在 Gemini Enterprise Agent Platform 中，Agent Registry 可作为 AI 生态系统的中央治理和清单中心。它提供了一个统一的目录，可让您在整个组织中安全地存储、发现和管理 Model Context Protocol (MCP) 服务器、工具、独立技能（预览版）和 AI 智能体。
随着 AI 工作负载的扩展，将这些智能体、MCP 服务器、技能和端点整合到 Agent Registry 中，有助于您解决 AI 部署中的常见难题，例如工具访问权限分散、数据孤立和实现冗余，同时保持安全性和访问权限控制。
详细了解 Agent Registry
探索 Agent Registry 文档，了解如何集成和管理 AI 智能体组件。
探索并开始使用
- 代理注册表概览：了解注册表的核心概念、架构和优势。
- 设置 Agent Registry：启用所需的 API 并为项目配置 IAM 角色。
注册 agentic 组件
- 注册代理：从受支持的运行时自动注册代理，或针对自定义部署手动注册代理。
- 注册 MCP 服务器：使远程 MCP 服务器和工具可被您的编排器发现。
- 注册端点：定义目标目的地，以便集中管理代理可连接到的外部 API 和服务。
- 注册技能（预览版）：集中管理、版本控制和共享组织内 AI 智能体的可执行功能。
搜索和身份验证
- 搜索代理、工具和技能： 执行关键字搜索、前缀搜索和语义搜索，以查找组织中的特定功能。
- 向工具和资源进行身份验证：使用身份验证管理器和绑定安全地向发现的工具进行代理身份验证。
组合和编排智能体
- 解析端点并构建编排器：使用智能体开发套件 (ADK) 动态解析端点并构建编排器代理。
- 注册自定义 ADK 智能体：在 Agent Registry 中公开和注册自定义 ADK 智能体。
- 在 Agent Studio 中使用已注册的 A2A 代理：在 Agent Studio 中以子代理的形式直观地组合和编排已注册的 Agent-to-Agent (A2A) 代理。