[ 當 AI Agent 變成工程解答時 ]

因為 GDE 身份關係,從上週跟 Google 的非公開線上會議、Agent CLI 的提前試用,到今天 Developer Keynote 的發表,自己觀察到幾件事情:

1. AI Agent 的開發架構已經逐漸成熟、標準化與浮出檯面:
當今天你可以使用 Google ADK 作為開發架構,或者是使用 Agent Designer 的自然語言及圖形化介面,搭配著現今的 Coding CLI 工具,都可以幫助你去快速建立起自己的 AI Agent,這在一年前開始推行 Google ADK 的我,其實是很難想像的。

2. Agent 之間,可以更好的溝通:
之前看到 A2A 發表 1.0 時,我就有聞到不尋常的味道,因為 Agent 之間的溝通之前最詬病的就是怎麼很好的進行溝通,但是 A2A 1.0 的到來,讓 Agent 可以更穩定更好的知道自己在跟誰溝通,要怎麼對話,讓 Multi-Agent systems 的可能性和機制往成熟面去做發展。

3. Agent 的可監控性:
企業最擔心的,其實就是 Agent 亂講話,但是當軟體工程開始逐漸去建置監控之後,就有機會知道 Agents, Tools, Skills, Memories 之間的關係,也讓你之間所聽到的所有 AI 技術,都能夠很好地融入在 AI Agent System 中,像是 RAG 就很適合放在 Memory 中做檢索、Context Engineering 中做好上下文控管等等。

4. 任何地方的部署:
透過 DevOps 的經驗,你可以透過 Agent CLI 等,部署到 Google Cloud Run 上,並且推送至雲端環境進行使用,讓你今天做完的 Google ADK AI Agent,能夠很好的被 Infra Team 進行部署工作,而且,你也可以靠著 Github, Gitlab, Terraform 等地方,建立起 CI/CD 的水管,讓開發完成、測試、部署到產品環境這件事情能夠成真。

5. 安全可靠的 AI Agent:
聘僱「員工」就要保護「員工」,在安全的環境下去使用 AI Agent 至關重要,所以擁有資安環境的 AI Agent ,才能夠在安全無虞的狀態下,做好每件事情,也讓公司的員工提升信任度,讓部分事情能夠交給 AI Agent 去做實作。

Agentic AI 時代來臨,也讓 Google Cloud 往下一個大疊代繼續發展,而 APMIC 產品也會持續迭代,讓你在地端開發上,能夠擁有主權模型,也同時讓你可以建立起擁有工作能力的 AI Agent。

不過也要提醒大家,下一世代的工作模式,真的會跟上一代差非常多,可以想像下個十年,當 Agent 原生世代開始進入職場時,可能會讓大家又有一波衝擊,大家要趕快習慣這樣的工作模式了!

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