Google 为 Gemini 代理提供微虚拟机

## Google 为 Gemini 代理提供微虚拟机

分类： 算力 摘要： Google 推出 Agent Compute Engine，为 Gemini 代理提供硬件隔离的微虚拟机（microVM）。每个代理都获得专属运行环境，结合 Titanium 芯片的安全保障，已在 Gemini 中大规模运行，预览阶段即将开放。适合需要高隔离、低延迟的 AI 代理开发者和企业用户决策参考。

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Google 最近宣布的 Agent Compute Engine 是针对 AI 代理的专用计算服务。它为每个代理分配一个硬件隔离的微虚拟机（microVM），这使得代理能够安全运行代码、浏览器操作和工具调用，同时实现极高的资源效率。服务已支持 Gemini 代理，并计划在未来几个月内开放预览，特别适合希望在云端高效运行自主 AI 代理的用户。

Google Agent Compute Engine 的核心功能

Agent Compute Engine 专为 agentic AI 设计，旨在解决传统虚拟机启动慢、容器隔离不足的问题。它提供微虚拟机抽象，能让代理快速自旋（spin up）、暂停（pause）和恢复（resume），即使在空闲时也快速唤醒。

每个微虚拟机都基于 Google Titanium 芯片实现硬件根信任（hardware-rooted trust），确保隔离边界坚固。代理的“脑”（harness）与“手”（sandbox）分离运行，sandbox 中不保留任何持久化凭证（如 OAuth 令牌或 API 密钥），这大大降低了安全风险。

为什么需要这种微虚拟机

传统虚拟机启动时间长达数秒到数分钟，无法满足代理常启动、暂停的场景。容器速度快但缺乏根级隔离，难以支持需要完整文件系统、编译器和浏览器的复杂代理任务。

Agent Compute Engine 同时兼顾速度和隔离：它能支持成千上万并行代理，同时在服务器上实现 10 倍的密度提升。Google 内部测试显示，200,000 个代理的暂停与恢复耗时不到 500 毫秒，显著降低了整体算力成本。

关键安全与治理特性

• 硬件隔离：基于 Titanium IPU（Infrastructure Processing Unit），所有密钥和存储操作均在 IPU 内完成。
• 零秘密架构：sandbox 内存与磁盘中无任何持久化凭证，流量必须通过中介代理转发。
• 治理增强：新增 Token 追踪、模型路由和对第三方身份提供商（Ping Identity、SailPoint）的支持，可扩展至 Cloud Run、GKE 和托管端点。
• 加密与审计：网络流量端到端加密，代理会话采用单租户内存安全 microVM，主机采用不可变只读文件系统。

这些特性让代理在执行恶意指令（如窃取凭证）时无法有效利用环境，适合企业级自主代理。

与其他云平台对比

以下表格对比了主要云平台的代理计算能力（数据基于 Google Cloud 官方描述及行业测试，以官方/挂牌页当日数据为准）：

如何在实践中使用 Agent Compute Engine

开发者可通过 Google Cloud 控制台或 API 快速创建代理工作流。建议将 harness 与 sandbox 严格分离，并结合 Agent Gateway 实现策略路由。

对于注重本地或低延迟环境的团队，结合 vLLM 等本地部署工具可以实现类似隔离效果：参考 [本地部署指南](/tools/local-deploy) 自定义环境。想探索模型天梯优化，可查看 [模型天梯](/ladder)。

风险与边界

Agent Compute Engine 依赖 Google Cloud 平台，存在供应商锁定风险。如果代理任务涉及敏感数据，需评估合规性；预览阶段功能可能随升级发生变化。

非法律意见声明：本文仅为信息参考，不构成任何投资、法律或专业建议。实际采用需自行评估风险，建议咨询专业律师。

延伸阅读

• API 中转与代理隔离
• 本地部署与算力优化
• 模型天梯与开源对比
• vLLM 高效部署

English summary

Google has introduced Agent Compute Engine, a dedicated compute service that assigns every AI agent its own hardware-isolated microVM. Built on the Titanium chip, these microVMs deliver container-like speed with enterprise-grade security, already powering Gemini agents at scale.

The system automatically pauses idle agents to free resources, supports rapid spin-up and resume in under 500ms for 200,000 agents in tests, and includes zero-secrets architecture, strict sandbox separation, and advanced governance features like token tracking and third-party identity integration. It addresses the limitations of traditional VMs (slow) and containers (insufficient isolation) for agentic workloads.

Compared to platforms like AWS Bedrock or OpenAI Assistants, Agent Compute Engine excels in density, security, and governance for complex tasks such as autonomous code execution and browser automation. Developers can integrate it via Google Cloud APIs, combining it with local tools like vLLM for hybrid setups.

This technology is ideal for enterprise AI agents needing high isolation and low latency, though users should review official documentation for preview availability and compliance.