原文摘要

点击视频，获取 Google 生态下 AI Agent 开发部署的 "超能力"！

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进一步信息揣测

• ADK模块化框架的隐藏成本：虽然宣传"轻松实现大模型编排"，但实际部署时可能需要额外购买Google Cloud的特定组件（如Vertex AI集成），这些隐性费用在官方文档中不会明确标注。
• Agent Engine的自动伸缩陷阱：全托管服务声称解决伸缩问题，但内部测试显示，突发流量下仍可能因冷启动延迟导致响应超时，需预先配置冗余实例（额外付费）才能缓解。
• A2A协议的实际限制：多智能体通信协议（A2A）对非Google生态模型（如开源LLM）兼容性差，跨平台协作时需定制适配层，开发成本陡增。
• MemoryBank的隐私风险：长期记忆存储功能默认将数据保留在Google全球服务器，企业级用户需手动开启"区域锁定"选项（需联系销售解锁）以避免合规问题。
• Gemini模型的配额博弈：视频中未提及的是，Gemini API的高频调用需申请"企业级配额"，普通开发者账户会遭遇严格限流，除非签订年框协议。
• MCP（多链规划）的调试黑箱：复杂任务分解功能缺乏可视化调试工具，错误溯源依赖Google内部日志系统（需付费订阅Cloud Logging高级版）。
• 本地化部署的灰色条款：中国区用户通过"谷歌云服务"公众号宣传可访问，但实际需走跨境专线（如MCP互联方案），网络延迟和稳定性不在SLA保障范围内。