Le modèle d'application Simple Agent Platform vous permet de déployer un agent IA autonome sur Gemini Enterprise Agent Platform sur Google Cloud. Le modèle combine Agent Runtime et Model Armor pour fournir un scaling sans serveur géré, la sécurité de l'IA et la modération du contenu pour votre agent.
Par exemple, vous pouvez implémenter ce modèle pour répondre aux besoins métier suivants :
| Exemple | Besoin | Implémentation |
|---|---|---|
| Bot dédié à la politique RH interne | Une entreprise a besoin d'un assistant RH sécurisé pour répondre aux questions des employés tout en protégeant les données sensibles et en utilisant un langage professionnel. | Sensitive Data Protection empêche les fuites d'informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur, tandis que les filtres de sécurité maintiennent un ton professionnel. L'environnement d'exécution sans serveur évolue pour répondre à la demande. |
| Assistant de codage sécurisé | Une entreprise de développement a besoin d'un outil d'IA pour expliquer des extraits de code tout en empêchant les tentatives de jailbreak et l'injection de prompts malveillants. | Model Armor bloque les attaques hostiles et les jailbreaks, tandis que les règles d'application coupent les connexions lorsque des charges utiles malveillantes sont détectées. |
| Guide multilingue des transports en commun | Une autorité de transport a besoin d'un assistant multilingue pour les touristes qui filtre strictement les contenus offensants dans toutes les langues acceptées. | La détection multilingue applique des filtres de sécurité à toutes les requêtes. Une identité gérée limite l'accès de l'agent aux données liées au transport. |
Architecture
L'image suivante montre les composants et les connexions du modèle :
Le modèle comprend les composants suivants :
Agent Runtime : héberge la logique de l'agent dans un environnement sans serveur géré. L'environnement peut évoluer jusqu'à trois instances pour maintenir les performances. Les performances du système sont enregistrées pour la surveillance et le débogage.
Modèle Model Armor : inspecte l'entrée et la sortie du modèle pour bloquer les fuites de données sensibles, les tentatives de jailbreak ou les contenus toxiques. Utilisez la variable
model_armor_template_MODEL_ARMOR_TEMPLATE_IDdans le code de votre agent pour appliquer des règles de sécurité aux entrées et sorties de l'agent.
Étapes suivantes
- Pour savoir comment dupliquer et personnaliser des modèles, consultez Guide de démarrage rapide : Personnaliser et déployer un modèle Google.
- Définissez vos propres configurations en concevant des modèles d'application.
- Planifiez votre stratégie d'application d'IA en choisissant les composants de votre architecture agentive.