Giới thiệu nền tảng Gemini Enterprise Agent

Giới thiệu nền tảng Gemini Enterprise Agent

Nhằm giải quyết các thách thức mới về bảo mật và quản trị khi các AI Agent ngày càng hoạt động phức tạp trên nhiều hệ thống, Gemini Enterprise Agent Platform vừa được Google Cloud chính thức ra mắt, như một bước tiến hóa toàn diện từ Vertex AI. Nền tảng này không chỉ kế thừa các năng lực phát triển mô hình cốt lõi mà còn bổ sung các tính năng về tích hợp, DevOps, điều phối và bảo mật, qua đó cung cấp một giải pháp vững chắc giúp các doanh nghiệp xây dựng, tối ưu và quản trị các agents hoạt động độc lập, an toàn. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu nhé.

Agent Platform là nền tảng toàn diện để phát triển các AI Agents hỗ trợ phân phối qua Gemini Enterprise app, đồng thời duy trì sự tích hợp chặt chẽ với hệ thống vận hành nhằm đảm bảo khả năng kiểm soát, quản trị và bảo mật trong quá trình mở rộng quy mô.

Nền tảng cung cấp đặc quyền truy cập linh hoạt vào hơn 200 mô hình hàng đầu thông qua Model Garden — gồm các mô hình như Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.1 Flash Image, Lyria 3, Gemma 4, cùng các mô hình third-party như Claude Opus, Sonnet và Haiku.

Trong định hướng sắp tới, toàn bộ các dịch vụ cũng như lộ trình phát triển của Vertex AI sẽ được tích hợp và phân phối độc quyền qua Agent Platform thay vì hoạt động như một dịch vụ độc lập, nhằm tạo động lực thúc đẩy phát triển AI Agents.

Xây dựng AI Agents nhanh hơn và thông minh hơn

Nâng cấp ADK: Hơn 6,000 tỷ token được xử lý hàng tháng trên các mô hình Gemini thông qua ADK. Bản nâng cấp mới khai mở năng lực suy luận phức tạp bằng cách liên kết các AI Agents thành mạng lưới sub-agents dựa trên cấu trúc đồ thị.
Workspaces bảo mật (Secure-by-design): Cung cấp cho các AI Agent môi trường sandbox để thực thi các lệnh bash và quản lý dữ liệu một cách an toàn, hoàn toàn cách ly khỏi các hệ thống trọng yếu của doanh nghiệp.
Luồng dữ liệu đa phương thức: Tối ưu hóa tính ổn định cho các tương tác theo thời gian thực với dữ liệu âm thanh và video trực tiếp.

Tích hợp AI Agents vào hệ sinh thái doanh nghiệp

Truy cập an toàn vào mọi hệ thống: Ứng dụng kiến trúc plug-and-play cùng Native Ecosystem Integrations để kết nối AI Agents với hệ thống dữ liệu và công cụ nội bộ mà không yêu cầu lập trình tùy chỉnh
Tự động hóa quy trình nền: Kích hoạt dữ liệu trên BigQuery và Pub/Sub bằng các AI Agents xử lý Batch & Event-driven agents. Giải pháp này cho phép vận hành các tác vụ xử lý bất đồng bộ quy mô lớn, điển hình như đánh giá nội dung hoặc phân tích dữ liệu, ngay trên hệ thống nền.

Rút ngắn chu kỳ triển khai

AI-driven development: Cung cấp một giao diện lập trình (programmatic interface) cho phép các coding agents truy cập toàn bộ hệ sinh thái năng lực của Google. Tự động hóa toàn bộ quá trình xây dựng, đánh giá và triển khai thông qua các coding agents.
Tích hợp quy trình xây dựng vào Agent Studio: Thiết lập các Agent phức tạp trên Agent Studio và dễ dàng trích xuất logic sang ADK để lập trình chuyên sâu.
Tận dụng Agent Garden: Tối ưu hóa thời gian triển khai hệ thống đa tác nhân nhờ các bộ mẫu AI Agents được xây dựng sẵn cho nhiều nghiệp vụ chuyên biệt. chuyên sâu.

Thúc đẩy thực thi Agent hiệu quả

Agent Runtime mới nhất: Phiên bản Agent Runtime cải tiến giúp khởi động và cho phép thiết lập agent mới chỉ trong vài giây.
Hỗ trợ multi-day workflows: Có thể triển khai các agent hoạt động độc lập liên tục trong nhiều ngày. Điều này giúp quản lý các quy trình phức tạp, nhiều bước và các tác vụ suy luận chuyên sâu cần duy trì lâu dài.
Hoạt động độc lập trong môi trường bảo mật tích hợp: Agent Sandbox cung cấp môi trường kiên cố để triển khai code do mô hình tạo ra một cách an toàn và thực hiện các tác vụ như tự động hóa trình duyệt mà không gây rủi ro cho hệ thống máy chủ.
Điều phối giữa các agent: Cho phép các agent phân chia công việc liền mạch, hỗ trợ các mô hình điều phối phức tạp, tạo sinh và tất định. Đảm bảo trong các quy trình trọng yếu (như tuân thủ), các agent luôn đi đúng hướng đã định sẵn.

