Gemini Enterprise Agent Platformとは？Vertex AI後継の全機能・料金・A2A/Registry/Gateway徹底解説【2026年10月最新】

Gemini Enterprise Agent Platformは、Google CloudがVertex AIを発展させて作った、企業向けAIエージェントの構築・実行・統制・改善を1か所で扱うプラットフォームです。2026年4月22日（米国時間）のGoogle Cloud Next '26で発表され、Vertex AIの機能とロードマップは今後このプラットフォーム経由で提供されます。

この記事では、次の内容を2026年10月時点の公式情報で整理します。

• Vertex AIから何が変わったか（名称変更とSDK移行）
• Build／Scale／Govern／Optimizeの4つの柱と、各機能の提供状況（GA／Preview）
• Agent Identity・Agent Registry・Agent Gatewayの役割と関係
• A2Aプロトコルを基盤のどこで使うか
• 2026年9月に改定された料金体系と、月額の試算例
• AWS・Microsoftのエージェント基盤との違い、向いている企業と向いていない企業

Google Cloudでエージェントの本番運用を検討している開発者・情報システム部門の方、Vertex AIを使っていて移行の影響を確認したい方に向けた記事です。

出典: Google Cloud 公式ブログ

Gemini Enterprise Agent Platformとは

Gemini Enterprise Agent Platformは、200以上の基盤モデルの利用から、エージェントのデプロイ・統制・運用改善までをまとめて扱うGoogle Cloudのマネージドサービスです。公式ドキュメントでは「Vertex AIの進化形（evolution of Vertex AI）」と位置づけられています。

Vertex AIとの関係について、公式ブログは「今後、Vertex AIのすべてのサービスとロードマップは、単独のサービスとしてではなくAgent Platformを通じてのみ提供する」と説明しています。Vertex AIが急に使えなくなるわけではなく、名前と提供の窓口がAgent Platformにまとまったと考えるのが正確です。

AIエージェントそのものの仕組みや種類から知りたい方は、AIエージェントとは？仕組み・活用事例・選び方を先に読むと全体像をつかみやすくなります。

2026年10月時点の主な変更

発表後の半年で、機能の提供状況と料金が大きく変わっています。2026年5月ごろの解説記事を読む場合は、次の点が古くなっていないか確認してください。

Gemini Enterprise app・Gemini APIとの違い

名前が似た製品が多いため、混同しやすいところです。Agent Platformは開発者とIT部門がエージェントを作って管理する基盤で、社員が使う画面ではありません。

VentureBeatなどの報道によると、Google Cloudは2026年10月8日の「Gemini at Work 2026」で、Gmail・カレンダー・ドライブを持って長時間動く汎用の「Gemini agent」も発表しました（private preview）。こちらはGemini Enterprise app側の機能です。詳しくはGemini agentとはで解説しています。

Vertex AI時代からの名称変更一覧

公式の「Name changes from Vertex AI」ページには80行を超える対応表があります。よく目にするものを抜き出しました。

注意したいのは、内部のリソース名には旧名称が残っている点です。Agent IdentityのIDの例にも reasoningEngines という旧Agent Engine時代の名前が含まれています。コードやログで「Agent Engine」「reasoningEngines」と出てきても、Agent Runtimeのことだと読み替えてください。

プラットフォームの全体像：Build / Scale / Govern / Optimize

Agent Platformは、エージェントを作る（Build）、動かす（Scale）、統制する（Govern）、改善する（Optimize）の4つの柱で構成されています。2026年10月時点の主な機能と提供状況は次のとおりです。

4つの柱に分かれているのは、「試作はできたが本番で動かせない」「動かせても、部署ごとに作ったエージェントを誰も把握できない」という2つの壁を、同じ基盤の上で越えられるようにするためです。

出典: Google Cloud 公式ブログ

Build（構築）：Agent Studio・ADK・Agent Gardenの役割と使い分け

作り方は大きく3通りあります。画面で組み立てるAgent Studio、コードで書くADK、設定ファイルとREST APIで作るManaged Agents APIです。

Agent Studio（旧Vertex AI Studio）

Agent Studioは、プロンプトの設計、モデルの調整、複数エージェントのワークフロー設計を画面上で行えるローコードの作業場です。作ったものはADKのコードに書き出せるので、試作は画面で進め、本番に向けてはコードで作り込む、という分担ができます。

