Google Cloud zamienia Vertex AI w platformę dla agentów

Budowanie agentów AI wymaga armii programistów i miesięcy pracy? Google Cloud właśnie pokazało, że można inaczej. Vertex AI – platforma, którą znasz z budowania modeli – właśnie zmieniła nazwę i zakres. Teraz to Gemini Enterprise Agent Platform. I nie, to nie tylko rebrand.

Google dodało narzędzia do budowania agentów w trybie low-code, zarządzania nimi i oceny ich jakości. Wszystko w jednym miejscu. Dla firm, które chcą wdrożyć agentów AI bez zatrudniania całego zespołu inżynierów.

Vertex AI odchodzi. Gemini Enterprise Agent Platform wchodzi

Vertex AI działało od 2021 roku jako platforma do budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Teraz Google Cloud zmienia nazwę na Gemini Enterprise Agent Platform i rozszerza zakres o narzędzia specjalnie pod agentów AI.

Co się zmieniło? Poprzednio budowałeś modele – teraz budujesz agentów, którzy działają samodzielnie. Różnica jest konkretna: model odpowiada na pytania, agent wykonuje zadania. Rezerwuje spotkania, analizuje dokumenty, odpowiada klientom, zarządza procesami.

Google dodało trzy kluczowe elementy:

• Low-code builder – budujesz agenta bez pisania kodu (albo z minimalnym kodem, jeśli potrzebujesz customizacji)
• Agent management – zarządzasz wieloma agentami z jednego miejsca, monitorujesz ich działanie, aktualizujesz
• Quality evaluation tools – oceniasz jakość odpowiedzi agentów, testujesz ich przed wdrożeniem, poprawiasz błędy

Google bierze to, co działało w Vertex AI, i dostosowuje do rzeczywistości, w której agenci AI stają się standardem w firmach.

Low-code nie znaczy no-code

Low-code builder w Gemini Enterprise Agent Platform pozwala zbudować agenta bez pisania kodu od zera. Nie blokuje Cię jednak przed customizacją.

Jak to działa? Wybierasz szablon (np. agent obsługi klienta, agent analityczny, agent do zarządzania dokumentami), konfigurujesz parametry przez interfejs graficzny, podłączasz źródła danych. Agent gotowy.

Jeśli potrzebujesz czegoś bardziej zaawansowanego – możesz wejść w kod. Dodać własne funkcje, zintegrować z zewnętrznymi API, dostosować logikę działania. Google nie zamyka Cię w pudełku.

To podejście ma sens. Większość firm nie potrzebuje agenta pisanego od zera. Potrzebuje działającego rozwiązania, które można szybko wdrożyć i dostosować. Low-code to daje – bez zamykania drogi do głębszej customizacji.

Integracja z ekosystemem Google Cloud

Gemini Enterprise Agent Platform nie działa w próżni. Integruje się z resztą ekosystemu Google Cloud – BigQuery (dane), Cloud Storage (pliki), Firestore (bazy danych), Workspace (dokumenty, kalendarze, maile).

Praktycznie? Twój agent może czytać dane z BigQuery, analizować dokumenty z Google Drive, rezerwować spotkania w Google Calendar. Wszystko bez budowania mostków integracyjnych od zera.

Dla firm, które już używają Google Cloud, to znacząca oszczędność czasu. Dla tych, które nie używają – pytanie, czy warto się wiązać z jednym ekosystemem. Alternatywy jak n8n czy Make oferują większą elastyczność, wymagają jednak więcej pracy przy integracji.

Zarządzanie wieloma agentami z jednego miejsca

Zbudowanie jednego agenta to jedno. Zarządzanie dziesięcioma – to już inna historia. Google dodało narzędzia do zarządzania wieloma agentami z jednego miejsca.

