Если ваш ИИ-агент всё ещё «заводится с толкача», то Google Cloud как раз подъехал с кабелями — и с новым блестящим дашбордом. Обновление Vertex AI Agent Builder пытается снять боль от «сделать прототип» до «держать прод» и делает это с тем самым щелчком «Deploy», который так любят CTO и кофе-машины в open space.
Что ускорили. В связке с ADK теперь проще и быстрее собирать рабочих агентов. Добавились SOTA-слои управления контекстом — Static, Turn, User и Cache — чтобы разговоры не превращались в кашу из прошлых реплик. Появились преднастроенные плагины с настраиваемой логикой; среди них — «самоисцеление» неудачных вызовов инструментов: агент понимает, что промахнулся, и пытается снова, но иначе. Языков стало больше: к Python и Java присоединился Go. А развёртка — одним кликом через CLI: из локалки — в живой тест, без шаманства и тринадцати YAML.
Наблюдаемость и контроль. Помимо локальных метрик теперь есть облачный Agent Engine runtime dashboard: токены, латентность, ошибки — всё в одной панели, плюс визуализация действий агента и воспроизведение проблем. Для регресса и уверенности добавили Evaluation Layer — массовые симуляции сценариев и пользователей. В управление безопасностью въехали Agent Identities — у каждого агента собственная, сертификатами подкреплённая личность, привязанная к жизненному циклу (меньше риска «забытых» аккаунтов и подмен). Model Armor фильтрует инъекции промптов, проверяет вызовы инструментов и ответы, а Security Command Center помогает вести инвентаризацию агентов и ловить неавторизованный доступ.
Почему это важно. Рынок шумит: OpenAI толкает свой Agents SDK и AgentKit, у Microsoft — Azure AI Foundry, у AWS — Bedrock. Ускорение цикла «придумал — собрал — измерил — зарелизил» и жёсткая управляемость — вот где сегодня выигрыш. Google делает ставку на то, что разработчики останутся там, где дорога короче, а приборная панель чище. Если агенты — новый «прод», то теперь у них есть нормальный спидометр и ремни безопасности.