Vertex AI se convierte en Gemini Enterprise Agent Platform: qué cambia para su empresa
Anunciado hoy en Google Cloud Next, Vertex AI fue absorbido por el Gemini Enterprise Agent Platform. Agent Runtime con cold start sub-segundo, Memory Bank persistente y Sandbox de ejecución de código llegan juntos. Cero interrupción — pero el roadmap ahora es diferente.
Fabiano Brito
CEO & Founder
Qué es el Gemini Enterprise Agent Platform
Agent Platform no es un producto nuevo desde cero — es la unificación de todo lo que existía en Vertex AI (selección de modelos, Model Garden, Agent Builder, pipelines) con una nueva capa de herramientas de agencia: desarrollo, orquestación, DevOps, seguridad y gobernanza, todo en una única interfaz.
⚡ Agent Runtime
Cold starts sub-segundo y aprovisionamiento de nuevos agentes en segundos. Soporta workflows multi-step complejos y tareas de razonamiento profundo con persistencia extendida.
- Cold start
- < 1 segundo
- Persistencia
- Extendida
🧠 Agent Memory Bank
Memorias de largo plazo curadas a partir de conversaciones. Memory Profiles ofrecen recall de alta precisión con búsqueda por similitud — el contexto nunca se pierde entre sesiones.
- Tipo
- Long-term
- Búsqueda
- Similitud
🔒 Agent Sandbox
Entorno aislado y seguro para ejecutar código generado por el modelo. Soporta tareas de computer use como automatización vía browser — sin riesgo para el entorno de producción.
- Aislamiento
- GKE Sandbox
- Computer use
- ✓ Browser
Vertex AI vs Agent Platform: qué cambió
| Capacidad | Vertex AI (antes) | Agent Platform (ahora) |
|---|---|---|
| Selección de modelos | Model Garden (200+ modelos) | Model Garden unificado + Gemini 3.1 Pro, Gemma 4, Claude |
| Desarrollo de agentes | Agent Builder (básico) | Agent Studio (low-code) + ADK (graph-based) |
| Ejecución | Serverless estándar | Agent Runtime — sub-segundo, persistencia extendida |
| Memoria | Sin memoria cross-session | Memory Bank + Memory Profiles |
| Código generado | Sin sandbox nativo | Agent Sandbox — aislado y seguro |
| Observabilidad | Cloud Logging básico | Agent Observability + Optimizer |
| Templates listos | — | Agent Garden: modernización de código, análisis financiero, procesamiento de facturas |
| Seguridad agêntica | — | Agent Gateway + Model Armor contra prompt injection y fuga de datos |
| Modelos de terceros | Vía Model Garden | + Anthropic (Claude Opus/Sonnet/Haiku), MCP, AP2 |
Los números que Google divulgó
vía ADK, modelos Gemini
Agent Runtime
Model Garden unificado
Clientes ya en producción mencionados por Google: Color Health, Comcast, L’Oréal, PayPal, Burns & McDonnell, Geotab, Payhawk. Son agentes que corren de forma autónoma durante días seguidos, no solo responden a prompts puntuales.
Qué hacer ahora — 4 pasos prácticos
Sus proyectos de Vertex AI ya están ahí. Ingrese a console.cloud.google.com/agent-platform y explore las nuevas pestañas de Runtime, Memory Bank y Sandbox.
Cualquier agente de atención, soporte o proceso que hoy requiere "reintroducción" del usuario en cada sesión es candidato inmediato para Memory Bank.
Si su agente ya genera y ejecuta código (Python, SQL, scripts), moverlo al Sandbox elimina riesgos de seguridad y simplifica el compliance — sin reescribir la lógica.
Google ofrece templates de agentes pre-construidos — modernización de código, análisis financiero, investigación económica, procesamiento de facturas. Antes de construir desde cero, verifique si un template del Agent Garden resuelve el 80% de su caso de uso.
Vertex AI era el laboratorio. Agent Platform es la fábrica. La diferencia no es de nombre — es de madurez operacional.
¿Su empresa está lista para Agent Platform?
Ayudamos a equipos a migrar workloads de Vertex AI, implementar Memory Bank en agentes de atención y configurar Sandbox para ejecución segura de código — con arquitectura auditable y soporte completo.