當 AI 從「回答問題」走向「完成工作」，企業需要的不再只是一個聊天機器人，而是一整套能建構、治理、擴展 AI 代理人的基礎設施。
Google Cloud NEXT 2026 的焦點為何是「代理平台」？
2026 年 4 月 22 日，Google Cloud 在拉斯維加斯揭開年度大會 Google Cloud Next 2026 的序幕。從 Google CEO Sundar Pichai 到 Google Cloud CEO Thomas Kurian 的主題演講，再到各大媒體的現場直擊，整場活動的核心主題只有一個：「代理式企業 (Agentic Enterprise)」。
其中最受矚目、也最被外界認定為本屆大會「C 位」的發佈，正是全新的 Gemini Enterprise Agent Platform。這不只是一次產品更新，而是 Google 把原本用於 AI 開發的 Vertex AI 整個「升級換代」，重新打造成專為 AI 代理人 (AI Agents) 而生的一站式平台。
根據 Sundar Pichai 的現場分享，Gemini Enterprise 的付費月活用戶在 2026 Q1 季比前一季成長了 40%，API 每分鐘處理超過 160 億個 tokens，這些數字也讓 Google 決心把「代理平台」當成下一個十年的主戰場。
Gemini Enterprise Agent Platform 到底是什麼？
簡單來說， Gemini Enterprise Agent Platform 可以被理解為 Vertex AI 的進化版，也是企業打造 AI 代理人的「任務控制中心」。
過去，Vertex AI 主要協助企業處理模型訓練、測試、部署與機器學習維運等問題；但進入代理時代後，企業面對的是更複雜的挑戰：AI代理人如何彼此協作?怎麼被治理？怎麼安全地存取企業資料？如何被監控、治理與稽核？當代理數量從幾個擴大到數百、數千個時，又該如何避免失控？Google 的答案，是把「建構、整合、編排、DevOps、安全、治理」六件事合併到同一個平台，讓企業能用一致的方式管理 AI 代理人的完整生命週期，其四層核心能力架構如下：
Gemini Enterprise Agent Platform 核心能力四層架構
Google 公布 Gemini Enterprise Agent Platform 的核心能力為 Build（建構）、Scale（擴充）、Govern（治理）、Optimize（最佳化） 四大面向。這代表企業導入 AI agents（AI 代理），不再只是「打造一個 AI Agent」，而是需要從開發、上線、治理到持續優化，建立完整的生命週期管理能力。
1. Build（建構）：選擇合適的代理開發環境
在建構階段，企業可依照任務需求與開發團隊能力，選擇低程式碼、視覺化介面的 Agent Studio（代理工作室），或程式碼優先的 Agent Development Kit, ADK（代理開發套件） 來打造 AI agents（AI 代理）。Google 官方指出，這樣的設計能簡化代理開發生命週期，協助企業更快推出可用於正式環境的 AI agents（AI 代理人）。
此外，Agent Platform（代理平台） 也持續強化 ADK 的開發能力。Google 官方指出，目前每月已有超過 6 兆個 tokens 透過 ADK 在 Gemini 模型上處理；新版 ADK 也支援 sub-agent network（子代理人網路）的圖形化框架，讓開發者能定義多個代理之間的協作邏輯，協助 AI agents 處理更複雜的任務。
除了開發工具外，Gemini Enterprise Agent Platform 也透過 Model Garden（模型選擇） 提供超過 200 個模型與工具，包含 Google 自家的 Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image、Lyria 3，開放模型 Gemma 4，以及 Anthropic 的 Claude Opus、Claude Sonnet、Claude Haiku 等第三方模型。這代表企業能依照不同任務需求選擇最合適的模型，而不被限制在單一模型之中。
2. Scale（擴充）：讓 AI 代理人從概念驗證走向正式環境
在 Scale 階段，Gemini Enterprise Agent Platform 透過重新設計的 Agent Runtime（代理執行環境），協助企業將 AI agents 從 POC（概念驗證）推向 production（正式環境）。Agent Runtime 支援可維持狀態長達數天的 long-running agents（長時間運行代理），並透過 Memory Bank（記憶庫） 提供持久、長期的上下文，讓 AI agents 能處理更複雜、跨多步驟的企業任務。
這對企業來說，代表 AI agents 不再只是短時間回應單一問題的工具，而是能在更長時間範圍內維持任務狀態、記住重要上下文，並支援更接近真實業務流程的代理式工作模式。
3. Govern（治理）：集中控管代理身分、權限與防護機制
當 AI agents 開始被大量部署，企業最關注的問題便是如何進行治理。在治理階段，Gemini Enterprise Agent Platform 透過 Agent Identity（代理身分）、Agent Registry（代理登錄檔） 與 Agent Gateway（代理閘道） 建立集中控管能力，確保每個 AI agent（AI 代理），無論是由企業自行建構，或來自合作夥伴生態系，都具備可追蹤的身分，並能在企業級防護機制下運作。
這有助於企業面對代理數量快速增加後的治理挑戰，降低權限不清、責任難追與安全風險，讓 IT 團隊能更有系統地管理代理人的存取權限、活動紀錄與稽核軌跡。
4. Optimize（最佳化）：持續追蹤代理品質與推理過程
AI agents 上線後，真正的挑戰才開始。企業需要知道代理是否正確完成任務、推理過程是否可追蹤、錯誤發生在哪裡，以及如何持續改善代理表現。
