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双子座是Google AI策略的基础
代理人是顶点AI的一流公民
代理发动机和代理开发套件开发人员
代理通信和互操作性的A2A协议
对模型上下文协议的官方支持
企业用户的代理空间平台
最后的想法
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Google揭示了下一个2025年云上最全面的代理策略

Apr 15, 2025 am 11:14 AM

Google揭示了下一个2025年云上最全面的代理策略

双子座是Google AI策略的基础

双子座是Google AI代理策略的基石,它利用其先进的多模式功能来处理和生成跨文本,图像,音频,视频和代码的响应。 Gemini由DeepMind开发,专为从个性化助理到企业解决方案的不同应用而设计。它的模型(从轻型纳米到企业级Ultra)已针对推理,编码和内容创建进行了优化。

Forbes Google推出了Gemini 2.5 Pro,推动Janakiram MSVAI推理界限

Gemini 2.5是最新的迭代,引入了增强的推理和长期文化功能,从而实现了复杂的问题解决和研究援助。 Gemini跨越了Workspace和Vertex AI等Google产品,使开发人员和企业在代理时代创建了创新的解决方案。

代理人是顶点AI的一流公民

Google Cloud的AI平台产品Vertex AI已大大更新以支持代理和代理工作流程。 Vertex AI使开发人员可以通过模型花园访问Gemini和Llama等开源模型等第一方模型。它支持微调现有模型并通过AI应用程序部署它们来消费。

像模型花园一样,开发人员可以利用Google和其他开发人员的预定代理的代理花园。此收集的现成样品和工具(可在ADK中直接访问)为开发人员提供了预制的代理模式和组件,以加速开发过程。

类似于对异构基础模型的支持,Vertex AI支持一套各种代理框架,包括Google自己的代理开发套件,Crewai,Langchain和Autogen 2。

使用Vertex AI,开发人员可以访问一个完整的堆栈,用于设计,开发,测试,评估和部署AI代理。

代理发动机和代理开发套件开发人员

Google Cloud的Vertex AI代理引擎是一项完全管理的服务,旨在简化生产环境中代理的部署,管理和缩放。它抽象了运营复杂性,例如基础架构管理,安全性和监视,使开发人员可以专注于创建智能应用程序。代理引擎支持Langchain,Autogen 2和Llamaindex等多个框架,为建筑和适应代理提供了灵活性。功能包括集成的评估工具,用于上下文保留的内存功能以及用于调试的可靠跟踪。

通过无缝集成到Google Cloud的生态系统中,它使开发人员能够创建复杂的多代理工作流程,同时确保合规性和运营效率。

代理开发套件是Google代理策略的核心,这是一个新的开源框架,旨在简化代理和多代理系统的完整堆栈端到端开发。这不仅仅是另一个实验工具,它是Google自己产品中的框架供电代理,例如Adgentspace和Google客户参与套件。

ADK旨在通过使用熟悉的编程模式使代理商开发像传统的软件开发一样。其中一些功能包括:

  • 在100条直观的Python代码中的建筑代理
  • 本地双向音频和视频流以创建真正的互动体验
  • 通过使用简单命令启动的内置UI进行本地调试
  • 灵活地使用各种型号(Gemini或可通过模型花园访问的任何模型,包括拟人,Meta,Mistral AI等的选项)
  • 支持确定性工作流和LLM驱动的动态路由

该框架为开发人员提供了通过确定性护栏和编排控件的思维方式,理性和协作的颗粒状控制。

代理通信和互操作性的A2A协议

Google的Agent2Agent协议是一个开放标准,旨在启用各种平台和框架的AI代理之间的无缝通信和协作。通过建立用于互动间互动的通用语言,A2A允许代理商在不共享内存或工具的情况下安全地交换信息,协调操作和协作。 A2A建立在HTTP,JSON-RPC和服务器量事件等熟悉的Web技术的基础上,可确保在维护企业级安全性的同时,可轻松整合到现有的IT系统中。

该协议支持长期运行的任务和多模式通信,使代理能够处理涉及文本,图像,音频或视频的复杂工作流程。 A2A使企业能够建立可互操作的多代理生态系统,从而提高效率,自动化流程并推动创新。在包括Atlassian和Salesforce在内的50多个行业合作伙伴的支持下,A2A代表了Google促进协作AI体系结构以应对企业挑战的愿景。

对模型上下文协议的官方支持

模型上下文协议是由拟人化开发的开放标准,可简化AI系统如何与外部数据源进行交互。它提供了一个统一的框架,用于在AI模型和数据库,API和业务应用程序(如数据库,API和业务应用程序)之间进行安全的双向通信,从而无需自定义集成即可实现实时上下文感知的响应。

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Google通过将其集成到双子座模型和ADK中来接受MCP。这一举动符合采用MCP作为将AI系统连接到数据存储库和工具的标准的行业趋势。通过支持MCP,Google使开发人员能够构建更有效的工作流程,利用标准化连接,以降低复杂性并提高可扩展性。

Google将MCP定位为其A2A协议的补充,重点是智能工具编排,同时促进了跨多代理生态系统的互操作性。这种双重方法强调了Google致力于在代理AI时代提高公开标准的承诺。

企业用户的代理空间平台

Adgentspace是Google Cloud的企业AI平台,旨在使用由Gemini提供动力的多模式AI代理来统一组织知识和简化工作流程。它充当企业搜索,数据综合和代理部署的中心枢纽,使员工能够访问Salesforce,SharePoint和ServiceNow等各种应用程序中的结构化和非结构化数据。代理空间包括用于研究的笔记本诸如NotebookLM和用于深度研究和想法生成等任务的预先构建的专家代理。

如果代理引擎和ADK适用于开发人员,则代理空间是一个无代码环境,供业务用户定义和构建代理。

最后的想法

Google在Cloud Next 2025上的公告代表了对以AI驱动的未来为中心的战略性全堆栈承诺,以启用和编排代理AI系统。通过提供全面的框架,开放协议和强大的基础架构,Google试图将自己定位为构建下一代智能自主系统的首选平台。

该策略反映了Google的认可,即AI的未来不仅在于更强大的模型,还在于创建可以改变企业运营的专业,协作代理的生态系统。这种智能,合作的AI系统的愿景代表了当前的AI实现的重大发展,并表示Google领导下一个AI开发阶段的意图。

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