2026年9月15日からは、強化学習によるファインチューニング（Preview）の結果をAgent Studioで試せるようになりました。

ただし、2026年7月1日より前にAgent Studioで作ってデプロイしたWebアプリには注意が必要です。自動生成される /api-proxy にSSRF（サーバーを踏み台にした不正リクエスト）の脆弱性が見つかり、公式のリリースノート（7月20日）で、該当するアプリは作り直して再デプロイするよう案内されています。

Agent Development Kit（ADK）

ADKは、Googleがオープンソースで公開しているエージェント開発フレームワークです。モデルを限定しない設計で、Gemini以外のモデルでも使えます。サブエージェントをグラフ状につなぐ構成や、MCP（Model Context Protocol）でのツール連携に対応しています。

Python版はGitHubで2026年10月13日にv2.12.0が公開されており、更新の頻度は高めです。Agent Runtimeでテレメトリの指標を使うには、ADK 2.6.0以上が必要です。

MCPの仕組みはMCP（Model Context Protocol）とはで詳しく解説しています。

Agent Garden・Model Garden

Agent Gardenは、そのまま使えるエージェントやテンプレートを集めた場所です。ゼロから作らずに、近い用途のテンプレートを自社向けに直す使い方ができます。

Model Gardenでは200以上のモデルを同じ基盤から呼び出せます。Gemini系のほか、Gemma 4、AnthropicのClaude、Grok、DeepSeek、GLMなどが並んでいます。公式のリリースノートによると、Claudeは2026年9月〜10月にOpus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5が追加されました。

CodeMender

CodeMenderは、コードの脆弱性を見つけ、本当に問題があるかを確かめ、修正案まで出すセキュリティ用のエージェントです。2026年7月21日にPublic Previewとして公開され、プルリクエストのスキャンにも対応しています。

Scale（スケール）：Agent Runtime・Memory Bank・Sessionsの実力

作ったエージェントを本番で動かす部分です。サーバーの管理をGoogle側に任せ、エージェントの処理だけを書けばよい形になっています。

Agent Runtime（旧Vertex AI Agent Engine）

Agent Runtimeは、エージェントを本番で実行するマネージドの実行環境です。2026年7月29日の公式ブログで一般提供が発表されました。

• 長時間の実行：最大7日間の連続実行に対応（公式ブログ）
• 起動の速さ：公式は「1秒未満のコールドスタート」としています。一方、Google Cloudパートナーの検証記事では、最小インスタンス数を0にした場合に平均4.7秒ほどかかった例もあります。待ち時間が問題になる用途では、最小インスタンス数を1以上にする設定を検討してください
• トレース：ADKのOpenTelemetryトレースが最初から有効
• 課金の考え方：処理している時間だけ課金され、会話の合間の待ち時間は課金されない

Agent Platform Memory Bank

Memory Bankは、エージェントに長期の記憶を持たせる機能です。会話から覚えておくべき情報を抜き出して保存し、次の会話で取り出して使います。

• Memory Profiles（2026年7月15日GA）：記憶の項目をあらかじめ決めた構造で保存できる
• 記憶の生成には、2026年6月29日から既定でGemini 3.5 Flashが使われる
• 埋め込みモデルはGemini Embedding 2に対応

Agent Platform Sessions・Sandbox

Sessionsは会話の履歴と状態を管理します。セッションIDを自分で決められるため、CRMの顧客IDと会話を結びつけるといった使い方ができます。

Sessions・Memory Bankは、2026年6月17日に米国・欧州のマルチリージョンとglobalのエンドポイントにも対応しました。ただし、globalのエンドポイントでは顧客管理の暗号鍵（CMEK）が使えません。

Sandboxは、モデルが書いたコードや操作を隔離された環境で動かす仕組みです。Python実行のCode Executionに加え、画面を操作するComputer UseとShellのサンドボックスが2026年9月9日にGAになりました。VPC Service Controls・CMEK・一時停止と再開に対応しています。

Govern（ガバナンス）：Agent Identity・Registry・Gatewayの詳細

Agent Platformの特徴がよく表れているのが、この統制の仕組みです。3つの機能は、会社に置き換えると次のような関係になります。

Agent Identity：各エージェントに暗号化IDを付与

Agent Identityは、エージェント1つずつに暗号で裏付けられたIDを与える機能です。SPIFFEという業界標準に沿った形式で、IAMの権限をエージェントに直接付けられます。

