Google希望让多代理AI系统不仅成为可能，而且对企业来说是实用的。通过今天对Vertex AI的更新，Google正在为此提供有力的支持。在Google Cloud Next大会上发布的这些增强功能，将Vertex转变为一个全栈平台，用于构建、连接和部署能够在企业系统中进行推理、计划和协作的AI代理。

关键点：

• 新的代理开发工具包简化了多代理开发，代码行数少于100行。
• Agent2Agent协议使AI代理之间的跨框架协作成为可能。
• 代理引擎提供托管的部署、测试和扩展以供生产使用。

更新的核心是新的代理开发工具包(ADK)，这是一个开源框架，简化了设计和编排智能代理背后的许多复杂性。它支持即插即用工具，适用于您选择的模型——包括Gemini和第三方模型——并能在不到100行Python代码中将您从原型带到生产。开发人员还可以利用代理花园，这是一个精心策划的预构建代理示例、连接器和工作流库，使构建与企业API、AlloyDB和BigQuery等数据库甚至通过Google Maps进行地理空间数据交互的代理变得更容易。

但也许更值得注意的是引入了Agent2Agent(A2A)协议，这是一个提议的代理互操作性标准。简而言之，A2A允许使用不同框架构建的代理——无论是ADK、LangGraph、Crew.ai还是其他——无论供应商如何，都可以进行通信和协作。Google已经与包括Salesforce、Box、Deloitte和SAP在内的50多家合作伙伴合作开发和采用这一协议，表明业界对AI代理通用语言的广泛兴趣。

对于准备超越实验阶段的企业，Google还推出了代理引擎，这是一个完全托管的运行时，简化了具有内置测试、扩展和监控支持的部署。代理引擎在会话之间保持上下文，支持内存，并直接集成到Google的Agentspace平台中——为组织提供了一条在公司范围内推出代理的路径，具有治理和监督。

这些公告反映了Google对企业AI采用的理解，即不仅需要强大的模型，还需要与现有工作流的集成和与企业数据的连接。对于已经投资于Google Cloud的公司，这些新工具可以简化从实验性AI到生产就绪系统的过渡。

雷诺集团已经在新功能中找到了价值。"我们使用ADK开发了一个代理，确保我们在司机最需要的地方安装电动汽车充电器，"雷诺集团首席数据官Laurent Giraud说。"该代理帮助我们的数据分析师利用地理、分区和交通数据来告知和优先考虑关键的电动汽车基础设施投资。"

Google在这些公告中对安全的关注显而易见。公司通过多层保护解决企业的担忧：内容过滤器、身份控制、VPC服务控制、代理交互的防护措施和全面的监控能力。

虽然Google不是第一个提供AI代理开发工具的公司，但其将模型灵活性、企业集成和生产就绪性结合在一个统一平台中的方法可能会吸引那些希望超越来自多个供应商的碎片化解决方案的组织。

多代理生态系统框架现在可以通过Vertex AI控制台获得。