22 апреля 2026 года на конференции Google Cloud Next компания представила Gemini Enterprise Agent Platform - корпоративную среду для создания и управления ИИ-агентами. Google прямо называет новую платформу продолжением Vertex AI. Прежняя площадка для работы с моделями целиком вошла в неё и теперь закрывает только часть функций.
Публика на конференции ждала, по какой именно линии Google будет бить в сегменте корпоративного ИИ. Ответ оказался жёстким: компания перестраивает весь фундамент для бизнес-заказчиков, а не добавляет очередной конструктор поверх старой архитектуры.
Смена названий и смена акцентов
Первое, что бросается в глаза разработчикам, уже работающим на Vertex AI, массовые переименования:
- Vertex AI Studio стал Agent Studio,
- Agent Engine - Agent Runtime,
- Memory Bank - Agent Platform Memory Bank,
- Vector Search 2.0 - Agent Retrieval.
За косметикой стоит содержательный сдвиг. В Vertex AI центром был каталог моделей: инженер брал модель, обучал, запускал и дальше строил вокруг неё продукт сам. В новой платформе центром становится агент - программа, которая самостоятельно выполняет задачи, помнит контекст и обращается к внешним сервисам. Модель остаётся «мозгом», но вокруг него появились долгая память, реестр, сетевой контроль, инструменты отладки и песочница для безопасного выполнения команд.
Отдельно Google запустила второй продукт - Gemini Enterprise app. Это корпоративный интерфейс, где сотрудники пользуются готовыми агентами. Разработчики собирают их в Agent Platform, коллеги получают в удобном окне Gemini Enterprise. Два продукта, разные задачи, общий стек.
Ответ на бардак с агентами
Корпоративных клиентов не зря подали именно в этом виде. У крупных компаний за последний год образовалась проблема, которую в отрасли называют agent sprawl - стихийное размножение агентов. Когда в компании за полгода появляется двадцать ботов и автоматизаций, собранных разными командами, быстро возникает хаос: никто не знает, какие агенты работают, какие у них права, к каким данным они обращаются.
Новая платформа прицельно бьёт по этой боли. В неё встроен управляющий слой из трёх сервисов. Agent Identity присваивает каждому агенту уникальное имя и права доступа. Agent Registry ведёт единый реестр всех агентов компании. Agent Gateway контролирует сетевой трафик: кто и куда может ходить.
Именно здесь виден реальный фокус релиза. На презентации Google говорила больше не про модели и не про скорость работы, а про governance - управление и контроль. Томас Куриан, глава Google Cloud, сказал прямо: основной сценарий Vertex AI сместился от классического машинного обучения к использованию пользовательских ИИ-агентов.
Как агент теперь собирается и живёт
Сборка идёт в новом Agent Studio - визуальном конструкторе, в котором агента можно собрать, протестировать и опубликовать без глубокого программирования. Для тех, кому нужен код, обновлён набор разработчика Agent Development Kit: теперь логика нескольких агентов рисуется графом, где видно, кто кому передаёт задачу.
После сборки агент уходит в Agent Runtime - среду исполнения. Вот здесь интересный технический сдвиг: Runtime умеет держать агента активным до семи дней подряд и запоминать контекст работы. За долгую память отвечает Memory Bank: агент помнит прошлые разговоры и привычки пользователя, а не начинает с нуля при каждом запуске.
К этому добавлены Workspaces - изолированные среды, где агент может выполнять команды и работать с файлами, не затрагивая остальную систему. Поддержано живое аудио и видео в реальном времени, фоновые и событийные агенты, которые запускаются по расписанию или сигналу из внутренних сервисов Google.
Отдельно Google открыла Agent Garden - библиотеку готовых шаблонов под типовые задачи, и Agent Marketplace с партнёрскими агентами.
Главное для бизнеса: модели можно мешать
Через внутренний каталог платформы, Model Garden, доступно больше 200 моделей. Базовый набор - свежие Gemini 3.1 Pro и Gemini 3.1 Flash Image, звуковая модель Lyria 3 и открытая Gemma 4. Но гораздо важнее другое: Google официально поддерживает и чужие модели. В сводке конференции упомянуто подключение Claude Opus 4.7 от Anthropic, а в режиме «модель как услуга» работают открытые модели, включая линейку DeepSeek.
Сигнал прямой: компанию не загоняют в один бренд. На одной платформе разрешено комбинировать Gemini, Claude и открытые модели под разные задачи. Для Google это тактический компромисс - корпоративные заказчики в 2026 году на моно-стек не соглашаются.
Зрелость платформы - не вся в продакшене
Здесь нужно оговориться. Архитектура показана целиком, но статусы компонентов разные.
- Agent Identity - общий доступ (General Availability).
- Agent Registry - открытый предварительный доступ (Public Preview).
- Agent Gateway - закрытый предварительный доступ (Private Preview), по приглашению.
- Agent Observability - предварительный доступ (Preview).
Полный цикл «собрали, зарегистрировали, вывели в сеть, отследили работу» прямо сейчас смогут пройти не все клиенты. Agent Gateway, один из центральных элементов истории про контроль, пока раздаётся выборочно. В маркетинговом разрезе платформа уже существует, в продакшен-разрезе - дособирается.
Первые кейсы: финтех и платежи
Google выводит двух клиентов. Финтех-сервис Payhawk использует Memory Bank, чтобы агент помнил привычки конкретного сотрудника при подаче расходов; по данным компании, это сократило время на оформление трат более чем вдвое. PayPal работает с ADK и протоколом Agent Payment Protocol для сценариев, где платёж инициирует и проводит агент, а не человек.
Подбор кейсов показывает, куда Google ставит агентов в первую очередь: туда, где есть деньги, транзакции и повторяющиеся операции. Творческие и ассистентские задачи на презентацию не пошли.
Железо под агентную нагрузку
Параллельно с платформой Google представила два новых процессора - TPU 8t и 8i. Пояснение здесь важное: агент, работающий семь дней подряд и держащий в памяти контекст переписки, стоит дороже в вычислениях, чем разовый запрос к модели. Обычные чипы под такую нагрузку не заточены. TPU 8t и 8i рассчитаны именно на долгие stateful-сессии, где система должна удерживать состояние и быстро к нему возвращаться.
Это не деталь для разработчиков, а часть экономики платформы. Чем дешевле стоит час работы агента, тем больше сценариев становятся окупаемыми.
Microsoft и AWS играют по-другому
Каждый из трёх гиперскейлеров заходит в корпоративный агентный рынок со своей стороны. Microsoft год продвигает Copilot Studio и встраивает агентов прямо в Microsoft 365. AWS развивает Bedrock Agents и AgentCore как слой поверх собственной инфраструктуры. Google пошла третьим путём: достроила агентный контур поверх готовой платформы моделей и сделала ставку на управление и совместимость через открытый протокол MCP.
Чья модель выиграет, зависит от того, что корпоративные ИТ-отделы сочтут приоритетом: встраивание агентов в рабочий пакет, инфраструктурный контроль или открытую платформу с возможностью смешивать модели.
Проверочная точка - осень
Для тех, кто уже работает на Vertex AI, переход обещает быть спокойным: названия поменялись, сервисы остались. Главный вопрос - к новым клиентам: они увидят настоящую платформу только когда Agent Gateway и Agent Observability выйдут в общий доступ. До этого момента история про «управляемых агентов корпоративного уровня» остаётся заявкой. Сильна ли она - покажет осень 2026-го, когда preview-компоненты должны дозреть.