Gemini Enterprise 入門：從 Agentspace 到企業代理入口

課程概述

舊教材寫的 Google Agentspace，現在已整合成 Gemini Enterprise app：員工可以在同一個入口搜尋企業資料、使用或建立 Agent。另一個常被混在一起的名稱 Gemini Enterprise Agent Platform（簡稱 Agent Platform，原 Vertex AI），則是給開發團隊建構、部署和治理 Agent 的平台。這篇會先把兩者分清楚，再看企業資料接進來之後，身分、同步、文件權限與引用該怎麼一路守住。

你將學到

• 對上 Agentspace、Gemini Enterprise app 與 Agent Platform 的新舊名稱
• 理解連接器的匯入、Federation、完整同步與增量同步差異
• 讓文件 ACL 與外部身分映射在檢索前生效
• 用引用、無權限測試與資料新鮮度檢查回答品質
• 判斷何時用現成企業入口，何時才需要自建 Agent

核心概念

先分清楚 app 與開發平台

Gemini Enterprise app（原 Google Agentspace）是員工尋找資料、使用 Agent 和處理工作項目的入口；Agent Platform 則提供 ADK、Agent Studio、Agent Runtime、身分與治理能力，讓開發者打造自己的 Agent。兩者可以串在一起，但不是同一個操作介面。只需要跨 Drive、Jira 或 Salesforce 找資料時，先評估 app 與既有連接器；需要特殊工具、複雜工作流程或自訂 UI 時，再考慮用 Agent Platform 開發。

架構核心

把 Gemini Enterprise app 的核心能力拆開看，大致有三層：

表格超出欄寬時，可左右捲動；鍵盤可聚焦表格後用左右方向鍵查看。

資料連接器（Data Connectors）

Gemini Enterprise 的連接器會把不同來源的 Entity 放進對應 Data Store；部分來源支援資料匯入，部分也可選 Federation。接上不等於從此不用管，至少要持續看同步工作、失敗記錄與來源刪除。幾個重點是：

• 文件要帶入正確 ACL；外部帳號或群組則需要 Identity Mapping
• 完整同步會擷取來源的完整狀態（新增、更新與刪除）並取代 Data Store 既有內容；增量同步只擷取上次同步後新增或更新的 Entity 資料，不同步身分資料，也不同步刪除
• Entity 與 Identity 可以有不同同步排程，兩者都要監控新鮮度
• 格式支援、Data Federation、區域和排程頻率會依連接器而異，以官方連接器說明為準

Gemini Notebook Enterprise 是相關產品，不是搜尋結果的一鍵暫存區

Gemini Notebook Enterprise（原 NotebookLM Enterprise）提供企業用的研究與寫作筆記本，也可以啟用為 Gemini Enterprise 的搜尋來源（Public Preview，讓使用者依標題找到自己的筆記本）。不過文件加入 Notebook 時會建立靜態副本，並有自己的專案、角色、分享與刪除生命週期，不應描述成把搜尋結果隨手丟過去就會自動保持同步。實際資料儲存與存取方式請看官方產品說明。

權限與安全

要讓文件層級權限生效，必須先設定適合資料來源的身分提供者，再把使用者／群組與文件 ACL 正確對應。Google Workspace 來源需要 Google Identity；第三方來源可能使用 Workforce Identity Federation 與 Identity Mapping。不能只因為介面顯示「ACL enabled」就假設安全，應建立可看與不可看的測試帳號，確認無權限文件不會出現在搜尋結果、模型上下文或引用裡。官方身分設定會依來源說明可用選項。

有引用，也要確認引用真的足以佐證答案

引用能幫使用者回到來源，但「有附連結」不等於答案正確。驗收時要同時檢查：檢索到的文件是不是最新版、引用段落是否足以佐證結論、模型有沒有把不同文件的條件混在一起，以及查不到資料時會不會乾脆編一個答案。對可能執行動作的 Agent，還要把資料讀取權限和工具寫入權限分開。

%%{init: {"flowchart": {"curve": "linear", "nodeSpacing": 24, "rankSpacing": 32, "wrappingWidth": 600}}}%%
flowchart TB
  subgraph IDENTITY["① 先處理身分，不先匯資料"]
      direction LR
      SOURCE["盤點資料來源、擁有者<br/>敏感度與更新頻率"] --> IDP["選 Google Identity 或 WIF<br/>同步使用者與群組"]
      IDP --> ACL["確認來源 ACL<br/>能映射到搜尋身分"]
  end
  subgraph SYNC["② 建立可維護的同步方式"]
      direction LR
      MODE["依來源選匯入或 Federation"] --> FULL["先跑完整同步<br/>包含更新與刪除"]
      FULL --> INCR["排增量與定期完整同步<br/>監看 Entity 和 Identity 新鮮度"]
  end
  ACL --> MODE
  subgraph VERIFY["③ 用真實權限與問題驗收"]
      direction LR
      DENY["用可看／不可看帳號<br/>測試同一批問題"] --> CITE["確認引用來自可見文件<br/>而且足以佐證回答"]
      CITE --> RELEASE["小範圍開放<br/>監看越權、過期與無答案案例"]
  end
  INCR --> DENY

實作重點

• 先確認授權版本、專案、Location 與 IdP；不要沿用舊教材的 Organization 單一描述
• 選一個權限結構清楚的小型來源做 Pilot，再擴到更多連接器
• 建立同步 SLO：多久內要看見新增、更新、刪除與群組異動
• 為每個敏感來源準備「應該找到」與「絕對不能找到」的固定測試
• 檢查引用是否真的足以佐證回答，並記錄找不到、資料過期與權限拒絕的使用者體驗

Lab 導讀

Lab 連結：Introduction to Gemini Enterprise（原名 Introduction to Google Agentspace）— Google Skills

課程頁目前列出一個 Lab（Introduction to Gemini Enterprise）：部署一個 Gemini Enterprise 應用，接上 Cloud Storage、Google Drive 與 Google Calendar 等資料來源，再試用 AI 助理、自訂 Agent 與 Gemini Notebook。畫面若還出現 Agentspace 字樣，把它對應到 Gemini Enterprise app 即可。操作時別只用管理員帳號測：至少準備兩個權限不同的角色問同一題，確認引用、搜尋結果與無權限行為都符合預期，再模擬來源文件更新和刪除，看看同步多久才反映。

延伸學習

• Agent Development Kit 開發實戰 — 從開發者角度自建 Agent
• Data Store Agent 虛擬 FAQ — 用 Data Store 建構知識問答系統
• AI 世界的安全導論 — 仔細看看 AI 系統的安全機制