Вы написали AI-агента, а что дальше? Разбираем Google Vertex AI Agent Engine — спасательный круг или золотая клетка?

Давайте честно: написать умного AI-агента сегодня — это самая простая часть работы. Собрали LangChain или LangGraph, прикрутили API OpenAI или Gemini, заставили это работать у себя в терминале — красота! Вы чувствуете себя Тони Старком.

Но настоящий кошмар начинается, когда возникает вопрос: "А как выкатить это в продакшен?"

И тут вы понимаете, что ваш скрипт на Python — это не бэкенд. Вам нужно думать про:

• Где хранить историю диалогов (Redis? Postgres?).

• Как масштабировать это, если придет 1000 юзеров?

• Как сделать так, чтобы агент, выполняя код, не "уронил" сервер?

• Бесконечные IAM-права, ключи, VPC и безопасность.

В итоге 80% времени уходит на DevOps и "сантехнику", а не на улучшение интеллекта бота.

На днях Google обновил и громко презентовал Vertex AI Agent Engine. Они утверждают, что это "кнопка" (ну, почти), которая берет на себя всю инфраструктуру агентов. Я закопался в документацию, изучил их новые тарифы и архитектуру, чтобы понять: это реальное спасение для разработчика или очередной сложный инструмент GCP, на настройку которого уйдет полжизни?

Что это за зверь?

Если убрать маркетинговую шелуху, Vertex AI Agent Engine — это специализированный Backend-as-a-Service (BaaS) для агентов.

Раньше, чтобы задеплоить сложного агента на Google Cloud, вам приходилось "женить" между собой Cloud Run, Cloud SQL, Firestore и еще пачку сервисов. Тепер�� Google предлагает коробочное решение, которое закрывает три главные боли:

1. Runtime (Среда выполнения): Вы отдаете им код агента (написанный, например, на LangChain), а они сами заворачивают его в контейнер и менеджат масштабирование.

2. Управление памятью (Sessions & Memory Bank): Это, пожалуй, самое вкусное. Вам не нужно писать логику сохранения истории переписки. Сервис сам хранит сессии и даже обеспечивает "долговременную память", вытаскивая факты из диалогов.

3. Code Execution (Песочница): Если вашему агенту нужно писать и исполнять код (например, для аналитики данных или построения графиков), Agent Engine предоставляет изолированную среду. Это критично для безопасности — агент не получит доступ к файловой системе хоста.

Как это должно работать (в теории)

Google продвигает концепцию, где вы фокусируетесь только на логике.

Вы используете Vertex AI SDK (сейчас идет активная миграция на "client-based" подход). Вы определяете класс своего агента, указываете зависимости, и одной командой client.agent_engines.create(...) отправляете это в облако.

Google обещает поддержку популярных фреймворков:

• LangChain / LangGraph: полная интеграция.

• LlamaIndex: через SDK.

• CrewAI: через кастомные шаблоны.

Особое внимание заслуживает Express Mode. Это режим для тех, у кого дергается глаз от настройки IAM-прав в Google Cloud. Он позволяет запустить прототип без создания сложной иерархии проектов и сервисных аккаунтов, что для GCP — огромный шаг навстречу людям.

"Грабли" и подводные камни: что показало расследование

Я не стал бы писать этот текст, если бы всё было так гладко. При детальном изучении документации и отзывов комьюнити всплывают нюансы, о которых в пресс-релизе молчат.

1. Шизофрения нейминга

Если вы решите попробовать этот инструмент, готовьтесь к путанице. Маркетинговое название — Agent Engine. Но в API, в библиотеках Python и в глубинах документации этот сервис до сих пор называется Reasoning Engine. Это классическая проблема Google: переименовали продукт, а "хвосты" остались. Гуглить ошибки придется по обоим названиям.

2. Vendor Lock-in (Золотая клетка)

Используя встроенные фичи вроде Sessions или Memory Bank, вы намертво привязываете архитектуру своего приложения к Google. Если вы храните историю диалогов в своем Redis, вы можете завтра переехать на AWS или на свой сервер. Если вы используете нативные механизмы Agent Engine — переезд станет болью. Вы платите удобством за потерю гибкости.

3. Вопрос цены

Google обновил ценообразование, сделав его более "гибким", но это не значит "дешевым".

• Вы платите за время работы инстанса (vCPU/час).

• Вы платите за токены моделей.

• Вы платите за хранение контекста. Для энтерпрайза это копейки по сравнению с зарплатой DevOps-инженера. Но для пет-проекта или стартапа на стадии "проверка гипотезы" счет в конце месяца может неприятно удивить, особенно если забыть настроить Scale-to-zero (масштабирование в ноль при простое).

4. Это все еще Google Cloud

Несмотря на обещания простоты, это GCP. Это значит, что вам всё равно придется столкнуться с квотами, региональными ограничениями (не все фичи доступны везде) и специфической логи��ой работы SDK. Это не Heroku, где "git push — и работает".

Вердикт за кофе: пробовать или нет?

Vertex AI Agent Engine выглядит как мощный инструмент, но с четкой целевой аудиторией.

Вам стоит это изучить, если:

1. Вы работаете в Enterprise / B2B. Вам критически важна безопасность (VPC Service Controls, соответствие HIPAA, ISO). Здесь Google берет всю головную боль на себя.

2. У вас нет выделенного DevOps. Вам нужно выкатить внутреннего бота для компании, и вы не хотите тратить неделю на настройку Kubernetes.

Вам лучше пройти мимо, если:

1. Вы делаете пет-проект или MVP без бюджета. Простой VPS с Docker Compose будет дешевле и понятнее.

2. Вы цените портативность. Если вы хотите иметь возможность легко сменить облачного провайдера, лучше использовать нейтральные инструменты (Docker, Redis, Celery), а не проприетарные API платформы.

Итог: Google делает правильные шаги, пытаясь упростить жизнь разработчикам агентов. Но пока это выглядит как инструмент для серьезного бизнеса, который готов платить за то, чтобы не нанимать лишних админов.

Источник: Vertex AI Agent Engine: гибкость и доступность для бизнеса от Google

Привет! Меня зовут Alsok, я разработчик и автор Telegram-канала "Breaking AI News", в котором каждый день я публикую несколько коротких кейсов и инструментов из мира ИИ. Подписывайтесь, чтобы экономить время и получать только практику.