articleニュース
smart_displayYouTube
2026.04.23
US
Autais 編集部
Google Cloud Next \'26 Developer Keynote — エージェント開発者向けスタックを集中解説
smart_displayYouTube(一次情報)
Google Cloud Next \'26 のデベロッパーキーノートが2026年4月23日に公開。Gemini Enterprise Agent Platform 上での開発、Agent Designer、Skills、long-running agents の使い方、第8世代TPU を活用した推論最適化など、開発者視点での詳細が語られた。
summarize動画の要旨
Google Cloud Next \'26 のデベロッパーキーノートは、開幕翌日の2026年4月23日に公開された。オープニングキーノートで打ち出された「エージェント企業」というテーマを、開発者視点で具体化するセッション。Gemini Enterprise Agent Platform 上でのエージェント設計、Agent Designer の利用方法、Skills と Projects による再利用可能な業務単位の構築、long-running agents の状態管理、Inbox を介したヒューマン・イン・ザ・ループ運用が解説された。インフラ面では第8世代TPU を用いた推論コスト最適化、Flash 系モデルを活用したレイテンシ最小化のテクニックが紹介され、Agentic Data Cloud から cross-cloud Lakehouse 経由でデータを扱うパターンが示された。
format_list_bulleted主な発言・要点
- Gemini Enterprise Agent Platform 上でのエージェント開発フローを解説
- Agent Designer による視覚的なエージェント構築、Skills の再利用
- long-running agents の状態管理とエラー回復のパターン
- Inbox を用いたヒューマン承認・介入ワークフローの実装
- 第8世代TPU を活用した推論最適化のデモ
- cross-cloud Lakehouse と Knowledge Catalog によるエージェントへのデータ供給
- Vertex AI 上のモデル選択、Flash モデルでのコスト・レイテンシ削減
ファクトシート
| 公開日 |
2026-04-23 |
| チャンネル |
Google Cloud Tech(公式) |
| 出演者 |
Google Cloud デベロッパー部門のリーダーシップチーム |
| 種別 |
公式キーノート(デベロッパー向け) |
| 動画長 |
約1時間7分 |
収録テーマ
- Gemini Enterprise Agent Platform 開発
- Agent Designer / Skills / Projects
- long-running agents の運用
- Inbox とヒューマンインザループ
- 第8世代TPU と推論最適化
- Agentic Data Cloud との統合
概要
Google Cloud Next '26のデベロッパーキーノートは2026年4月23日に公開され、前日のオープニングキーノートで掲げられた「エージェント企業」というビジョンを開発者視点で具体化した内容となった。Gemini Enterprise Agent Platformを中心に、エージェントの設計から運用まで一貫したスタックが紹介された。
特に注目されたのはAgent Designerによる視覚的なエージェント構築と、SkillsやProjectsを使った業務単位の再利用可能な設計パターンだ。長時間稼働エージェント(long-running agents)の状態管理やエラー回復のパターンも示され、実運用レベルのエージェント開発に必要な知識が体系的に解説された。
インフラ面では第8世代TPUを活用した推論コスト最適化、Flash系モデルによるレイテンシ削減、Agentic Data Cloudとのデータ統合フローが紹介された。開発者がエージェントを本番環境で安定稼働させるための具体的な指針が示された回となった。
ポイント
- Gemini Enterprise Agent Platform 上でのエージェント開発フローを解説
- Agent Designer による視覚的なエージェント構築、Skills の再利用
- long-running agents の状態管理とエラー回復のパターン
- Inbox を用いたヒューマン承認・介入ワークフローの実装
- 第8世代TPU を活用した推論最適化のデモ
- cross-cloud Lakehouse と Knowledge Catalog によるエージェントへのデータ供給
- Vertex AI 上のモデル選択、Flash モデルでのコスト・レイテンシ削減
info
公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。YouTube動画・追加情報は出典欄をご参照ください。