Google AI Studio
Schnelles Gemini-Prototyping und API-Erkundung, aber keine vollständige Enterprise-Betriebsumgebung.
Google Cloud · Vertex AI · Enterprise-Agenten
Google-Agenten vom Studio-Prototyp in die kontrollierte Produktion bringen.
Numezis entwickelt Enterprise AI auf Google Cloud mit Vertex AI, Gemini, Agent Builder, Agent Engine und dem Agent Development Kit. Google AI Studio beschleunigt Prototypen; wir gestalten die zusätzlichen Produktionskontrollen.
IDENTITYMODELDATAOPERATEGOOGLE CLOUD / NUMEZIS ADVISORY & ENGINEERING
PlattformVERTEX AI AGENT BUILDER
UmfangARCHITECT · BUILD · GOVERN
DELIVERYSWITZERLAND · FR / EN / DE / IT
Entscheidungsthese
Nicht die Gemini-Demo ist der Entscheid. Entscheidend ist, ob der Agent Quellberechtigungen bewahrt, in Google-Cloud-Vertrauensgrenzen arbeitet und bei Aktionen beobachtbar bleibt.
Produktlandschaft
Die richtige Google-Oberfläche für jede Lifecycle-Phase.
Wir trennen Experiment, Agentenentwicklung, Managed Runtime und Enterprise-Betrieb.
Vertex AI
Managed Models, Model Garden, Evaluation, Grounding, Tuning und MLOps in Google-Cloud-Projekten.
Agent Builder · Agent Engine
Entwicklung, Managed Deployment, Sessions, Memory, Evaluation und Observability.
ADK · Gemini · Google-Cloud-Daten
Code-first Agenten mit BigQuery, AlloyDB, Search, APIs und gesteuerten Unternehmensdaten.
Was wir liefern
Ein Produktionspfad für Google Cloud AI und Agenten.
Wir verbinden Produktauswahl mit IAM, VPC, Datenrechten, Evaluation und Delivery Pipelines.
01
Plattform- & Workload-Design
Projekte, Regionen, Modelle, Datenservices und Agentenmuster nach Workflow und Risiko wählen.
ZIELARCHITEKTUR · MODELLENTSCHEID02
Agent Engineering
Tools, Sessions, Memory, Grounding und Human Approval mit ADK oder geeignetem Framework entwickeln.
AGENTENSYSTEM · TOOL-VERTRÄGE03
Sicherheit & Datengrenzen
IAM, Service Accounts, VPC-Kontrollen, Secrets, Quellrechte, Logging und Egress umsetzen.
TRUST MAP · KONTROLLBASELINE04
Evaluation & Betrieb
Task Evals, Traces, Monitoring, Release Gates, Kosten und Incident Ownership etablieren.
EVAL SUITE · SLO · SCALE GATESArchitecture-first
Der Agenten-Runtime muss Google-Cloud-Kontrollen erben.
Die Architektur folgt Identität, Retrieval, Inferenz, Tool-Ausführung und operativer Evidenz.
Projekte & IAM
Projektgrenzen, Service Accounts, Rollen und Funktionstrennung.
Daten & Grounding
Quell-ACLs, BigQuery, Search, Lineage, Residenz und Zitationsqualität.
Runtime-Autorität
Agent Engine, Tools und APIs mit begrenzten Credentials und Freigaben.
Evidenz
Cloud Trace, Logging, Monitoring, Evaluation, Kosten und Workflow-Ergebnisse.
Mandatsergebnis
Eine Google-Cloud-Agentenplattform für die Produktionsrealität.
Architektur, funktionierende Software und Betriebsevidenz entstehen gemeinsam.
01Readiness-Assessment und Zielarchitektur
02Trust Map für Identität, Netzwerk und Daten
03Evaluationssuite für Modelle und Agenten
04Baseline für Sicherheit und Governance
05Produktionspilot mit Abnahmekriterien
06Roadmap für Kosten, Betrieb und Skalierung
Transparenz der Beziehung
Angewandte Cloud-Expertise. Keine geliehenen Referenzen.
Angewandte ExpertiseAktiv
Öffentlicher PartnerstatusErst nach Anbieterbestätigung genannt
Die Namen Google Cloud und Vertex AI Agent Builder kennzeichnen Technologien, die wir evaluieren und implementieren. Sie bedeuten keine angekündigte Partnerschaft oder Zertifizierung.
FAQ / Google Cloud AI
Google Cloud Agentenberatung: zentrale Fragen.
01Ist Google Agent Studio dasselbe wie Google AI Studio?+
Google AI Studio ist die aktuelle Umgebung für schnelles Gemini-Prototyping. Für Enterprise-Agenten bilden Vertex AI Agent Builder, Agent Engine und häufig ADK den Produktionsstack.
02Entwickelt Numezis mit ADK und Agent Engine?+
Ja. Wir gestalten Agentenstruktur, Tools, Grounding, Sessions, Memory, Evaluation und Deployment inklusive IAM- und Netzwerkkontrollen.
03Ist Numezis offizieller Google-Cloud-Partner?+
Diese Seite beschreibt Umsetzungsexpertise und keine angekündigte Partnerschaft oder Zertifizierung.
Prepare · Govern · Engineer · Realize
Den Google-Agentenprototyp kontrolliert in Produktion bringen.
Bringen Sie Workflow, Google-Cloud-Landschaft und Datengrenzen. Wir gestalten den Produktionspfad bis zur Skalierung.
Cloud-AI-Architektur besprechen