Vertex AI

Google AP2 stellt seine Authentifizierungsempfehlung in zwei Teilen dar: ein Google-API-Schlüssel für die Entwicklung, Vertex AI für Produktionsumgebungen. Diese Trennung zeigt bereits, was Vertex AI in der Praxis ist: die GCP-Oberfläche, auf der die Wahl eines Modells vom bloßen Komfort zu einer betrieblichen Festlegung wird.

Die Modellankündigungen folgen demselben Muster. Als Google Gemini 2.5 Flash-Lite im Juli 2025 stabil und allgemein verfügbar machte, zum Preis von 0,10 $ pro Million Eingabe-Tokens und 0,40 $ pro Million Ausgabe-Tokens, erfolgte die Auslieferung über Google AI Studio und Vertex AI. Die erklärte Funktion der Plattform ist die Auswahl unter mehreren Modellen: das für die jeweilige Aufgabe passende Modell wählen, von latenzarmer Klassifikation und Übersetzung bis hin zu tieferem Reasoning.

Die schwierigere Frage liegt eine Ebene darüber. Janakiram MSV liest den Enterprise-Agenten-Stack als drei Anbieter, die auf eine gemeinsame Architektur zusteuern: Gemini Enterprise Agent Platform, Bedrock AgentCore und Microsoft Foundry setzen jeweils unter anderem Namen Laufzeitumgebung, Memory, Tool-Gateway, Identität, Observability und Governance zusammen. Kein Portabilitätsvertrag verbindet sie. Sitzungszustand, Traces und Identität landen alle bei einem einzigen Anbieter, und einen Agenten ein Jahr später zu verlagern bedeutet, ihn neu aufzubauen. Mathieu Grymonprez, Global CDO von Adeo, nennt genau dieses Lock-in der Unternehmensintelligenz als seine größte Sorge, räumt Google aber ein "conscience de la prod" ein, das er bei OpenAI oder Anthropic bislang nicht findet.

Offene Protokolle wie MCP liefern viele der Grundbausteine. Der Lebenszyklus darüber, Versionierung, Promotion, Rollback, bleibt Sache der jeweiligen Plattform, auf der man deployt hat.