Google dévoile la stratégie d'agent la plus complète au cloud prochain 2025

Gemini comme fondement de la stratégie d'IA de Google

Gemini est la pierre angulaire de la stratégie d'agent AI de Google, tirant parti de ses capacités multimodales avancées pour traiter et générer des réponses à travers le texte, les images, l'audio, la vidéo et le code. Développé par Deepmind, Gemini est conçu pour diverses applications allant des assistants personnalisés en passant par les solutions d'entreprise. Ses modèles - du nano léger à l'ultra de qualité d'entreprise - sont optimisés pour le raisonnement, le codage et la création de contenu.

Forbes Google lance Gemini 2.5 Pro, repoussant les limites du raisonnement de l'IA par Janakiram MSV

Gemini 2.5, la dernière itération, introduit un raisonnement amélioré et des capacités de contexte à long terme, permettant une assistance complexe de résolution de problèmes et de recherche. Intégré sur les produits Google comme Workspace et Vertex AI, Gemini autorise les développeurs et les entreprises à créer des solutions innovantes à l'ère agentique.

Les agents sont des citoyens de première classe du sommet AI

Vertex AI, l'offre de plate-forme AI de Google Cloud, a été considérablement mise à jour pour prendre en charge les agents et les flux de travail agentiques. Vertex AI permet aux développeurs d'accéder à des modèles de premier parti comme Gemini et des modèles open source comme Llama via le Garden Model. Il prend en charge les modèles existants et les déploiement pour consommer via des applications AI.

Comme le modèle de jardin, les développeurs peuvent utiliser un jardin d'agent peuplé d'agents prédéfinis de Google et d'autres développeurs. Cette collection d'échantillons et d'outils prêts à l'emploi, directement accessibles au sein de l'ADK, fournit aux développeurs des modèles et composants d'agent prédéfinis pour accélérer les processus de développement.

Semblable à la prise en charge des modèles de fondations hétérogènes, Vertex AI prend en charge un ensemble diversifié de cadres d'agent, y compris le propre kit de développement d'agent de Google, Crewai, Langchain et Autogen 2.

Avec Vertex IA, les développeurs peuvent accéder à une pile complète pour la conception, le développement, les tests, l'évaluation et le déploiement d'agents d'IA.

Kit de développement d'agent et d'agent pour les développeurs

Le moteur d'agent Vertex AI de Google Cloud est un service entièrement géré conçu pour simplifier le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle des agents dans les environnements de production. Il résume les complexités opérationnelles telles que la gestion des infrastructures, la sécurité et la surveillance, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création d'applications intelligentes. Soutenant plusieurs cadres comme Langchain, Autogen 2 et Llamaindex, le moteur d'agent offre une flexibilité pour les agents de construction et d'adaptation. Les fonctionnalités incluent des outils d'évaluation intégrés, des capacités de mémoire pour la rétention de contexte et un traçage robuste pour le débogage.

Avec une intégration transparente dans l'écosystème de Google Cloud, il permet aux développeurs de créer des flux de travail multi-agents sophistiqués tout en garantissant la conformité et l'efficacité opérationnelle.

Le kit de développement des agents est au cœur de la stratégie d'agent de Google, un nouveau cadre open source conçu pour simplifier le développement complet de bout en bout des agents et des systèmes multi-agents. Ce n'est pas seulement un autre outil expérimental - il s'agit du même framework d'alimentation du cadre dans les propres produits de Google comme Agentspace et la suite de fiançailles client Google.

L'ADK vise à faire en sorte que le développement des agents se sente comme un développement de logiciels traditionnels en utilisant des modèles de programmation familiers. Certaines des capacités comprennent:

• Construire des agents en moins de 100 lignes de code python intuitif
• Audio bidirectionnel natif et streaming vidéo pour créer des expériences vraiment interactives
• Débogage local à travers une interface utilisateur intégrée lancée avec une commande simple
• Flexibilité pour travailler avec divers modèles (Gemini ou tout modèle accessible via un jardin modèle, y compris les options d'anthropique, de méta, de Mistral AI et autres)
• Prise en charge à la fois des flux de travail déterministes et du routage dynamique basé sur LLM

Le cadre fournit aux développeurs un contrôle granulaire sur la façon dont les agents pensent, raisonnent et collaborent grâce à des garde-corps déterministes et aux contrôles d'orchestration.

