Vertex AI

Google divide en dos su guía de autenticación en el repositorio de ejemplo de «AP2»: una clave de API de Google para desarrollo, «Vertex AI» para despliegues en producción. Esa división resume bien lo que es «Vertex AI» en la práctica: la superficie de GCP donde elegir un modelo deja de ser una comodidad y se convierte en un compromiso operativo.

Los anuncios de modelos siguen el mismo patrón. Cuando Google estabilizó «Gemini 2.5 Flash-Lite» y lo puso disponible con carácter general en julio de 2025, con un precio de $0.10 por millón de tokens de entrada y $0.40 por millón de tokens de salida, lo lanzó a través de Google AI Studio y «Vertex AI». La selección multimodelo es la función declarada de la plataforma: elegir el modelo que exige la carga de trabajo, desde clasificación y traducción de baja latencia hasta razonamiento más profundo.

La pregunta más difícil se sitúa por encima de esa selección. Janakiram MSV interpreta la pila de agentes empresariales como tres proveedores que convergen en una misma arquitectura, con «Gemini Enterprise Agent Platform» junto a Bedrock AgentCore y Microsoft Foundry, cada uno ensamblando runtime, memoria, pasarela de herramientas, identidad, observabilidad y gobernanza bajo nombres distintos. Ningún contrato de portabilidad los conecta. El estado de sesión, las trazas y la identidad quedan todos en manos de un único proveedor, y mover un agente un año después significa reconstruirlo. Mathieu Grymonprez, Global CDO de Adeo, señala ese bloqueo de la inteligencia empresarial como su mayor preocupación, aunque reconoce a Google una "conscience de la prod" que aún no encuentra en OpenAI ni en Anthropic.

Protocolos abiertos como «MCP» aportan muchas de las primitivas. El ciclo de vida por encima de ellas (versionado, promoción, reversión) sigue dependiendo de la plataforma sobre la que se haya desplegado.