Co dostajesz:

• Centralny dashboard – widzisz wszystkich agentów, ich status, metryki wydajności
• Wersjonowanie – aktualizujesz agenta bez wyłączania go z produkcji, wracasz do poprzedniej wersji jeśli coś pójdzie nie tak
• Monitoring w czasie rzeczywistym – śledzisz, co robi agent, ile zadań wykonał, gdzie się zatrzymał
• Kontrola dostępu – decydujesz, kto może edytować agentów, kto tylko ich używać

To odpowiedź na realny problem. Firmy, które wdrażają agentów AI, szybko przechodzą od jednego do kilkunastu. Meta śledzi działania pracowników, żeby trenować kolejnych agentów. Bez narzędzi do zarządzania nimi – chaos gwarantowany.

Ocena jakości – bo agent bez kontroli to ryzyko

Google dodało narzędzia do oceny jakości agentów. Przed wdrożeniem i po. To kluczowe – agent, który źle odpowiada klientom albo podejmuje błędne decyzje, może kosztować więcej niż przynosi.

Jak to działa? Testujesz agenta na zestawie przykładowych zapytań, oceniasz jakość odpowiedzi, identyfikujesz słabe punkty. Google oferuje gotowe metryki (dokładność, czas odpowiedzi, wskaźnik sukcesu) i możliwość dodania własnych.

Dodatkowo – możesz uruchomić agenta w trybie testowym, gdzie działa równolegle z ludźmi. Porównujesz wyniki, poprawiasz, dopiero potem wdrażasz na pełną skalę.

To podejście, które wymaga solidnych danych i jasnych kryteriów oceny. Bez tego – ocena jakości to tylko teatr.

Dla kogo to ma sens?

Gemini Enterprise Agent Platform to narzędzie dla firm, które:

• Chcą wdrożyć agentów AI bez budowania wszystkiego od zera
• Już używają Google Cloud i chcą wykorzystać istniejącą infrastrukturę
• Potrzebują zarządzać wieloma agentami z jednego miejsca
• Mają zespół, który potrafi pracować z low-code (albo jest gotowy się nauczyć)

Dla kogo to NIE ma sensu? Dla firm, które:

• Nie używają Google Cloud i nie planują migracji
• Potrzebują maksymalnej kontroli nad każdym elementem agenta (wtedy lepiej budować od zera)
• Szukają rozwiązania multi-cloud (Gemini Enterprise Agent Platform to ekosystem Google)

Konkurencja? Amazon inwestuje w Anthropic, Microsoft ma Azure AI Studio, są też niezależne platformy jak NeoCognition z podejściem opartym na uczeniu się. Wybór zależy od tego, w jakim ekosystemie już działasz.

Pytania, które pewnie masz

Czy Gemini Enterprise Agent Platform wymaga znajomości programowania?

Nie do podstawowych zastosowań. Low-code builder pozwala zbudować agenta przez interfejs graficzny. Jeśli chcesz zaawansowanej customizacji – znajomość Pythona i API pomoże.

Czy mogę przenieść agenta zbudowanego na Gemini Enterprise Agent Platform do innej platformy?

Teoretycznie tak, w praktyce będziesz musiał przepisać część kodu i integracji. Platforma Google jest mocno związana z ekosystemem Google Cloud. Migracja to nie będzie kopia-wklej.

Ile to kosztuje?

Google nie podało jeszcze pełnego cennika. Vertex AI działało na modelu pay-as-you-go (płacisz za użycie zasobów). Gemini Enterprise Agent Platform prawdopodobnie będzie działać podobnie – płacisz za liczbę zapytań, czas działania agentów, użyte zasoby obliczeniowe.

Google Cloud właśnie pokazało, że budowanie agentów AI nie musi wymagać miesięcy pracy i armii inżynierów. Gemini Enterprise Agent Platform daje narzędzia do szybkiego wdrożenia, zarządzania i oceny jakości. Dla firm w ekosystemie Google – to logiczny krok. Dla reszty – pytanie, czy warto się wiązać z jednym dostawcą.