本周，Google 在拉斯维加斯举办的 Cloud Next 大会上，宣布大幅扩展其企业级 AI 与安全能力。此次推出的新功能重点在于管理大规模自主智能体集群，并利用 AI 驱动的防御机制来应对日益严峻的网络威胁。
本次发布的核心是将 Vertex AI 开发者平台进行品牌重塑与功能升级，更名为 Gemini 企业级智能体平台（Gemini Enterprise Agent Platform）。据 The Register 报道，随着企业从构建单一机器人转向同时管理成千上万个机器人，这一新系统旨在帮助企业应对日益增长的“智能体管理（agentic bot-wrangling）”挑战。
Google Cloud 首席执行官 Thomas Kurian 在新闻发布会上向记者解释称，这一转变反映了用户与模型交互方式的变化。据 The Register 报道，Kurian 表示：“早期的 AI 模型主要侧重于回答问题和辅助创意任务。而随着模型的演进，我们现在看到用户正希望将一系列任务和流程委派给智能体来执行。”
Kurian 进一步指出，这些智能体旨在将 Google Cloud Platform 和 Workspace 作为功能性工具。该平台围绕“构建、扩展、治理和优化”四大支柱展开。
为了辅助“构建”阶段，Google 推出了 Agent Studio，这是一个使用自然语言的低代码界面，并同步升级了智能体开发工具包（Agent Development Kit）。The Register 还提到，Google 还推出了智能体注册表（agent registry）以集中管理内部工具，并建立了一个包含 Atlassian、Oracle、ServiceNow 和 Workday 等合作伙伴的智能体市场。
地理空间与影像技术新突破
除了智能体管理，Google 还在将其生成式 AI 技术整合到地图和地理空间服务中。据 TechCrunch 报道，该公司推出了“地图影像落地（Maps Imagery Grounding）”功能，允许企业用户通过 Gemini 企业级智能体平台中的提示词，在 Google 街景中生成逼真的场景。
该工具使用户能够通过街景预览规划中的建筑工地或电影拍摄场景。TechCrunch 指出，用户甚至可以使用 Veo 模型为这些生成的场景添加动画效果。
此外，Google 也在增强其 Earth AI 能力。公司推出了“航空与卫星洞察（Aerial and Satellite Insights）”功能，允许用户分析存储在 BigQuery 中的影像数据。TechCrunch 报道称，该功能旨在将原本需要数周才能完成的任务缩短至仅需几分钟。
同时，Google 还推出了两款全新的 Earth AI 影像模型，专门用于识别电线、道路和桥梁等特定物体。据 TechCrunch 报道，这些模型让企业无需再花费数月时间从零开始训练定制化的 AI 系统。
AI 驱动的网络安全战略
Google 还在部署一套全新的“智能体集群（agentic fleet）”来处理网络安全运营。Google Cloud 首席运营官 Francis deSouza 表示，公司的战略已转向由人类监管、AI 驱动的防御模式。
据 The Register 报道，DeSouza 告诉记者：“我们未来的模式是依靠智能体集群以机器速度处理大量的常规网络安全工作，然后由人类进行监督。”
DeSouza 强调，Google 从芯片到模型的“全栈 AI 能力”是其核心竞争优势。此外，公司还推出了三款目前处于预览阶段的新型安全智能体。
第一款是威胁狩猎（Threat Hunting）智能体，它利用来自 Google Threat Intelligence 和 Mandiant 的情报来发现新兴的攻击模式。The Register 报道称，该智能体能够实现“无限规模”的操作，发现威胁的速度远超人工。
第二款是检测工程（Detection Engineering）智能体，旨在帮助组织发现安全覆盖漏洞并自动创建新的检测规则。第三款是第三方上下文（Third-Party Context）智能体，通过利用外部数据来增强安全工作流。
Google 还宣布，其分诊与调查（Triage and Investigation）智能体现已正式开放使用。据 The Register 报道，该工具已处理了超过 500 万条警报，将人工分析时间从 30 分钟大幅缩减至仅 60 秒。
