大多數企業的 AI 部署仍然分散——Google 推出這個平台正是為了解決這個問題
2026 年 4 月，Google Cloud Next '26 發布超過 260 項產品公告。對於企業主管而言，其中最值得深入評估的，並非新模型發布，也非硬件升級，而是 Gemini Enterprise Agent Platform — 一個專為企業規模設計、整合 AI 代理構建、治理、部署與優化的完整基礎架構。
目前大多數企業的 AI 應用仍以孤島形式存在：客服部門有一個聊天機器人、法律團隊有一個合約摘要工具、財務部門有一個自動報告流程。這些代理各自獨立運作，互不感知，沒有統一的治理框架，也沒有完整的審計追蹤記錄。這正是 Gemini Enterprise Agent Platform 所要解決的核心問題。
本文將系統梳理這個平台的架構設計、治理能力、與 Microsoft Copilot 及 Anthropic Claude Enterprise 的比較，以及香港企業在 2026 年下半年進行平台評估時需要重點考量的因素。
什麼是 Gemini Enterprise Agent Platform？
Gemini Enterprise Agent Platform 是 Google Cloud 為企業代理時代所設計的端對端基礎架構。於 Google Cloud Next '26 正式發布，是一個將模型存取、代理開發工具、部署基礎架構、治理控制與安全能力整合於單一企業級系統的完整平台。
平台的核心功能覆蓋四個維度：提供逾 200 個領先 AI 模型的存取；為開發人員與非技術用戶提供代理構建工具；管理代理與企業數據系統的交互方式；以及為 IT 部門提供大規模治理代理活動所需的控制機制。
對於數字化轉型主管而言，這個平台的戰略意義在於：它不是疊加於現有工具之上的生產力插件，而是以 AI 代理作為業務基礎架構核心組件的專用運營平台。
平台架構如何運作？
Gemini Enterprise Agent Platform 由七個整合組件構成，每個組件針對企業從單點 AI 實驗邁向協同規模化部署過程中所面臨的不同挑戰。
Agent Studio 是開發環境，支援低代碼界面（面向業務用戶）與 Agent Development Kit（ADK，面向開發人員）。ADK 允許構建子代理網絡，實現並行推理與任務協調，架構上有別於傳統的單線程 AI 助手。
Agent-to-Agent（A2A）編排負責代理間的協調。與獨立運行的代理不同，A2A 允許專業化代理之間傳遞任務、共享上下文，並完成任何單一代理無法獨立處理的複雜多步驟流程。
Agent Registry 提供全組織所有已部署代理的集中目錄，IT 主任可實時查看每個代理的狀態、權限、已連接的數據源及使用歷史，直接應對多 AI 部署環境中的代理擴散問題。
Agent Identity 與 Agent Gateway 管理身份驗證與存取控制。每個代理以明確定義的身份運作，Gateway 控制其可存取的系統、API 與數據源，從架構層面支持最小權限原則——這是香港《個人資料（私隱）條例》（PDPO）合規的技術前提。
Agent Observability 提供實時監控與審計日誌，記錄每個代理的每項動作。對於受監管行業的企業而言，這是令 AI 代理具備可審計性的關鍵能力，而非僅有功能性。
無代碼 Agent Designer 對營運團隊意味著什麼？
對於非技術背景的知識工作者，Gemini Enterprise 應用程式提供無代碼 Agent Designer，讓員工通過可視化流程圖界面構建由日程或事件觸發的代理，無需編寫代碼。
對於首席營運官或營運主管，這意味著：財務團隊可以自行構建一個代理，自動提取收入數據、執行核對檢查並標記異常，無需每次都請 IT 介入。採購團隊可以構建代理監控供應商通訊並自動升級合約續期提醒。
Google 為合作夥伴設立的 7.5 億美元創新基金，旨在鼓勵為特定行業和業務職能開發預建代理。對於運營主管而言，評估重點將從「我們能否構建這個？」轉變為「哪些預建代理應該部署，如何治理它們？」
值得注意的是，根據 Gartner 2026 年 Agentic AI 炒作週期報告，目前僅有 11–14% 的企業 AI 代理試點達到生產規模。低代碼體驗降低了構建門檻，但治理設計與數據存取架構——而非構建過程本身——仍是生產部署的主要障礙。
治理與安全控制：IT 主任真正需要的是什麼？
Gemini Enterprise Agent Platform 的治理架構基於三個核心原則：可見性、存取控制與可審計性。對於管理 500 人規模組織 AI 部署的 IT 主任而言，這三個屬性決定了 AI 代理是否能夠進入生產環境，還是僅停留在受控試點階段。
可見性由 Agent Registry 與 Agent Observability 共同提供。IT 部門可實時查看所有活躍代理、其行為模式及資源消耗情況。Google Cloud 公告指出，平台以與核心業務應用相同的監督與可審計水平管理代理權限——這是受監管行業可對標其現有控制框架的標準。
存取控制由 Agent Identity 與 Agent Gateway 負責。每個代理的文件、數據庫、API 及外部服務存取權限均需明確定義並可強制執行。這與許多 AI 工具繼承登錄用戶權限的設計有根本性差異——後者在代理自主運作時會產生顯著的數據洩露風險。
可審計性通過動作級別的日誌記錄實現。每個代理的每次文件讀取、API 調用和數據寫入均被記錄，支持查詢與報告輸出。對於金融服務、法律或任何需要向監管機構證明數據存取合規性的行業，這是不可缺少的能力。
