15- Les étapes concrètes pour déployer sur Agent Engine ① Dans agent.py, tu listes les requirements (packages nécessaires) ② Tu crées ta classe de déploiement avec AgentEngine ③ Tu lances python deploy_agent.py Dans la console Vertex AI, tu vois instantanément : • Nombre de requêtes & latence (temps de réponse) • Utilisation CPU / mémoire • Liste des sessions actives Et ton agent est appelable depuis n'importe quelle autre app via API REST ou streaming en temps réel.

【15つ目】Agent Engineの実装手順 ①agent.pyにrequirements（必要なパッケージ一覧）を書く ②AgentEngineクラスでデプロイ用クラスを作成 ③ `python deploy_agent.py` 実行 Vertex AIコンソールで↓が全部見える - リクエスト数・レイテンシ（応答にかかる時間） - CPU/メモリ使用量 - セッション一覧 リアルタイム/ストリーミングAPIで他アプリから即呼び出せる

🔧 AI 인프라 투자의 무게중심이 이동하고 있다. GPU 컴퓨트가 제1파, 전력이 제2파였다면, 이제 제3파는 데이터 레이어다. Vast Data가 91억 달러에서 300억 달러로 밸류에이션이 3배 뛴 것은 이 전환의 가격 신호다. 누적 수주 40억 달러 중 대부분이 최근 1년에 집중됐다는 사실이 변곡점 진입을 확인시켜 준다. 💡 흥미로운 것은 Drive Capital 투자자가 "기존 시스템은 고장나지 않았다"고 솔직히 인정한 점이다. Vast Data의 성장은 레거시 교체가 아니라 AI라는 순수 증분 워크로드가 만들어낸 것이다. 이 구조는 양날의 검이다 — AI 투자 사이클이 지속되는 한 폭발적 성장이 가능하지만, 사이클 둔화 시 성장의 근거 자체가 흔들린다. 🏗️ 더 큰 그림에서, 엔비디아가 CUDA로 컴퓨트 레이어를 지배했듯 데이터 레이어의 표준을 누가 잡느냐가 AI 인프라의 다음 전쟁이다. Vast Data가 스스로를 "AI Operating System"으로 정의하는 것은 그 야심의 선언이며, IPO는 그 야심에 자본시장의 가격표를 붙이는 행위가 될 것이다. #VastData #AI인프라 #DataGravity #IPO #NVIDIA 🔸Vast Data의 사업을 비유로 풀어보면 이렇습니다. AI를 돌리려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 학습(training) 단계에서는 수십 테라바이트의 텍스트, 이미지, 코드를 GPU에 끊임없이 먹여야 하고, 실제 서비스(inference) 단계에서는 사용자 질문에 맞는 데이터를 실시간으로 찾아서 꺼내와야 합니다. 문제는 기존 저장 시스템(Dell, NetApp 등)이 이런 용도로 설계되지 않았다는 점입니다. 전통적 스토리지는 파일을 저장하고 꺼내는 데 최적화돼 있지, "수천 개의 GPU가 동시에 같은 데이터 풀에서 초고속으로 읽고 쓰는" 상황을 전제하지 않았습니다. 비유하면, 기존 창고는 물건을 넣고 빼기엔 충분하지만, 수백 대의 트럭이 동시에 들어와서 각자 다른 물건을 초 단위로 실어가야 하는 상황에는 구조적으로 맞지 않는 것과 같습니다. Vast Data가 만든 것은 바로 이 "AI 전용 창고"입니다. 구체적으로 세 가지를 합쳐놓은 소프트웨어 플랫폼입니다. 첫째, **고속 저장소(DataStore)**입니다. 모든 데이터를 올플래시(SSD) 기반으로 저장하되, DASE라는 자체 아키텍처로 컴퓨팅 자원과 저장 자원을 분리해서 각각 독립적으로 확장할 수 있게 만들었습니다. GPU를 더 붙이면 저장소도 덩달아 바꿔야 하는 기존 방식의 비효율을 없앤 것입니다. 둘째, **AI 전용 데이터베이스(DataBase)**입니다. 일반 텍스트뿐 아니라 벡터(AI가 이해하는 숫자 형태의 데이터 표현), 스트리밍 데이터, 메타데이터를 하나의 시스템에서 처리합니다. AI 모델이 "이 질문과 가장 관련 있는 정보를 찾아라"고 요청하면, 벡터 검색을 통해 밀리초 단위로 답을 꺼내줍니다. 셋째, **워크플로우 엔진(DataEngine, AgentEngine)**입니다. 데이터를 저장하고 검색하는 것을 넘어, AI 에이전트가 데이터를 기반으로 자동으로 판단하고 행동하는 파이프라인까지 한 플랫폼 안에서 돌릴 수 있게 합니다. 결국 Vast Data의 포지션은 "GPU가 연산을 하는 두뇌라면, 우리는 그 두뇌에 데이터를 공급하는 혈관과 기억 체계"라는 것입니다. 엔비디아가 GPU를 팔수록, 그 GPU에 데이터를 먹이는 Vast Data의 수요도 따라 올라가는 구조이고, 엔비디아가 직접 투자자로 참여한 이유도 여기에 있습니다. bloomberg.com/news/articles/…

