Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
AI-Практика

Google убила Vertex AI и создала кое-что куда мощнее

Представьте: вы просыпаетесь, а весь ваш корпоративный IT-отдел уже заменён роем автономных AI-агентов, которые сами решают задачи, помнят контекст и координируются между собой без единой строчки лишнего кода. Фантастика? Именно это Google показала на Cloud Next '26. И это уже не прогноз — это платформа, доступная прямо сейчас.
Google провела полный ребрендинг и консолидацию своей AI-платформы на
Оглавление

Представьте: вы просыпаетесь, а весь ваш корпоративный IT-отдел уже заменён роем автономных AI-агентов, которые сами решают задачи, помнят контекст и координируются между собой без единой строчки лишнего кода. Фантастика? Именно это Google показала на Cloud Next '26. И это уже не прогноз — это платформа, доступная прямо сейчас.

Vertex AI умер. Да здравствует Gemini Enterprise Agent Platform

Google провела полный ребрендинг и консолидацию своей AI-платформы на Cloud Next 2026, переименовав Vertex AI в Gemini Enterprise Agent Platform и поглотив Agentspace в единый продукт под названием Gemini Enterprise.

Это не просто смена названия на табличке у двери.

Google запустила Gemini Enterprise Agent Platform как новую комплексную платформу для создания, масштабирования, управления и оптимизации агентов. Это эволюция Vertex AI, объединяющая инструменты выбора моделей, их построения и создания агентов вместе с новыми функциями интеграции, DevOps, оркестрации и безопасности.

И самое принципиальное решение:

в дальнейшем все сервисы и обновления Vertex AI будут поставляться исключительно через Agent Platform, а не как отдельный сервис.

То есть Vertex AI как самостоятельная сущность прекращает существование — отныне это единая экосистема агентов.

Томас Куриан, генеральный директор Google Cloud, назвал главный доклад конференции «The Agentic Cloud» и намеренно провёл контраст с конкурентами: другие поставщики, по его словам, «дают вам детали, а не платформу»,

оставляя команды разбираться с интеграцией самостоятельно. Google делает ставку на полный стек — от чипа до интерфейса сотрудника.

Почему это важно именно сейчас?

Собственный отчёт Google об AI-трендах, опубликованный накануне конференции, показал, что 89% бизнес-команд уже используют AI-агентов, а средняя организация запускает 12 агентов. Самые распространённые корпоративные сценарии: клиентский сервис (49%), маркетинг (46%), операции по безопасности (46%) и IT-поддержка (45%).

Что внутри: четыре кита новой платформы

Платформа объединяет code-first набор инструментов (ADK), low-code визуальный конструктор (Agent Studio), более 200 фундаментальных моделей, включая Gemini и Claude, управляемую среду выполнения (Agent Engine), персистентную память и корпоративное управление — в единый сервис с оплатой по факту использования.

Разберём ключевые компоненты подробнее.

**Строим агентов — от кода до no-code.**

Такие инструменты, как low-code Agent Studio, поддержка Agent Development Kit (ADK) и протоколы A2A и MCP, делают Agent Platform ключом к созданию, масштабированию и оптимизации агентов во всей организации.

Для тех, кто не пишет код,

с помощью нового интегрированного Agent Designer любой сотрудник может создавать агентов для автоматизации сложных многосистемных процессов — просто на обычном языке.

**Долгосрочная память агентов.**

Чтобы агенты не теряли контекст за длительные периоды, Google интегрировала новый функционал Memory Bank. Он даёт агентам персистентный долгосрочный контекст, позволяя проактивно вспоминать прошлые действия и предпочтения пользователя в разных вычислительных сессиях без постоянных ручных напоминаний.

**Безопасность и управление.**

Ключевое дополнение — Agent Identity, который присваивает каждому развёрнутому агенту верифицируемый уникальный криптографический идентификатор. Это гарантирует, что каждое действие агента оставляет чёткий, полностью аудируемый след, напрямую связанный с политиками авторизации компании.

**Модели — на любой вкус.**

Платформа открывает прямой доступ к Gemini 3.1 Pro — самой мощной модели для сложных рабочих процессов, Gemini 3.1 Flash Image для создания визуального контента и Lyria 3 для профессионального аудио. Кроме того, Google расширяет принцип открытого выбора, добавив Claude Opus 4.7 от Anthropic.

**Межагентный протокол A2A.**

Практическая суть протокола в том, что агент Salesforce на базе Agentforce может передать задачу Google-агенту на Vertex AI, который запросит данные у агента ServiceNow — всё через A2A, без необходимости каждой из трёх систем понимать внутреннюю архитектуру друг друга.

-2

Реальные кейсы и большие деньги

Слова — словами, но цифры убеждают лучше. Вот что уже происходит в реальных компаниях.

Ранние клиентские внедрения показывают, что заявления о производительности — не просто теория: Danfoss, датский промышленный производитель, автоматизировал 80% транзакционных решений при обработке заказов по электронной почте с помощью агентов Google, сократив время ответа с 42 часов до почти мгновенного.

Suzano, бразильская целлюлозно-бумажная компания, создала агента на базе Gemini Pro, который переводит запросы на естественном языке в SQL-запросы, сократив время запросов на 95% для 50 000 сотрудников.

Comcast пошёл ещё дальше:

перестроив Xfinity Assistant с помощью Agent Development Kit (ADK), компания перешла от простой скриптовой автоматизации к разговорному генеративному интеллекту, который обеспечивает персонализированное устранение неполадок. Agent Runtime стал мощным ускорителем, позволив развернуть сложную мультиагентную архитектуру.

А чтобы партнёрская экосистема росла быстрее,

Google объявила об инновационном фонде на 750 миллионов долларов для партнёров, разрабатывающих и внедряющих AI-агентов. Фонд призван стимулировать создание агентов для бизнес-процессов, функций и отраслей.

Контекст конкуренции тоже важен:

анонс появился в тот момент, когда крупные облачные и программные компании наперегонки определяют рынок корпоративных AI-агентов. Microsoft, OpenAI, Anthropic, Salesforce, ServiceNow и другие вендоры пытаются убедить клиентов в том, что их платформы могут безопасно автоматизировать работу в сфере продаж, клиентского обслуживания, разработки ПО, финансов, HR и операций.

При этом

Google использовала Cloud Next, чтобы заявить: корпоративное внедрение уже выходит за рамки экспериментов. Компания сообщила, что почти 75% клиентов Google Cloud используют её AI-продукты, а модели теперь обрабатывают более 16 миллиардов токенов в минуту через прямые API-вызовы клиентов.

Для тех, кто захочет попробовать:

ценообразование по принципу pay-as-you-go — среда выполнения Agent Engine от $0,0864 за vCPU-час, память от $0,009 за ГБ-час, события Memory Bank по $0,25 за 1000 событий. Токены фундаментальных моделей тарифицируются отдельно. Новые клиенты Google Cloud получают $300 в виде бесплатных кредитов на 90 дней.

Вывод

Google сделала очень чёткое заявление на Cloud Next '26: эпоха отдельных AI-инструментов и разрозненных экспериментов заканчивается.

-3

Более значимое утверждение за этим анонсом состоит в том, что корпоративные агенты потребуют инфраструктуры, а не просто моделей.