• ID形式：spiffe://TRUST_DOMAIN/resources/SERVICE/RESOURCE_PATH
• サービスアカウントとの違い：既定で共有されず、なりすまし（impersonate）ができず、長期の鍵も作れない
• トークン盗難への対策：X.509証明書が自動で発行・管理され、Googleのアクセストークンは証明書に結びつけられる。Agent Gatewayを通す場合は、mTLSとDPoPの2つでトークンを縛る
• 資格情報の管理：auth managerが外部サービスの資格情報を保管し、受け渡しを仲介する。Gemini EnterpriseとAgent Gatewayを組み合わせると、エンドユーザーの資格情報はGatewayで復号され、エージェント自身は生の資格情報に触れない
• 認証の方式：ユーザーの代理で動く3-legged OAuth、エージェント自身のID、OIDCのIDトークン、2-legged OAuth、APIキーなど
• 連携先：IAM、Principal Access Boundary（PAB）、VPC Service Controls、監査ログ
• 対応サービス：Agent Runtime、Gemini Enterprise、Cloud Run

運用で気をつけたいのは、エージェントを削除してもIAMの権限付与は残ることです。手作業で消す必要があります。また、再デプロイすると新しいIDになるため、以前のIDに付けた権限は効かなくなります。

Agent Registry：エンタープライズ全体のエージェント管理台帳

Agent Registryは、社内のエージェント、MCPサーバー、エンドポイント、スキルをまとめて登録する台帳です。

• Agent Runtimeにデプロイしたエージェントは、同じプロジェクト内なら自動で登録される。別プロジェクトや外部のものは手動で登録する
• A2Aの0.3と1.0に対応し、エージェントの説明書にあたるAgent Cardにスキルを記載できる
• 在庫管理用の識別子（URN）と、権限管理用のID（プリンシパル）を分けて扱う
• API v1、主要言語のクライアントライブラリ、Terraformに対応

制約として、Google管理のMCPサーバーはglobalでのみ登録でき、独自のパブリッシャーは登録できません。Skillsは2026年10月時点でまだ一般提供前です。

部署ごとにエージェントが増えると、「誰が何を動かしているか分からない」状態になりがちです。Registryはその把握のための仕組みで、Gatewayと組み合わせると「台帳にあるものだけ通信を許す」運用ができます。

Agent Gateway：エージェントトラフィックの制御点

Agent Gatewayは、エージェントの通信の入口と出口に置く関所です。既定ではすべての接続を止め、IAMのポリシーで明示的に許可したものだけを通します。

• HTTPベースの通信全般（MCP・A2Aを含む）を扱い、MCPはリクエストの中身を見てツール単位で制限できる
• mTLSに対応し、MCP・REST・gRPCの変換もできる
• 許可ルールはIAMのUnified Access Policies（2026年8月31日GA）で書く
• Model Armor（6月24日GA）を任意で組み合わせ、プロンプトインジェクションやデータ漏えい、有害な内容を検査できる
• Semantic Governance Policies（Public Preview）では、「エージェントがしてはいけないこと」を自然言語で書き、ツール呼び出しを制限できる
• VPC Service Controls（9月9日）、Cloud Traceとの連携（9月30日、Preview）にも対応

Gatewayの周辺には、異常な振る舞いを見つけるAgent Anomaly Detection、リバースシェルや悪意あるIPへの接続を見つけるAgent Threat Detection、Security Command Centerと連携したダッシュボードも用意されています。

エージェントのセキュリティ対策を基盤に依存しない形で整理したい方は、AIエージェントのセキュリティ対策ガイドも参考にしてください。

Optimize（最適化）：本番稼働後の継続的品質改善

Optimizeは、リリース前の検証と、リリース後の品質の監視・改善を受け持ちます。

Agent Simulation・Agent Evaluation

Simulationは、架空の利用者（合成ペルソナ）を使って複数ターンの会話を流し、本番前にエージェントの動きを確かめる機能です。

Evaluationは、本番の会話を継続的に採点します。あらかじめ用意された指標、Pythonで書いた独自の指標、LLMに採点させる方法（LLM-as-a-judge）、Google DeepMindと共同開発した、状況に合わせて採点基準を変えるルーブリックを使えます。

Agent Observability・Agent Optimizer

Observability（2026年6月18日GA）は、エージェントの推論やツール呼び出しの流れをトレースで追える機能です。複数のエージェントが関わる処理で、どこで判断を誤ったかを探すときに役立ちます。

プロンプト最適化は、失敗した会話のパターンを分析し、システム指示やツールの説明文の直し方を提案します。

A2Aプロトコル（Agent2Agent）とAgent Platformでの使われ方

A2A（Agent2Agent）は、作った会社やフレームワークが違うエージェント同士をつなぐためのオープンな通信規格です。Agent Platformでは、エージェントの登録（Registry）、通信の統制（Gateway）、社員向けアプリへの組み込み（Gemini Enterprise）の3か所でA2Aを使います。