GoogleがローコードでAIエージェントを構築できるGemini Enterprise Agent Platformを発表した。 Agent StudioやModelGarden、AgentEngineに加え接続・アイデンティティ・ポリシー管理やマーケットプレイスを統合提供し、業務自動化の導入を促進する。 publickey1.jp/blog/26/google…

🎤 Mon talk sur les agents IA a été accepté à @DevfestLille 😍 Construire un agent IA qui interroge des données en langage naturel → NL → SQL → réponse → ADK MCP #BigQuery → #Docker #uv local dev → Déploiement #CloudRun & #AgentEngine Hâte de partager ça 🚀

AgentEngineもバグ多かったんですよね だからCloudRunに移行したものもある #AIBuilders

VAST Data is developing rapidly. The trend: it incorporates more and more components that play a role in data pipelines into its own platform. The preliminary goal: to be the OS, or operating… dlvr.it/TQRtkL #Infrastructure #AgentEngine #AI #Datapipeline - Follow us!

AgentEngine完全に理解した（わかってない）

AgentEngineはruntime以外プレビューなのが惜しい #AIエージェント本音トーク

本日も昨日に引き続き、Google Cloudさん主催の「AI Agent Summit '25 Fall」にて、LangGraphベースからAgentEngine、ADK、A2Aベースへの移行についてお話しさせていただきました！ とても良いお時間でした！

TerraformでAgentEngineをデプロイする方法 medium.com/google-cloud/depl… #gcai_agent

ｗｗｗ モデルがGeminiメインなら、AgentCoreにADK載せるのもいいと思いますけどねぇ。 ランタイム以外の機能けっこう使いそうならAgentEngineより優位性ありそう

ADKで作ったエージェントはCloudRunに載せたいけど、AgentSpaceにも載せたいからAgentEngineにしてる 正直、色々できるCloudRunがいい #serverlessjp

AgentEngineのデータを何とかしてLangfuseに入れたいけど、やっぱり難しいかな‥ ADKとAgentEngineの関係性がいまいちピンとこない‥

github.com/cloudpipe/cloudpi… AgentEngine にデプロイする時に LlmAgent オブジェクトをシリアライズするライブラリです。 #adkug

Google検索するAgentをAgentEngineにデプロイする例 #adkug github.com/google-cloud-japa…

Also: @ai-sdk/google-vertex only supports a subset of their API - session, reasoningEngine (AgentEngine) isn't accessible for agentic workflows. Had to add my own provider which was easy thx to the docs ❤️

zenn.dev/google_cloud_jp/art… 「Agent Development Kit で会話型エージェントを作成する」に、ADK のエージェントを AgentEngine にデプロイする方法を追加しました。CloudRun などの汎用的な環境にデプロイする時の違いにも触れています。

Pieces coming together in multi-agent system development with Agent Development Kit (ADK), Agent2AgentProtocol, and AgentEngine: cloud.google.com/blog/produc…

#IAagentique : #Google a annoncé une série d'innovations dans sa plateforme, incluant #AgentDevelopmentKit, #AgentGarden, #AgentEngine, ainsi qu'un protocole d'interopérabilité entre agents baptisé #A2A : usine-digitale.fr/article/ia…