Tích hợp AI Agents vào hệ sinh thái doanh nghiệp

Cá nhân hóa tương tác: Agent Memory Bank tự động tạo và tinh lọc bộ nhớ dài hạn từ các cuộc hội thoại. Thông qua Memory Profiles mới, agent có thể truy xuất thông tin cực kỳ chính xác với độ trễ thấp, đảm bảo không bao giờ mất ngữ cảnh.
Liên kết tương tác AI với hồ sơ lưu trữ: Lưu và quản lý lịch sử thông qua Agent Sessions. Nhờ Custom Session IDs (ID phiên tùy chỉnh), có thể dùng mã định danh riêng để theo dõi và đối chiếu trực tiếp các phiên bản với cơ sở dữ liệu nội bộ và hệ thống CRM.
Tương tác thời gian thực, tự nhiên như con người: Giao thức WebSocket cho Bidirectional Streaming (Luồng hai chiều) giúp agent phản hồi cực nhanh khi giao tiếp trực tiếp với khách hàng hoặc nhân viên, xử lý âm thanh và video mượt mà không độ trễ.

Quản lý toàn bộ Agents qua một nguồn dữ liệu chuẩn duy nhất về danh tính và quyền truy cập

Gán danh tính có thể xác minh cho từng agent: Agent Identity nâng cao bảo mật bằng cách cấp cryptographic ID duy nhất cho mỗi agent, tạo tracking rõ ràng cho mọi thao tác dựa trên các chính sách phân quyền.
Duy trì thư viện trung tâm các công cụ được phê duyệt: Agent Registry cung cấp nguồn dữ liệu chuẩn duy nhất cho doanh nghiệp. Công cụ này lập chỉ mục mọi agent, công cụ và kỹ năng nội bộ, giúp tối ưu quá trình tìm kiếm và đảm bảo người dùng chỉ tiếp cận các tài sản đã được kiểm duyệt.
Quản lý hệ thống từ một điểm kiểm soát: Agent Gateway hoạt động như trung tâm điều phối. Kết nối an toàn các agent và công cụ trên mọi môi trường, đồng thời thực thi chính sách bảo mật và lớp bảo vệ Model Armor nhằm chống prompt injection và rò rỉ dữ liệu.

Sử dụng AI để phân tích và phát hiện sớm rủi ro

Phát hiện hành vi đáng ngờ real time: Agent Anomaly Detection dùng mô hình thống kê và LLM-as-a-judge để cảnh báo suy luận bất thường. Cùng với Agent Threat Detection, giúp nhận diện các hoạt động độc hại như reverse shell hoặc kết nối đến IP xấu.
Tự động phát hiện lỗ hổng: Agent Security Dashboard, vận hành bởi Security Command Center, hợp nhất khả năng phát hiện mối đe dọa và phân tích rủi ro. Tính năng này giúp thiết lập bản đồ quan hệ agents - models, tự động khám phá tài sản và quét lỗ hổng hệ điều hành cũng như các gói ngôn ngữ.

Test agents trước khi triển khai

Mô phỏng hội thoại thực tế: Ứng dụng Agent Simulation để testing agent qua các tương tác giả lập giống con người và công cụ ảo hóa trong môi trường được kiểm soát. Agent sẽ được tự động chấm điểm dựa trên mức độ hoàn thành tác vụ và tính an toàn qua các cuộc hội thoại nhiều bước.

Giám sát và cải thiện trong môi trường production

Theo dõi hiệu suất trực tiếp: Dùng Agent Evaluation để liên tục chấm điểm agent trên lưu lượng truy cập thực tế thông qua các multi-turn autoraters, giúp kiểm tra logic của toàn bộ cuộc hội thoại thay vì từng phản hồi đơn lẻ. Tích hợp dashboards và Agent Observability cho phép theo dõi trực quan các chuỗi suy luận phức tạp nhằm gỡ lỗi tức thì ngay khi phát sinh.
Tự động tối ưu hóa agent: Thay vì rà soát log thủ công, Agent Optimizer sẽ tự động phân nhóm các lỗi phát sinh trong thực tế và đề xuất tinh chỉnh chỉ thị hệ thống nhằm nâng cao độ chính xác.