出典: Google Cloud 公式ブログ

バージョン履歴と現在の状態

A2AはGoogleが2025年4月に発表し、2025年6月にLinux Foundationへ寄贈しました。現在はLinux Foundation傘下のオープン標準として管理されています。公式GitHub（a2aproject/A2A）のリリースは次のとおりです。

一部の解説記事で「v1.2」に触れているものがありますが、2026年10月時点の公式リリース一覧では確認できません。仕様はA2AのGitHubリポジトリで確かめるのが確実です。

Agent Platformのどこで使うか

• Agent Registry：A2A 0.3／1.0のAgent Cardを登録し、どのエージェントが何をできるかを社内で探せるようにする
• Agent Gateway：A2Aの通信もほかのHTTP通信と同じく、許可したものだけを通す
• Gemini Enterprise app：A2Aで作った外部のエージェントを登録し、社員が使えるようにする
• ADK：A2Aでほかのフレームワークのエージェントと連携できる

採用状況

Google Open Source Blogによると、A2Aは2026年4月の1周年の時点で150を超える組織が支持しています。これは「支持・参加している組織の数」で、本番で使っている組織の数ではありません。

A2Aの仕組みやMCPとの違いは、A2Aプロトコルとはで詳しく解説しています。

料金・コスト構造の全貌

料金はすべて従量課金で、全機能込みの月額プランはありません。エージェントの実行（vCPU・メモリ・ストレージ）、ガバナンス機能の呼び出し回数、モデルのトークン、グラウンディングを足し合わせた金額になります。2026年7月と9月に改定があったため、それ以前の料金表は使えません。金額はすべて米ドルで、2026年10月時点の公式料金ページの値です。

Agent Runtime料金（共通の3つの課金単位）

実行まわりの機能は、共通の3つの単位で課金されます。無料枠はアカウント単位で、複数のエージェントで共有します。

Agent RuntimeとSandbox（Code Execution・Computer Use）はComputeとMemoryで課金され、秒単位で計算されます。割引はFlexible Savings Plan（1年・3年）を契約した場合の単価です。

Agent Memory Bank・Sessions・ガバナンス機能の料金

2026年9月1日から、Memory Bank・Sessionsは「件数あたり」の課金をやめ、保存容量と読み書きの回数で課金する形に変わりました。

モデル料金（Agent Platform経由）

100万トークンあたりの標準料金（globalエンドポイント、入力20万トークン以下）です。新しいモデルには期間限定の導入価格があるため、適用期間に注意してください。

各モデルの性能や使い分けは、Gemini 4 ArgonとはとGemini 3.8 Flashとはで解説しています。

Gemini 3.6 Flash以降のモデルでは、temperature・top-K・top-Pなどを指定しても無視されます（2026年7月21日の変更）。旧モデルの設定を流用している場合は、出力の傾向が変わる可能性があります。

グラウンディング機能料金

優先・割引オプション

コスト管理の重要ポイント

試算例：1 vCPU・2 GiBのエージェントを月200時間動かすと、次のようになります。

• Compute：(200 − 50) × $0.085 ＝ $12.75
• Memory：(400 − 100) × $0.009 ＝ $2.70
• 合計：約$15.45 ＋ モデルのトークン代

これに、出口側のAgent Gatewayを月30万回通す場合は、30万 ÷ 1.5万 ＝ 20 vCPU時間で約$1.70（無料枠を引く前の単純計算）が加わります。

実際の請求で大きくなりやすいのはトークン代です。マルチエージェント構成では、1回の依頼の裏でモデルの呼び出しやツールの呼び出しが何回も発生します。本番の前に、Google Cloud料金計算ツールで概算し、予算アラートを設定しておくと安心です。Gemini Enterprise appを社員に配る場合は、Agent Platformとは別にユーザー単位のライセンス費用がかかるため、公式で条件を確認してください。

Vertex AIから何が変わったか？移行の注意点

出典: Google Cloud 公式サイト

既存のVertex AIユーザーがまず確かめるべきなのはSDKです。名称はコンソールやドキュメント上で変わっていますが、SDKはコードの修正が必要になります。

SDK移行：旧モジュールは2026年6月24日に削除済み

Vertex AI SDKの生成AIモジュール（vertexai.generative_models など）は、2025年6月24日に非推奨となり、2026年6月24日に削除されました。まだ旧モジュールを使っているコードは、SDKを更新すると動かなくなります。

