Il mondo del cloud computing e dell’Intelligenza Artificiale è in piena ebollizione, con una vera e propria corsa agli armamenti degli Agent Builder che vede Google Cloud spingere in modo aggressivo per un’integrazione sempre più profonda e strategica degli agenti AI all’interno del tessuto aziendale. Questa escalation tecnologica non è solo una competizione tra hyperscaler per la supremazia del cloud, ma una fondamentale ridefinizione di come le aziende costruiranno, gestiranno e trarranno valore dalle applicazioni intelligenti di prossima generazione.
Google Cloud ha posizionato Vertex AI Agent Builder come la sua piattaforma open e completa, progettata per aiutare le aziende a costruire, scalare e governare gli agenti AI di livello enterprise che sono grounded—ovvero, ancorati ai dati proprietari dell’azienda. Non si tratta di una semplice suite di strumenti, ma di un ecosistema full-stack che supporta l’intero ciclo di vita dell’agente.
La forza di questa piattaforma sta nella sua apertura e nella scelta per lo sviluppatore. Google riconosce che il mondo dell’AI è eclettico: per questo, Vertex AI Agent Builder non lega gli sviluppatori ai soli strumenti di Google, ma offre l’Agent Development Kit (ADK) che permette di costruire agenti sofisticati (spesso con meno di cento righe di codice Python o Java) mantenendo al contempo un controllo preciso sull’orchestrazione e il ragionamento dell’agente. Inoltre, supporta l’integrazione con framework open source molto popolari come LangChain e Crew.ai, offrendo la flessibilità necessaria per le complesse esigenze aziendali.
Il cuore pulsante di questa strategia è l’uso potenziato dei modelli Gemini 2.5 Flash e Pro. Google sta espandendo le loro capacità per consentire alle aziende di costruire agenti più sofisticati e sicuri. Due nuove funzionalità evidenziano questo salto di qualità:
- Thought Summaries: Fornisce chiarezza e auditability dei “pensieri grezzi” del modello, inclusi i dettagli chiave e l’uso degli strumenti. Questo è fondamentale per le aziende che necessitano di tracciabilità e responsabilità nelle decisioni prese dall’AI.
- Deep Think mode: Utilizza tecniche di ricerca che consentono al modello di considerare molteplici ipotesi prima di formulare una risposta. Questo approccio migliora il ragionamento, un requisito essenziale per gli agenti che devono risolvere problemi complessi in settori come la finanza o la sanità.
A completare il quadro è l’introduzione di strumenti che automatizzano e semplificano il workflow di sviluppo. È stato lanciato Jules, un nuovo agente AI di codifica autonomo, già in public beta, che è progettato per comprendere l’intento dell’utente e svolgere compiti complessi di codifica, come la scrittura di test e la correzione di bug. Questo mira a ridurre i cicli di sviluppo e a diminuire le barriere tecniche nella creazione di agenti complessi.
Google sta lavorando per rendere l’adozione degli agenti AI significativamente più facile. L’integrazione con Cloud Run è stata semplificata al massimo, consentendo ora agli sviluppatori di distribuire applicazioni costruite in Google AI Studio direttamente su Cloud Run con un solo clic. Questo approccio “sorgente a URL” accelera drasticamente il tempo necessario per portare un prototipo in produzione.
Inoltre, il Vertex AI Agent Engine fornisce i servizi essenziali per l’esecuzione, la gestione e la scalabilità degli agenti in produzione, inclusi runtime completamente gestiti, sistemi di valutazione, gestione delle sessioni e strumenti per la memorizzazione persistente (Memory Bank).
Questa spinta aggressiva è stata interpretata come una mossa per colmare il divario con concorrenti come Microsoft Azure e Amazon Web Services in alcune aree dell’AI enterprise. Introducendo strumenti come Vertex AI Agent Builder, Google non solo semplifica l’esperienza per gli sviluppatori, ma riduce il tempo di commercializzazione per le aziende, trasformando potenzialmente il servizio clienti con chatbot più intelligenti e gli workflow interni con assistenti virtuali capaci di gestire attività sfumate. La corsa agli armamenti degli Agent Builder è in pieno svolgimento, e l’obiettivo di Google Cloud è chiaro: dominare il mercato dell’AI enterprise fornendo la piattaforma più potente, flessibile e integrata per l’era degli agenti autonomi.