Google AI Studio szykuje osobny hub do zarządzania agentami. Znamy już jego układ

Google przygotowuje w AI Studio dedykowaną sekcję Managed Agents. Jak opisuje TestingCatalog, interfejs ma pięć zakładek: Agents, Environments, Credentials, Triggers i Runs. Deweloper dostaje w jednym miejscu konfigurację agentów, podpinanie narzędzi, definiowanie wyzwalaczy i przegląd historii uruchomień. Google nie potwierdziło terminu premiery.

To rozwinięcie funkcji, które są już dostępne przez Gemini API i AI Studio Playground. W sierpniu pisaliśmy, że AI Studio zyska panel do zarządzania agentami. Teraz widać, jak ma wyglądać jego układ.

Panel i infrastruktura pod spodem

22 października Google Cloud ogłosiło na konferencji AGNTCon + MCPCon Agent Compute Engine. To usługa, która uruchamia agentów w sprzętowo izolowanych microVM-ach z trwałymi przestrzeniami roboczymi i szybkim wstrzymywaniem oraz wznawianiem pracy. Szczegóły opisaliśmy w osobnym tekście, a Google publikuje też wpis ogłaszający usługę i techniczny deep dive. Wersja preview ma się pojawić w najbliższych miesiącach.

TestingCatalog zaznacza, że panel w AI Studio mógłby korzystać z tej infrastruktury, ale żadnego powiązania nikt nie potwierdził. Według serwisu oba elementy razem układają się w platformę agentową, która konkuruje z Managed Agents Anthropica i częściowo zachodzi na projekty sandboxów, takie jak NVIDIA OpenShell.

Już sama lista zakładek pokazuje, gdzie leżą najważniejsze problemy. Osobne Environments i Credentials oddzielają środowisko wykonawcze od dostępu do usług. Zgadza się to z opisem Agent Compute Engine, w którym poświadczenia nie są przechowywane wewnątrz sandboxa. Triggers i Runs odpowiadają za automatyczne uruchamianie agentów i audyt tego, co zrobili.

Koszty długich zadań

Agent działający długo i samodzielnie może wygenerować rachunek, zanim ktokolwiek to zauważy. Google przyznaje, że limity wydatków w projektach AI Studio mogą zostać przekroczone, bo dane rozliczeniowe docierają z opóźnieniem około dziesięciu minut. Dotyczy to zwłaszcza długich zadań agentowych.

Logan Kilpatrick z Google napisał 25 października na X, że to wersja eksperymentalna, w której opóźnienie udało się skrócić z początkowych 24 godzin do 10 minut. Zespół pracuje nad wersją działającą w czasie rzeczywistym. Przeprosił za niedogodności.

Na eksperymenty część kosztów może pokryć program dla deweloperów. Według strony Google Developer Program subskrybenci AI Pro dostają co miesiąc 10 dolarów kredytów GenAI i Cloud, a posiadacze AI Ultra więcej. Kredyty można wydać na kwalifikujące się usługi AI Studio i chmury. Z FAQ wynika, że wygasają po roku od przyznania, a dostępność zależy od regionu.

TestingCatalog wspomina też o rywalizacji modeli: wewnętrzny checkpoint Gemini o nazwie Carbon ma według doniesień dobrze radzić sobie z kodowaniem, a jego data premiery i ostateczna nazwa są nieznane. Plotkowany Fable 5.5 od Anthropica nie został ogłoszony. OpenAI potwierdziło z kolei, że 1 października wznowiło trening frontier z użyciem uczenia ze wzmocnieniem po 11-dniowej przerwie związanej z bezpieczeństwem. Nie wiadomo, czy wpłynęło to na plotkowany model Bell.