# 旧（2026年6月24日に削除済み）
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# 新（Google Gen AI SDK）
from google import genai

さらに、2026年9月18日には Agent Platform SDK for Python 2.0.1（パッケージ名 google-cloud-agentplatform）が公開されました。破壊的変更を含むため、Agent RuntimeやMemory Bankを操作しているコードは、リリースノートを見てから更新してください。

名称の混在に注意

Googleの公式ドキュメントも含め、Vertex AI時代の名前は今も各所に残っています。「Vertex AI Agent Engine」と書かれた記事はAgent Runtimeの話だと読み替え、料金や仕様は2026年9月以降の情報か確かめてから使うのが安全です。

移行チェックリスト

• vertexai.generative_models を使っているコードがないか
• google-cloud-agentplatform 2.0.1の破壊的変更が自社コードに影響しないか
• Gemini 2.0 Flash系など、提供終了したモデルを呼び出していないか
• temperatureなどの設定が無視されるGemini 3.6 Flash以降へ切り替えたとき、出力が変わらないか
• Memory Bank・Sessionsの料金が、2026年9月の改定後の体系で見積もられているか
• 使いたい機能が利用リージョンで提供されているか

セキュリティと運用で注意したい点

公式の資料で確認できた注意点を、運用でつまずきやすい順にまとめます。

データの扱いについては、ゼロデータ保持や不正使用の監視に関する公式ドキュメントが2026年6月2日に更新されています。機密データを扱う場合は、共有責任モデルやSLAのページとあわせて、契約前に確認してください。

東京リージョンの対応状況

公式の「Agent locations」ページでは、東京（asia-northeast1）がAgent Runtime・Sessions・Memory Bank・Agent Gatewayの対応リージョンに入っています。一方、香港（asia-east2）、ソウル（asia-northeast3）、ジャカルタ（asia-southeast2）などは、Agent Gateway非対応の印が付いています。機能ごとに対応が違うため、使う機能を決めたらリージョンの一覧で確認してください。

AWS・Microsoftのエージェント基盤との比較

AWSとMicrosoftも企業向けのエージェント基盤を出しています。細かな仕様は各社で更新が続いているため、ここでは公式情報で確かめられた範囲で、考え方の違いを比べます。

AWS側の詳細はAmazon Bedrock AgentCore CLIの解説、Microsoftのエージェント統制はMicrosoft Agent 365とは、Anthropicのマネージド基盤はClaude Managed Agentsの解説で扱っています。エージェントのツールや基盤を横断で比べたい方はAIエージェントおすすめ比較も参考になります。

用途別おすすめの選び方

主要導入事例

Googleの公式ブログで利用企業として紹介されている企業を挙げます。個別の効果の数字は各社の発表で確認してください。

日本企業ではぐるなびが名前を挙げられています。4月の発表時点では先行事例の紹介が中心でしたが、7月の一般提供の発表では、通信・小売・金融といった業界の大手がコメントを寄せています。

こんな企業におすすめ / おすすめしない企業

こんな企業におすすめ

技術環境

• Google Cloudを主なインフラとして使っている、または移行を予定している
• BigQueryやCloud Runなど、Google Cloudのサービスとエージェントをつなぎたい
• Google Workspaceが業務の中心で、作ったエージェントをGemini Enterprise appで社員に配りたい

開発・運用体制

• PythonなどでADKを扱えるエンジニアが社内にいる、または外部の開発会社と組める
• 試作だけでなく、本番で複数のエージェントを動かすことを見込んでいる
• 「どのエージェントに何をさせてよいか」を組織として管理したい

エージェントを試すだけでなく、自社の業務で承認・停止・再実行まで含めて動かす段階になると、Agent Platformの機能だけでは足りず、業務フローに合わせた作り込みが必要になります。どこまでを自社側で作るかは、AIエージェントの本番導入で追加する開発範囲で整理しています。

業務要件

• 監査ログや最小権限の運用が求められる業種・業務
• 数時間から数日かかる処理をエージェントに任せたい
• GeminiとClaudeなど、複数社のモデルを使い分けたい

おすすめしない企業

技術環境

• Microsoft 365とAzureが中心で、Microsoftの製品と深くつなぎたい（Microsoft Foundryのほうが合いやすい）
• AWS中心で、既存のAWS資産と密につなぎたい（AWS Bedrock AgentCoreのほうが合いやすい）
• 自社のサーバーで動かしたい（Agent PlatformはGoogle Cloud上のマネージドサービスで、オープンソースなのはADKとA2Aのみ）