在評估過程中，企業應重點測試數據駐留配置。雖然 Google Cloud 基礎架構提供區域部署選項，但針對香港 PDPO 規管下個人數據跨境流動的治理控制，需要在部署時主動配置，而非默認開啟。
Gemini Enterprise 與 Microsoft Copilot 及 Claude Enterprise 的比較
2026 年，香港企業主管在評估 AI 平台時，通常面臨三種架構的選擇：Google 的 Gemini Enterprise Agent Platform、Microsoft 的 Copilot 生態系統，以及 Anthropic 的 Claude Enterprise。三者各自體現了對企業 AI 價值創造核心的不同判斷。
Microsoft Copilot 將 AI 直接整合進 Microsoft 365 應用程式。其核心優勢是與知識工作者日常使用的 Word、Excel、Teams、Outlook 深度嵌合。2026 年 3 月發布的 Copilot Cowork 可在 Microsoft 365 環境內處理複雜的多步驟工作。合規模型繼承自 Microsoft 365 現有設置，對已建立 Microsoft 合規配置的組織而言是顯著優勢。代理能力目前仍與 Microsoft 生態系統緊密綁定。
Anthropic Claude Enterprise 以前沿推理能力和安全性為定位，提供企業控制功能，包括單點登錄、審計日誌、超長上下文窗口及協作工作空間。優勢在於複雜推理任務的模型質量。限制在於它是模型加界面的組合，而非完整的代理編排平台。使用 Claude Enterprise 的組織通常通過 API 在其上構建代理工作流，而非通過原生無代碼界面。
Gemini Enterprise Agent Platform 是三者中代理基礎架構最完整的。優勢在於全棧集成：模型存取、代理開發、編排、治理與可觀察性均在一個系統中。挑戰在於複雜性——部署和治理多代理架構比安裝 Copilot 插件需要更多架構規劃。按目前定價，Gemini Enterprise 約每用戶每月 HKD 375–465，Copilot 約 HKD 515–675。
正確的平台選擇在 90% 的情況下取決於現有生態系統投入：Google Workspace 組織選擇 Gemini Enterprise 路徑最清晰；Microsoft 365 組織選擇 Copilot 路徑最自然；希望在模型層面掌控更多、願意投入自定義代理開發的組織，Claude Enterprise 的理由最充分。
這對香港組織在 2026 年的 AI 平台評估意味著什麼？
對於香港企業主管而言，Google Cloud Next '26 的公告有三個具體意義：生態系統滲透率、合規基礎架構，以及競爭時機。
Google Workspace 在香港專業服務、物流及零售行業的企業中廣泛部署。已使用 Google Workspace 的組織可以在無需遷移的前提下部署 Gemini Enterprise，代理原生連接 Gmail、雲端硬盤、日曆及 Meet。根據 Microsoft 2026 年 4 月的公告，兩家巨頭正在香港企業 AI 市場展開積極競爭——先行者優勢的窗口正在收窄。
在合規層面：香港組織通過 AI 代理處理個人資料，必須確保所選平台支持 PDPO 規定的治理控制，尤其是目的限制、數據最小化與安全保障原則。平台的 Agent Identity 與 Gateway 架構提供了執行這些原則的技術控制，但組織必須在部署時主動配置，默認設置並不自動符合合規要求。
根據 Gartner 數據，在亞太區，AI 成熟度領先企業與落後企業之間的能力差距，每季度擴大約一個能力等級。對於正在評估平台選項的首席營運官而言，問題已不再是是否部署，而是選擇哪個平台，以及以多快的速度推進。
評估企業 AI 代理平台的常見誤區
根據 Gartner 的 2026 年炒作週期分析與企業部署模式，四個評估誤區最常導致平台決策延誤或失敗。
以演示能力而非生產治理作為評估標準。大多數平台在受控演示中表現令人印象深刻。決定生產成功的評估標準是：審計日誌完整性、存取控制粒度、數據駐留選項及事件響應流程。這些在演示中均不可見，需要架構審查。
低估數據準備要求。代理的效用取決於其可存取的數據質量。數據分散在遺留系統中、命名規範不統一或權限設置混亂的組織，會發現代理部署暴露了這些問題，而非解決它們。在平台選型前進行數據準備度評估，可防止合同簽署後出現六個月的延遲。
在部署後才制定治理政策。個人資料私隱專員公署 2026 年 3 月針對 Agentic AI 的警示，特別指出在未定義存取邊界的情況下部署代理的風險。代理治理政策——代理可讀取、寫入和傳輸哪些數據——應在任何代理進入生產環境前完成制定。
基於當前用例而非兩年路線圖選擇平台。企業 AI 平台市場正在快速整合。僅基於當前需求選擇平台，而不評估供應商路線圖、財務穩定性與合作夥伴生態，在 18 個月後會面臨切換成本問題。
今年的戰略決策
Gemini Enterprise Agent Platform 清晰地表明：企業 AI 的競爭優勢，正在從個別工具的採用轉移到統一基礎架構的建設。現在選定平台、正確配置治理控制、並系統化推進跨業務代理部署的組織，將在 12 個月後對仍在評估階段的同行，形成可量化的生產力與成本優勢。
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