什麼是 Gemini Enterprise Agent Platform？CIO 必讀的 Google AI 代理平台完整解析

什麼是 Gemini Enterprise Agent Platform？

2024 年部署了 Google Vertex AI 的 CIO，現在面對一個無法迴避的架構決定：遷移至 Gemini Enterprise Agent Platform，還是繼續維護一個 Google 已正式轉移方向的舊有開發環境？這個平台不是 Vertex AI 的延伸，而是取代它。它把 Agent Studio、Agent Development Kit、多日自主 Agent 及超過 200 個基礎模型整合到一個按用量計費的統一系統內。

Gemini Enterprise Agent Platform 是 Google 於 Cloud Next 2026 發布、並於 2026 年 4 月 22 日正式推出的企業 AI 代理開發、部署及治理系統。它專為執行複雜、多步驟工作流程的 Agent 而設，包括可在安全雲端沙盒中自主運行數日的長時間 Agent。對香港 CIO 而言，它與 Microsoft Copilot Studio 及 Anthropic 企業方案形成直接競爭，角逐大規模 Agent AI 部署的主平台地位。

Google Cloud 於 2026 年第一季錄得 63% 收入增長，首次突破 200 億美元。增長的主要驅動力正是企業 AI 基礎設施需求，Gemini Enterprise Agent Platform 正是針對這個市場而設計。

Gemini Enterprise Agent Platform 如何取代 Vertex AI？

Vertex AI 是 Google 舊有的企業 AI 開發環境，集中於模型訓練、部署及流程工具，需要相當的機器學習專業知識才能有效運用。Gemini Enterprise Agent Platform 以 Agent 為核心重新設計了產品層，在保留底層計算基礎設施的同時，改變了開發和使用的邏輯。

新平台將過去需要獨立 Vertex AI 服務的功能整合在一個系統內：透過 Model Garden 存取模型、透過 Agent Studio 和 ADK 構建 Agent、透過 Agent Runtime 部署、透過原生生態整合連接企業數據，以及透過 Inbox 和策略控制進行治理。計費邏輯也從以機器學習計算為主，轉為以 Agent 用量為主。

已有 Vertex AI 部署的企業可以逐步遷移工作負載，Google 在引入新 Agent 原語的同時保持了核心服務的 API 兼容性。對於已在 Vertex AI 上建立流程的企業，遷移路徑是漸進式的。但方向已經明確：Google 的企業 AI 路線圖以 Gemini Enterprise Agent Platform 為中心，而非 Vertex AI。

什麼是 Agent Studio？哪些人應該使用它？

Agent Studio 是 Gemini Enterprise Agent Platform 的無程式碼視覺化工作空間，供知識工作者、業務分析師及運營團隊在不編寫程式的情況下構建和部署 AI 代理。用戶可在 Agent Studio 內瀏覽 Model Garden 中的可用模型、以視覺化方式設計提示工作流、連接內部數據源，並直接將 Agent 部署到生產環境。

Agent Studio 的目標用戶是有明確工作流自動化需求，但沒有機器學習背景的業務主管或部門負責人。根據 Google Cloud Next 2026 的文檔，Agent Studio 亦包含 Google Cloud Marketplace 的合作夥伴預建 Agent 市場，讓非技術團隊能直接使用適用於常見企業工作流的 Agent 模板。

對於香港企業，Agent Studio 大幅縮短了從想法到生產 Agent 的時間，對符合標準模板的場景效果最佳。高度客製化的場景，以及需要深度系統整合的工作流，則仍需 Agent Development Kit（ADK）。

什麼是 Agent Development Kit（ADK）？企業何時需要它？

ADK 是 Gemini Enterprise Agent Platform 的開源開發框架，供需要構建高度客製化 Agent 的工程師使用。與 Agent Studio 不同，ADK 以程式碼為主：它提供 API 和腳手架，用於複雜的 Agent 邏輯、自訂工具整合、多 Agent 協調，以及需要明確審計路徑的合規敏感工作流的確定性控制流。

ADK 支援兩種對企業 IT 至關重要的協調模式。生成式協調（Generative Orchestration）允許 Agent 根據上下文自主規劃行動序列，適合每次輸入的最優路徑都不同的知識工作場景。確定性協調（Deterministic Orchestration）強制執行基於圖形的固定序列，適合合規審批及任何需要可重現決策路徑的工作流。

對於構建關鍵任務系統的企業（交易處理、監管申報、多系統數據核對），ADK 是合適的起點。香港的銀行及保險業，對於任何涉及財務或合規數據的生產 Agent，通常需要 ADK 層面的確定性控制。

Gemini Enterprise Agent Platform 的費用是多少？

Gemini Enterprise Agent Platform 採用按用量計費模式，不設固定訂閱級別。Agent Runtime 的計費標準為每 vCPU 小時 0.0864 美元，每 GB 小時記憶體 0.0090 美元。Session 及記憶體儲存費用為每 1,000 個事件 0.25 美元。用於知識接地的 Vertex AI Search 按層級收費，每 1,000 次查詢 1.50 至 6.00 美元。Agent 使用的基礎模型 token 按各模型標準費率單獨計費。