体制・規模

• クラウドやIAMを扱える担当者がいない（統制の機能は、IAMの設計ができて初めて生きる）
• 社内でChatGPTのようにAIを使えれば十分で、エージェントを作る予定がない（Gemini Enterprise appや個人向けのGeminiのほうが手軽）

コスト

• 月額を固定したく、従量課金の変動を受け入れられない
• 導入価格が終わる2026年12月以降の単価で見積もると予算に収まらない

よくある質問（FAQ）

Q. Vertex AIは廃止されますか？

単独のサービスとしてのVertex AIはAgent Platformに統合され、今後の機能追加はAgent Platform経由になります。2026年10月時点で、Vertex AIの機能が一斉に使えなくなる日程は発表されていません。ただし、SDKの生成AIモジュールはすでに2026年6月24日に削除されているため、古いコードは今すぐ確認が必要です。

Q. Gemini Enterprise Agent Platformと個人向けのGeminiは何が違いますか？

個人向けのGeminiは、チャットで質問したり文章を作ったりするAIアシスタントです。Agent Platformは、企業がエージェントを開発し、権限や通信を管理しながら運用するためのクラウド基盤です。個人向けGeminiの機能はGeminiとはで解説しています。

Q. Agent Platformを試すのに費用はかかりますか？

Agent Runtimeなどの実行環境には、vCPU 50時間・メモリ100 GiB時間・ストレージ1 GiBの月間無料枠があります。小さなエージェントを短時間動かす程度なら、実行環境の費用はほとんどかかりません。ただし、モデルのトークン代は別にかかります。Google Cloud共通の無料トライアルを使えるかは、Google Cloudの公式ページで条件を確認してください。

Q. A2Aを使うにはGoogle Cloudが必要ですか？

必要ありません。A2AはLinux Foundation傘下のオープン標準で、GitHubで仕様とSDKが公開されています。Agent Platformを使うと、A2Aのエージェントを台帳に載せたり、通信を許可制にしたりする管理の部分を基盤に任せられます。

Q. ADKとLangGraphはどちらを使うべきですか？

Agent Runtimeに載せてGoogle Cloudの監視や評価の機能をそのまま使いたいなら、ADKを使うと手間がかかりません。すでにLangGraphで作ったエージェントがあるなら、作り直さずにA2Aでつなぐ方法もあります。新しく作る場合は、ADKのバージョンアップの速さ（2026年10月時点でPython版v2.12.0）に追随できる体制があるかも判断材料になります。

Q. Gemini 4 Argonの導入価格はいつまでですか？

公式の料金ページでは、2026年11月30日までが入力$2・出力$10（100万トークンあたり）、12月1日からは入力$4・出力$20です。長期の見積もりは12月以降の単価で行ってください。

まとめ：Gemini Enterprise Agent Platformの要点

Gemini Enterprise Agent Platformは、Vertex AIを発展させた、Google Cloudの企業向けAIエージェント基盤です。2026年4月の発表から半年で主要な機能の一般提供が進み、料金体系も9月に改定されました。

1. 統制の仕組みが最大の特徴：Agent Identity（社員証）、Agent Registry（台帳）、Agent Gateway（関所）で、増え続けるエージェントを「誰が・何に・どこまで」アクセスできるかで管理できる。Gatewayは既定ですべての通信を止める
2. 主要機能は一般提供済み：Gateway・Registry・Observabilityは2026年6月18日GA。RuntimeやMemory Bankも7月に一般提供が発表された。Agent Identity APIやSemantic GovernanceはまだPreview
3. SDKはすでに切り替え期限を過ぎている：旧Vertex AI SDKの生成AIモジュールは2026年6月24日に削除。9月18日の google-cloud-agentplatform 2.0.1も破壊的変更を含む
4. 料金は複数の課金単位の合計：実行環境は無料枠のあと$0.085/vCPU時間など。Memory Bank・Sessionsは9月から容量と回数の課金に変わった。Gemini 4 Argonは12月から単価が倍になる
5. A2Aは基盤の中で使われている：最新はv1.0.1（2026年5月）。Registry・Gatewayが対応し、他社製のエージェントとも同じルールで管理できる

まずは無料枠の範囲で、ADKで小さなエージェントを作ってAgent Runtimeに載せ、RegistryとGatewayで許可を付けるところまで試すと、この基盤の考え方をつかめます。