Google Cloud Next Компания Google пересмотрела свою стратегию в области корпоративного ИИ в свете повсеместного перехода к агентам в деловом ландшафте, переименовав и расширив свою платформу для разработчиков Vertex AI в то, что теперь называется Gemini Enterprise Agent Platform.
Это происходит на фоне того, что задача, стоящая перед бизнесом, сместилась от создания отдельных ИИ-агентов к управлению сотнями или тысячами таких агентов одновременно — с этой проблемой также пытаются справиться Workday и другие.
“Ранние версии моделей ИИ были сосредоточены на ответах на вопросы пользователей и помощи им в творческих задачах. Теперь мы видим, что по мере эволюции моделей люди хотят делегировать задачи и последовательности задач агентам”, — заявил генеральный директор Google Cloud Томас Куриан журналистам во время брифинга для прессы. “И эти агенты затем смогут использовать компьютер, весь GCP и Workspace в качестве инструмента”.
Чтобы соответствовать моменту, Google представила инфраструктуру в виде чипов TPU восьмого поколения и обновления безопасности благодаря приобретению Wiz.
Эти анонсы, а также Gemini Enterprise Agent Platform призваны предоставить компаниям единую систему для разработки, развертывания, управления и мониторинга ИИ-агентов в их организациях. Google заявляет, что платформа может выступать в качестве связующего звена между данными компании, ее сотрудниками и растущим парком автономных агентов, на которые предприятия начинают полагаться.
“Все компоненты созданы для этого”, — сказал Куриан на брифинге. “Безопасность для защиты этих агентов. Наше хранилище данных для предоставления агентам контекста изнутри системы. Наша ИИ-инфраструктура для оптимизации производительности, масштаба и стоимости работы агентов. Этот год — следующая эволюция того, куда, по нашему мнению, движется эта технология ИИ”.
Он отметил, что организации выбирают Google Cloud из-за его способности предоставлять “комплексную основу для инноваций”, а не “отдельные сервисы, которые можно собрать воедино”.
Gemini Enterprise Agent Platform организована вокруг четырех столпов: создание (build), масштабирование (scale), управление (govern) и оптимизация (optimize). В части создания Google представила Agent Studio — интерфейс с низким кодированием для создания агентов с использованием естественного языка, а также обновленный комплект для разработки агентов (Agent Development Kit) с новым графовым фреймворком для оркестровки совместной работы нескольких агентов, сообщила компания во время предварительного брифинга для СМИ.
Платформа также предоставляет реестр агентов (agent registry), который дает организациям централизованный каталог каждого внутреннего агента и инструмента, сообщила компания. В новую платформу также входит маркетплейс агентов (agent marketplace), предлагающий готовые агенты от таких партнеров, как Atlassian, Oracle, ServiceNow и Workday.
Платформа включает Agent Runtime — функцию, которая, по утверждению Google, обеспечивает холодные старты менее чем за секунду и дает пользователям возможность развертывать новые агенты за считанные секунды. Она также поддерживает долгосрочные агенты — автономные процессы, которые могут работать часами или днями над сложными бизнес-рабочими процессами, такими как финансовая сверка или поиск потенциальных клиентов. Новая функция Memory Bank предоставляет агентам постоянную долговременную память между сессиями, избавляя от необходимости начинать каждый раз с нуля, сообщила компания.
Однако именно возможности управления могут иметь наибольшее значение для корпоративных покупателей, опасающихся бесконтрольного распространения инструментов ИИ в своих организациях. Agent Identity присваивает каждому агенту уникальный криптографический идентификатор с определенными политиками авторизации, создавая аудируемый след каждого действия, заявила Google. Agent Gateway, тем временем, действует как регулятор для экосистем агентов, обеспечивая соблюдение политик безопасности и защиту от внедрения подсказок (prompt injection), отравления инструментов (tool poisoning) и утечки данных. Система Agent Anomaly Detection помечает подозрительное поведение, анализируя намерение, стоящее за действиями агента, и дает пользователям возможность остановить его до того, как он выйдет из-под контроля.
Затем следуют способы, которыми Google заявляет о возможности использования своих инструментов для тонкой настройки агентов, например, Agent Simulation для стресс-тестирования их на синтетических взаимодействиях перед развертыванием. Agent Evaluation оценивает производительность в реальном времени, а панели мониторинга Agent Observability отслеживают пути выполнения и диагностируют проблемы в режиме реального времени для быстрой отладки, сообщил облачный гигант журналистам.
Google заявила, что приложение Gemini Enterprise — потребительская часть платформы — является местом, где нетехнические сотрудники могут создавать и управлять своими собственными агентами с помощью Agent Designer.
Пользователи могут создавать агентов на основе расписания или триггеров для автоматизации многоэтапных процессов, в то время как “Входящие в Google Enterprise” (Inbox in Google Enterprise) предоставляет этим пользователям центральный узел для мониторинга активности агентов с уведомлениями, отсортированными по категориям, таким как “Требуется ваше участие”, “Ошибки” и “Завершено”.
Генеральный директор Google Сундар Пичаи заявил, что, основываясь на внутренней статистике внедрения, имеются свидетельства сдвига в сторону агентурных рабочих процессов. Он сообщил, что 75 процентов всего кода в Google теперь генерируется ИИ и одобряется инженерами, по сравнению с 50 процентами прошлой (северного полушария) осенью. В своем блоге он описал недавнюю внутреннюю миграцию кода, выполненную агентами и инженерами, работающими сообща, которая “была завершена в шесть раз быстрее, чем это было возможно год назад только силами инженеров”.
По утверждению Google, популярность ее инструментов стремительно растет: почти 75 процентов клиентов Cloud используют продукты ИИ, в то время как Gemini Enterprise продемонстрировал рост платных ежемесячно активных пользователей на 40 процентов поквартально в первом квартале, а собственные модели Google теперь обрабатывают более 16 миллиардов токенов в минуту через прямое использование API, по сравнению с 10 миллиардами в предыдущем квартале.
Среди клиентов также наблюдается значительное “максимизирование токенов” (token-maxxing). Google сообщила, что 330 клиентов Google Cloud обработали более одного триллиона токенов каждый, а 35 достигли отметки в 10 триллионов токенов с помощью ее моделей.
В пресс-материалах к мероприятию несколько крупных клиентов предоставили отзывы о своих развертываниях Gemini. GE Appliances заявила, что у нее работает более 800 ИИ-агентов Google в сфере производства, логистики и цепочек поставок. KPMG сообщила о 90-процентном внедрении Gemini Enterprise среди сотрудников с развертыванием более 100 агентов в первый месяц. Tata Steel заявила, что развернула более 300 специализированных агентов за девять месяцев. Merck объявила о партнерстве на сумму до 1 миллиарда долларов для создания агентурной платформы в своих функциях исследований и разработок, производства и коммерческой деятельности.
Анонсы выходят на все более конкурентном рынке корпоративных ИИ-платформ. Microsoft, Amazon Web Services и Salesforce в последние месяцы активизировали усилия по оркестровке и управлению агентами. Подход Google в значительной степени опирается на вертикальную интеграцию, с надеждой на то, что совместная разработка чипов, моделей, инфраструктуры и прикладных уровней даст лучшие результаты, чем сборка компонентов от разных поставщиков.
Google также объявила о создании фонда в размере 750 миллионов долларов для поддержки своей партнерской экосистемы в создании и развертывании агентурного ИИ, а также о соглашениях с McKinsey, Deloitte и другими консалтинговыми фирмами, которые получат ранний доступ к будущим моделям от Google DeepMind. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – O'Ryan Johnson
