Может ли Vertex AI Agent Builder использовать модели OpenAI?

Не нативно. Vertex AI это платформа Google, по умолчанию использует Gemini. Вызвать API OpenAI из агента на Vertex можно, но тогда вы сами пишете интеграционный слой.

Работает ли ИИ под ключ с данными Google Cloud?

Да. BigQuery это нативный коннектор. Google Workspace (Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs) поддерживается глубоко. Для бизнес-процессов с упором на Google Workspace готовое внедрение нередко более чистое решение, чем погружать всю команду в инструментарий Vertex.

А что такое Agentspace?

Agentspace это новый многоагентный продукт Google на базе Vertex. Ориентирован на корпоративный поиск и оркестрацию агентов. Концептуально он ближе к Microsoft Copilot, чем к ИИ под ключ, и его аудитория это корпоративные клиенты с упором на Google Cloud.

Что выгоднее при масштабировании?

Зависит от нагрузки. Per-token ценообразование Gemini конкурентное. У ИИ под ключ стоимость внедрения по брифу плюс предсказуемая сумма в месяц на модель. Для малонагруженных внутренних процессов готовое решение обычно выгоднее в сумме; для высоконагруженных клиентских продуктов Vertex может быть дешевле, но требует инженерных вложений.

Можно ли мигрировать с одного на другой?

Промпты переносятся концептуально. Интеграции инструментов нет, их нужно перестраивать. Затраты на миграцию обычно 40–60% от первоначальной сборки. Лучше выбрать правильную платформу с первого раза, чем мигрировать позже.

ИИ под ключ vs Vertex AI Agent Builder

Это сравнение сбивает с толку многие команды, потому что оба варианта звучат похоже. Они ориентированы на разные аудитории. ИИ под ключ это готовое решение для бизнес-команды, которой нужна автоматизация одного процесса. Vertex AI Agent Builder это инструментарий разработчика внутри Google Cloud для построения кастомных агентов на моделях Gemini. Ниже разбираем реальные различия и когда каждый выигрывает.

Вердикт

ИИ под ключ это правильный выбор для команд среднего бизнеса, запускающих внутреннюю автоматизацию в этом квартале. Vertex AI Agent Builder это правильный выбор для инженерных команд, строящих AI-функциональность в пользовательские продукты внутри Google Cloud, особенно когда данные живут в BigQuery, Vertex AI Search или Agentspace.

Выбирайте ИИ под ключ, если

Автоматизируете внутренние процессы (продажи, поддержка, финансы, операции), а не строите продуктовую функцию
Команда операционная или GTM, а не ML-инженерная
Данные в best-of-breed SaaS (HubSpot, Slack, Notion) больше, чем в BigQuery
Нужно внедрить ИИ за дни, а не недели
Нет внутреннего ресурса на разработку AI-инфраструктуры

Выбирайте Vertex AI Agent Builder, если

Строите AI-функцию в пользовательский продукт
Стек данных это Google Cloud: BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI
Нужен выбор из моделей Gemini (Pro, Flash) и глубокая интеграция с Vertex AI Search
Есть инженеры и нужен контроль на уровне SDK
Закупка принципиально предпочитает GCP как единого поставщика

Сравнение по критериям

Критерий	ИИ под ключ	Vertex AI Agent Builder
Аудитория	Бизнес-команды (продажи, поддержка, финансы, операции)	Разработчики, строящие продуктовые функции
Интерфейс	No-code внедрение под конкретный процесс	SDK + консоль (Python, Java), уровень кода
Модели	Подбирается под задачу (ChatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT и др.)	Семейство Gemini (Pro, Flash)
Развёртывание	Облачный хостинг выбранной платформы, без IT-инфраструктуры	Google Cloud (Cloud Run, Vertex endpoints)
Основные интеграции	Google Workspace, Microsoft 365, Slack, HubSpot, Salesforce, GitHub, Linear, Notion, BigQuery	BigQuery, Cloud Storage, Vertex AI Search, Agentspace, сервисы GCP
Модель ценообразования	Стоимость внедрения по брифу плюс предсказуемая сумма в месяц на модель	Per-token использование модели + вычисления Google Cloud + хранилище
Управление доступом	Настройки коннекторов, доступ, журналы аудита в рамках выбранной платформы	Google Cloud IAM + VPC Service Controls + ведение журналов аудита
Время до первого результата	3–5 дней для одного проработанного процесса	2–6 недель для продакшн-готового кастомного агента

Разные уровни стека

Vertex AI Agent Builder ближе к фреймворку вроде LangChain, чем к ИИ под ключ: он даёт разработчикам примитивы для построения агентов. Готовое внедрение это продукт поверх примитивов. Сравнение выглядит логичным из-за названий, но операционально они решают разные задачи на разных уровнях. Команды нередко используют оба: ИИ под ключ для внутренних операций, Vertex для клиентских продуктовых функций.

Когда важна глубина Google Cloud

Если хранилище данных это BigQuery, неструктурированный контент лежит в Cloud Storage, а команда уже запускает Dataflow-пайплайны, глубину интеграции Vertex AI Agent Builder сложно побить. ИИ под ключ может читать BigQuery через нативный коннектор, но не получит поиск с эмбеддингами Vertex AI Search или корпоративный поиск Agentspace.

Когда важна скорость готового внедрения

Разрыв между «описать процесс» и «ИИ работает» это дни при готовом внедрении и недели на Vertex. Для внутренней командной автоматизации, где скорость важнее сложности, этот разрыв решает всё. Vertex всегда будет мощнее; готовое решение почти всегда запустится первым.

Честная рекомендация

Если задачу стоит автоматизировать и главный барьер это «ни у кого нет времени на фреймворк-уровневую разработку», идите на ИИ под ключ. Если строите продуктовую функцию, где ИИ это часть того, что видят клиенты, и стек GCP, Vertex правильный инструмент. Не нужно принимать одно решение для обоих случаев, это отдельные задачи.

Вопросы

Нужна помощь с выбором платформы для вашей команды?

20 минут на звонке. Мы внедряли ИИ на всех крупных платформах и подбираем модель под задачу. Дадим честную рекомендацию без привязки к вендору.

Записаться на вводный звонок Или напишите сообщение

Другие сравнения

бесплатные инструменты

Сделайте из этого конкретный шаг

тест · 2 мин

Какой ИИ внедрить первым?

шаблон

Шаблон ТЗ →

Читать полное руководство по настройке →