在最佳化階段，Gemini Enterprise Agent Platform 提供 Agent Simulation（代理模擬）、Agent Evaluation（代理評估） 與 Agent Observability（代理可觀測性），協助企業在代理上線前測試代理表現，並在正式環境中追蹤完整執行路徑與代理推理過程。這讓企業不只是部署 AI agents（AI 代理），更能持續監控、改善與最佳化代理品質，確保代理能穩定達成業務目標。
Optimize（最佳化） 四大面向，從開發、上線、治理到持續優化，建立完整的 AI Agents 生命週期管理能力。
為什麼 Gemini Enterprise Agent Platform 成為本屆焦點？
翻開 TechRadar、ITPro、SiliconANGLE、TechCrunch 等多家科技媒體的現場報導，幾乎所有報導都把 Gemini Enterprise Agent Platform 放在頭條位置， 原因如下：
1. 解決企業從 POC（概念驗證）走向 production（正式環境）最迫切的痛點
過去一年，幾乎每家企業都在做 AI POC（概念驗證），但真正把代理人部署到生產環境的比例極低。原因很簡單：缺乏安全、治理、擴展的統一框架。Gemini Enterprise Agent Platform 的核心價值，就在於把開發、部署、治理、觀測與安全能力整合在同一個平台，協助企業把 AI 代理人從實驗性專案推向可管理、可擴展的企業級應用。
2. 重新定義 Google Cloud 的產品邊界
Google 明確指出，未來所有 Vertex AI 未來的服務與路線圖，都將透過 Agent Platform 交付，而不再作為獨立服務這代表 Google Cloud 正在將企業 AI 開發的核心，從「模型平台」推進到「代理平台」。
3. 串連本屆大會的所有重要發佈
Cloud Next ’26 還有一長串重要發佈，也都圍繞著 Agentic Enterprise 展開，包括：
- 第八代 TPU (TPU 8t 訓練版 / 8i 推論版)：專為代理時代設計，TPU 8i 單一 pod 可連接 1，152 顆晶片，支援大量代理人同時運作所需的低延遲與高吞吐
- Virgo Network：新一代百萬級資料中心網路架構，作為 AI Hypercomputer 的底層網路基礎
- Agentic Data Cloud：跨雲端 Lakehouse 與知識目錄，讓代理人能取得更完整的企業資料與業務上下文
- Workspace Intelligence：把代理能力帶進 Docs、Sheets、Gmail，讓工作者在 Docs、Sheets、Gmail 等工具中運用更即時的上下文理解能力
- 7.5 億美元合作夥伴基金：Google 在大會上宣布投入 7.5 億美元，協助合作夥伴建構、部署並推動 AI 代理人落地，說明 Gemini Enterprise Agent Platform 不只是 Google Cloud 自身的產品策略，更是透過合作夥伴共同推動 AI 代理人進入企業市場的重要布局。
這些發佈全部都圍繞著一個目的，讓 Gemini Enterprise Agent Platform 上的代理人，具備更快的晶片、更強的網路、更豐富的資料、更廣的通路、更成熟的導入生態系。
邁向 Agentic Enterprise：企業導入 AI Agent 前必須思考的三件事
如果你是企業的技術決策者，以下三件事值得優先思考：
- 代理人不再是單點工具，而是系統工程：未來衡量 AI 成熟度的指標，不再是「有沒有用 ChatGPT」等生成式 AI 工具，而是「有沒有一套能治理 1,000 個代理人的平台」，當代理數量持續增加，代理人治理將成為企業 AI 擴展的核心能力。
- 模型選擇自由度成為標配： Google 主動支援 Claude 系列這件事意義重大，說明「多模型策略」才是企業的真實需求，誰想把客戶鎖死在單一模型上，誰就會被淘汰。
- 企業 AI 將從「管理任務」走向「委派成果」： Google 這次把核心訊息定調為：「從管理個別 AI 任務，轉變為有信心地委派業務成果。」這是 AI 應用典範的轉移，AI 不再只是被動回覆問題，而是能在企業設定的規則、權限與治理框架內，協助完成具體業務流程。
2026 年將成為代理式企業的元年
如果說 2023 年是生成式 AI 元年、2024 年至2025 年是企業 AI 試水溫的階段，那麼 2026 年很可能會被視為「代理式企業元年」，成為代理式企業真正走向落地的關鍵轉折年。
Gemini Enterprise Agent Platform 的發佈，不只是 Google Cloud 的一次產品升級，更是一個明確的訊號：科技巨頭們已經準備好把 AI 代理人從 Demo 階段，推向生產環境的主戰場。
接下來的關鍵問題不是「要不要導入代理人」，而是「你的組織準備好讓 1,000 個代理人在安全且可治理的架構下一起工作了嗎?」
從 AI Agent 到雲端治理 CloudMile 萬里雲助企業打造 Agentic Enterprise 核心戰力
在 Agentic Enterprise 時代，企業需要的不只是單一 AI 工具，而是能串連模型、資料、應用、資安與治理的完整架構。CloudMile 具備超過 165 張 Google Cloud 專業技術證照，並於 Google Cloud Next 2026 榮獲亞太區四項 Google Cloud 合作夥伴大獎，可協助企業評估 AI 代理人導入場景，規劃兼顧治理、資安與擴展性的 AI 落地路徑。如欲了解更多 CloudMile AI 與雲端轉型服務，歡迎聯繫 CloudMile 專業顧問。
(本文訊息由 CloudMile 萬里雲提供，內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供，可寄至：[email protected]，經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。圖片來源：Google Cloud 部落格。）
