Gemini Enterprise Agent Platform, antes Vertex AI Agent Builder
Gemini Enterprise Agent Platform es la oferta de Google Cloud para diseñar, desplegar y gobernar agentes de IA, y sucede a Vertex AI Agent Builder. Se dirige a equipos técnicos de empresas que ya trabajan en Google Cloud.
Datos a 22 de octubre de 2026
Lo esencial en cifras
| Editor | |
|---|---|
| Tipo | Low-code |
| Lenguajes | Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin |
| Código abierto | No |
| Licencia | proprietary |
| Primera versión | abril de 2024 |
| Nivel recomendado | Avanzado |
| Usos | multiagente, RAG, flujos de trabajo, chatbot |
| Autoalojable | No |
| Modelo de negocio | De pago |
| Oferta en la nube | Sí |
| Multiagente | Sí |
| Compatible con MCP | Sí |
| Libre elección de modelo | Sí |
| Sitio oficial | Sitio oficial · Documentación |
Un nuevo nombre para la oferta de agentes de Google Cloud
Google presentó Vertex AI Agent Builder en abril de 2024. Al 22 de octubre de 2026, la documentación oficial habla de Gemini Enterprise Agent Platform, «una evolución de Vertex AI», y la página de producto de Agent Builder redirige a este nuevo nombre. Varios servicios se renombraron: Vertex AI Agent Engine pasa a ser Agent Runtime, Vertex AI Studio pasa a ser Agent Studio y Vertex AI Search pasa a ser Agent Search. Si sigue un tutorial antiguo, tenga presente esta equivalencia.
Qué se construye y cómo
La plataforma cubre el ciclo de vida completo de un agente de IA, en cuatro bloques:
- Construir: Agent Studio, un lienzo visual low-code; el Agent Development Kit, de código abierto, para escribir agentes en código; Agent Garden para partir de ejemplos; Model Garden para elegir un modelo; RAG Engine y Vector Search para conectar sus documentos mediante RAG.
- Escalar: Agent Runtime para alojar los agentes, con sesiones, memoria (Memory Bank) y ejecución de código Python.
- Gobernar: Agent Registry, que cataloga agentes, herramientas y servidores MCP, además de Agent Identity, Agent Gateway y Model Armor para filtrar contenidos de riesgo.
- Optimizar: evaluación y observabilidad de los agentes.
En la práctica, es una herramienta para equipos que quieren industrializar agentes, incluidos sistemas en los que varios agentes cooperan, con las mismas exigencias de seguridad que el resto de su informática.
Costo y dependencia de la nube
No hay suscripción fija: se factura por uso. Al 22 de octubre de 2026, la página de precios indica 0,085 $ por vCPU-hora para la ejecución de agentes y 0,30 $ por GiB al mes para el almacenamiento; Sessions y Memory Bank se facturan desde el 1 de septiembre de 2026. A eso se suma el costo de los modelos, calculado en tokens. Los nuevos clientes de Google Cloud reciben 300 $ de crédito de prueba. Por eso el presupuesto es difícil de prever sin un piloto medido.
La dependencia de Google Cloud es real en ejecución, gobierno y facturación. Dos elementos la atenúan: la elección de modelos de varios fabricantes y el ADK, de código abierto, cuyo código de agente puede funcionar en otro entorno.
Ventajas, límites y alternativas
Ventajas: una cadena completa, del diseño a la supervisión, y un gobierno pensado para grandes organizaciones. Límites: un vocabulario que cambia a menudo, una factura con varios componentes y una curva de aprendizaje exigente para un público no técnico.
En AWS, el equivalente es Amazon Bedrock AgentCore; en el mundo Microsoft, Copilot Studio. Documentación oficial: presentación de la plataforma.
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Preguntas frecuentes
¿Sigue existiendo Vertex AI Agent Builder?
El nombre ha cambiado: Google presenta ahora Gemini Enterprise Agent Platform como una evolución de Vertex AI, y la antigua página de producto de Agent Builder redirige a la nueva. Varios componentes se renombraron; por ejemplo, Vertex AI Agent Engine pasó a llamarse Agent Runtime.
¿Hay que saber programar para usar la plataforma?
No necesariamente para empezar: Agent Studio es un lienzo visual low-code. Para agentes más complejos, Google apuesta por el Agent Development Kit, disponible en Python, TypeScript, Go, Java y Kotlin.
¿Cuánto cuesta Gemini Enterprise Agent Platform?
Se factura por uso. Al 22 de octubre de 2026, ejecutar agentes en Agent Runtime cuesta 0,085 $ por vCPU-hora y el almacenamiento 0,30 $ por GiB al mes, más los tokens de los modelos utilizados. Sessions y Memory Bank se facturan desde el 1 de septiembre de 2026.
¿Se pueden usar modelos distintos de Gemini?
Sí. El Model Garden de la plataforma ofrece modelos de Google y de otros fabricantes, entre ellos Claude de Anthropic y los modelos abiertos Gemma. El despliegue, en cambio, se queda en Google Cloud.
Fuentes de los datos
Datos a 22 de octubre de 2026
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