Gemini Enterprise Agent Platform, l'ex-Vertex AI Agent Builder de Google Cloud
Gemini Enterprise Agent Platform est l'offre de Google Cloud pour concevoir, déployer et gouverner des agents IA ; elle prend la suite de Vertex AI Agent Builder. Elle s'adresse aux équipes techniques d'entreprises qui travaillent déjà sur Google Cloud.
Données au 22 octobre 2026
L'essentiel en chiffres
| Éditeur | |
|---|---|
| Type | Low-code |
| Langages | Python, TypeScript, Go, Java, Kotlin |
| Open source | Non |
| Licence | proprietary |
| Première version | avril 2024 |
| Niveau conseillé | Avancé |
| Usages | multi-agents, RAG, workflows, chatbot |
| Auto-hébergeable | Non |
| Modèle économique | Payant |
| Offre cloud | Oui |
| Multi-agents | Oui |
| Compatible MCP | Oui |
| Choix libre du modèle | Oui |
| Site officiel | Site officiel · Documentation |
Un nouveau nom pour l’offre agents de Google Cloud
Google a présenté Vertex AI Agent Builder en avril 2024. Au 22 octobre 2026, la documentation officielle parle de Gemini Enterprise Agent Platform, « une évolution de Vertex AI », et la page produit d’Agent Builder redirige vers ce nouveau nom. Plusieurs services ont été renommés : Vertex AI Agent Engine devient Agent Runtime, Vertex AI Studio devient Agent Studio, Vertex AI Search devient Agent Search. Si vous lisez un tutoriel ancien, gardez cette correspondance en tête.
Ce que l’on construit, et comment
La plateforme couvre tout le cycle de vie d’un agent IA, organisé en quatre volets :
- Construire : Agent Studio, un canevas visuel low-code ; l’Agent Development Kit, open source, pour écrire des agents en code ; Agent Garden pour partir d’exemples ; Model Garden pour choisir un modèle ; RAG Engine et Vector Search pour brancher vos documents en mode RAG.
- Déployer à l’échelle : Agent Runtime pour héberger les agents, avec sessions, mémoire (Memory Bank) et exécution de code Python.
- Gouverner : Agent Registry qui recense agents, outils et serveurs MCP, Agent Identity, Agent Gateway et Model Armor pour filtrer les contenus à risque.
- Optimiser : évaluation et observabilité des agents.
En pratique, c’est un outil pour des équipes qui veulent industrialiser des agents, y compris des systèmes où plusieurs agents coopèrent, avec les mêmes exigences de sécurité que le reste de leur informatique.
Coût et dépendance au cloud
Il n’y a pas d’abonnement fixe : tout est facturé à l’usage. Au 22 octobre 2026, la page tarifs indique 0,085 $ par vCPU-heure pour l’exécution des agents et 0,30 $ par Gio et par mois pour le stockage ; Sessions et Memory Bank sont facturés depuis le 1er septembre 2026. Il faut y ajouter le coût des modèles, calculé en tokens. Les nouveaux clients Google Cloud disposent d’un crédit d’essai de 300 $. Le budget est donc difficile à prévoir sans un pilote mesuré.
La dépendance à Google Cloud est réelle pour l’exécution, la gouvernance et la facturation. Deux éléments l’atténuent : le choix de modèles de plusieurs fabricants et l’ADK, open source, dont le code d’agent peut tourner ailleurs.
Forces, limites et alternatives
Forces : une chaîne complète, de la conception à la supervision, et une gouvernance pensée pour les grandes organisations. Limites : un vocabulaire qui change souvent, une facture à plusieurs composantes, et une prise en main exigeante pour un public non technique.
Sur AWS, l’équivalent est Amazon Bedrock AgentCore ; dans l’univers Microsoft, Copilot Studio. Documentation officielle : présentation de la plateforme.
Frameworks du même type
- Langflow · RAG, multi-agents, workflows
- Microsoft Copilot Studio · chatbot, workflows, automatisation
- Dify · chatbot, RAG, workflows
- n8n · automatisation, workflows, RAG
- Botpress · chatbot, RAG, automatisation
- Relevance AI · multi-agents, automatisation, workflows
Questions fréquentes
Vertex AI Agent Builder existe-t-il encore ?
Le nom a changé : Google présente désormais Gemini Enterprise Agent Platform comme une évolution de Vertex AI, et l'ancienne page produit Agent Builder redirige vers la nouvelle. Plusieurs briques ont été renommées, par exemple Vertex AI Agent Engine, devenu Agent Runtime.
Faut-il savoir coder pour utiliser cette plateforme ?
Pas forcément pour démarrer : Agent Studio est un canevas visuel low-code. Pour des agents plus complexes, Google mise sur l'Agent Development Kit, utilisable en Python, TypeScript, Go, Java et Kotlin.
Combien coûte Gemini Enterprise Agent Platform ?
La facturation se fait à l'usage. Au 22 octobre 2026, l'exécution sur Agent Runtime coûte 0,085 $ par vCPU-heure et le stockage 0,30 $ par Gio et par mois, auxquels s'ajoutent les tokens des modèles utilisés. Sessions et Memory Bank sont facturés depuis le 1er septembre 2026.
Peut-on utiliser d'autres modèles que Gemini ?
Oui. Le Model Garden de la plateforme propose des modèles de Google et d'autres fabricants, dont Claude d'Anthropic et les modèles ouverts Gemma. Le déploiement, lui, reste sur Google Cloud.
Sources des données
Données au 22 octobre 2026
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