Google Cloud 新客戶可獲最多 300 美元免費額度用於平台試用。Vertex AI Express Mode 提供免費試用層，支援最多 10 個 Agent 引擎，可使用 90 天而無需啟用計費，適合在承諾正式生產基礎設施前進行概念驗證。

生產 Agent 工作流的總成本取決於三個變量：Agent 計算時間、每次迴圈的模型 token 調用次數及儲存事件量。Google 建議企業按工作流而非按單個 Agent 建立成本模型，因為大多數生產部署涉及多個協作 Agent，並有共享記憶體和協調開銷。

什麼是多日長時間 Agent？CIO 為何需要關注？

多日長時間 Agent 是在安全雲端沙盒中自主執行複雜工作流、可跨小時甚至數日持續運行的 AI 進程，無需持續人工干預或保持活躍工作階段。這些沙盒與企業核心基礎設施隔離，Agent 可在其中執行模型生成的程式碼、管理文件並與外部系統互動，而不會影響核心系統安全。

多日 Agent 的企業應用場景與標準聊天機器人截然不同。一個在一週內研究 500 個目標客戶、起草個性化外展信息並跟進的銷售勘探流程，是典型的多日 Agent 工作流。一個持續監控新監管文件、標記相關變更並轉發至相應團隊的合規監控 Agent，亦是如此。這些工作流如今需要專職人員按重複排程執行。

根據 Gartner 2026 年 CIO 及技術高管調查，64% 的技術高管計劃在未來 12 至 24 個月內在其組織中部署 Agentic AI。多日 Agent 是這一採用曲線的高端應用，投資回報最高，但治理要求也最嚴格。Gemini Enterprise Agent Platform 的 Inbox 功能提供統一儀表板，用於監控活躍的長時間 Agent 並接收實時警報。

Gemini Enterprise Agent Platform 與 Microsoft Copilot Studio 相比如何？

兩個平台面向相同的企業買家，但出發點不同。Copilot Studio 的優勢在於與 Microsoft 365、Teams、SharePoint 及 Azure 的深度整合；Gemini Enterprise Agent Platform 的優勢在於模型多樣性（Model Garden 超過 200 個模型）、開源開發工具（ADK），以及 Google 數據基礎設施的原生整合（BigQuery、Google Workspace、Google Cloud Storage）。

在計費模式上，Copilot Studio 按訊息計費（標準 Agent 約每條訊息 0.01 美元），Gemini Enterprise Agent Platform 按計算資源消耗計費。對於高頻、低複雜度的 Agent（FAQ 機器人、表單助手），Copilot Studio 的訊息計費通常更便宜。對於低頻、高複雜度的多日 Agentic 工作流，Gemini 的計算計費模式在規模下通常有更好的成本效益。

對於香港企業，決策往往取決於主要雲端和辦公效率套件。以 Microsoft 為主的組織將發現 Copilot Studio 的連接器顯著降低整合成本；以 Google Workspace 和 Google Cloud 為主的組織則會發現 Gemini Enterprise Agent Platform 的原生整合同樣有吸引力。混合或多雲環境的企業，建議在承諾部署前，針對優先級最高的 Agent 場景分別對兩個平台進行結構化概念驗證。

香港 CIO 應如何評估 Gemini Enterprise Agent Platform？

香港 CIO 評估此平台時應圍繞四個問題進行結構化分析。第一，你的優先工作流中是否有任何需要超過單次工作階段的 Agent 持久性？多日長時間 Agent 是此平台最強的差異化優勢，若優先場景均不需要延伸自主性，則較簡單的平台可能已足夠。

第二，你的團隊是否具備使用 ADK 的工程能力，還是 Agent Studio 才是現實的起點？無程式碼路徑部署更快但客製化受限，ADK 路徑更強大但需要專注的工程資源。誠實回答這個問題，決定了試點是否能反映真實的生產能力。

第三，你的數據駐留及主權要求是什麼？Google Cloud 在亞太區包括多個可用區，其中部分符合香港金管局（HKMA）的數據駐留要求。在架構設計前確認 Agent Runtime 是否可限制在指定區域，是必要的前置步驟。

第四，如何為合規目的治理多 Agent 協調？ADK 的確定性協調提供可審計的決策路徑，生成式協調靈活但審計性較弱。對受監管的銀行或保險業工作流，此治理問題決定了平台是否適用於你的最高價值場景。UD 已協助多家香港企業完成此評估，避免在部署六個月後才發現架構需要重大修改。

準備好評估 Gemini Enterprise Agent Platform 是否適合你的企業了嗎？

平台今日已可使用，但更難的問題是你的組織在數據架構、治理框架及工程能力方面是否已準備好支持生產 Agent 部署。UD 團隊手把手帶你完成每一步，從平台評估、場景優先排序，到架構設計及試點部署，28 年香港企業技術服務經驗全程支援。懂 AI，更懂你。