能动态检索所需工具，以避免性能下降和成本增加。扩展部署需要将在 Agent Runtime 等完全托管、无服务器执行环境中部署代理，该环境提供弹性自动扩展和安全的私有网络。为管理长运行任务，代理需要短期和长期记忆，由 Agent Platform 处理即时会话状态和持久化存储。限制运行脚本或浏览网页的代理的影响范围至关重要；这通过在临时隔离的沙箱环境中执行此类任务来实现。