Protocole A2A pour la communication et l'interopérabilité des agents

Le protocole Agent2Agent de Google est une norme ouverte conçue pour permettre une communication et une collaboration transparentes entre les agents de l'IA sur diverses plateformes et cadres. En établissant un langage commun pour l'interaction inter-agents, A2A permet aux agents d'échanger solidement des informations, de coordonner les actions et de collaborer dynamiquement sans partager de la mémoire ou des outils. Construit sur des technologies Web familières comme HTTP, JSON-RPC et les événements de serveur, A2A assure une intégration facile dans les systèmes informatiques existants tout en maintenant la sécurité de qualité d'entreprise.

Le protocole prend en charge les tâches de longue durée et la communication multimodale, permettant aux agents de gérer des flux de travail complexes impliquant du texte, des images, de l'audio ou de la vidéo. A2A permet aux entreprises de créer des écosystèmes multi-agents interopérables qui améliorent l'efficacité, automatisent les processus et stimulent l'innovation. Soutenu par plus de 50 partenaires de l'industrie, notamment Atlassian et Salesforce, A2A représente la vision de Google de favoriser les architectures d'IA collaboratives pour relever les défis des entreprises.

Protocole officiel de support pour le contexte du modèle

Le protocole de contexte modèle est une norme ouverte développée par anthropique pour simplifier comment les systèmes d'IA interagissent avec les sources de données externes. Il fournit un cadre unifié pour la communication sécurisée et bidirectionnelle entre les modèles d'IA et les outils tels que les bases de données, les API et les applications commerciales, permettant des réponses compatibles en temps réel sans intégrations personnalisées.

Forbes Why Anthropic Model Context Protocol est un grand pas dans l'évolution des agents de l'IA par Janakiram MSV

Google a adopté MCP en l'intégrant dans ses modèles Gémeaux et ADK. Cette décision s'aligne sur la tendance de l'industrie de l'adoption de MCP comme norme pour connecter les systèmes d'IA aux référentiels et outils de données. En prenant en charge MCP, Google permet aux développeurs de créer des flux de travail plus efficaces, en tirant parti des connexions standardisées qui réduisent la complexité et améliorent l'évolutivité.

Google positionne MCP comme complémentaire de son protocole A2A, en se concentrant sur l'orchestration intelligente des outils tout en favorisant l'interopérabilité dans les écosystèmes multi-agents. Cette double approche met en évidence l'engagement de Google à faire progresser les normes ouvertes à l'ère de l'IA agentique.

Plateforme Agentspace pour les utilisateurs professionnels

Agentspace est la plate-forme d'IA d'entreprise de Google Cloud conçue pour unifier les connaissances organisationnelles et rationaliser les workflows à l'aide d'agents d'IA multimodaux propulsés par les Gémeaux. Il agit comme un centre central pour la recherche d'entreprise, la synthèse des données et le déploiement des agents, permettant aux employés d'accéder aux données structurées et non structurées sur diverses applications telles que Salesforce, SharePoint et ServiceNow. Agentspace comprend des outils tels que NotebookLM pour la recherche et des agents experts prédéfinis pour des tâches telles que la recherche approfondie et la génération d'idées.

Si Agent Engine et ADK sont destinés aux développeurs, Agentspace est un environnement sans code pour les utilisateurs professionnels pour définir et construire des agents.

Réflexions finales

Les annonces de Google au cloud prochain 2025 représentent un engagement stratégique et complet envers un avenir axé sur l'IA centré sur l'activation et l'orchestration des systèmes d'IA agentiques. En fournissant des cadres complets, des protocoles ouverts et une infrastructure robuste, Google tente de se positionner comme la plate-forme de choix pour construire la prochaine génération de systèmes intelligents et autonomes.

La stratégie reflète la reconnaissance de Google que l'avenir de l'IA réside non seulement dans des modèles plus puissants, mais dans la création d'écosystèmes d'agents spécialisés et collaboratifs qui peuvent transformer les opérations d'entreprise. Cette vision des systèmes d'IA intelligents et coopératives représente une évolution significative des implémentations actuelles de l'IA et signale l'intention de Google de diriger cette prochaine phase de développement de l'IA.

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