Principais destaques
- Uma máquina para cada agente: o Agent Compute Engine oferece ambientes isolados por hardware para executar tarefas autônomas com mais segurança.
- Infraestrutura testada internamente: a tecnologia já é utilizada em sistemas do Google, incluindo agentes do Gemini e o Antigravity.
- Disputa com AWS e startups: a novidade amplia a concorrência por uma infraestrutura capaz de executar milhares de agentes de IA sem comprometer a segurança.
O Google quer resolver um dos desafios mais importantes da próxima fase da inteligência artificial: como permitir que agentes autônomos executem tarefas complexas, escrevam código e controlem navegadores sem colocar outros sistemas em risco?
A resposta da empresa é transformar parte da infraestrutura que sustenta seus próprios agentes em um serviço de computação em nuvem. Anunciado nesta quinta-feira, 22 de outubro, durante a AGNTCon + MCPCon, evento da Linux Foundation em San Jose, o Agent Compute Engine fornece ambientes computacionais isolados para agentes de inteligência artificial.
A proposta vai além de disponibilizar poder de processamento. Cada agente recebe sua própria máquina virtual isolada, com recursos para executar tarefas de forma persistente, enquanto mecanismos de segurança limitam o impacto de eventuais ataques.
O serviço está previsto para entrar em prévia no Google Cloud nos próximos meses. Segundo o The New Stack, a disponibilização inicial deve acontecer ainda em 2026.
🤖 Um computador próprio para cada agente
Até aqui, boa parte da infraestrutura de IA foi projetada para responder a perguntas, gerar textos ou produzir código. Agentes autônomos exigem algo diferente: precisam executar ações, acessar ferramentas e manter o estado de tarefas que podem durar muito mais do que uma simples interação com um chatbot.
O Agent Compute Engine foi desenvolvido para esse cenário.
Cada agente recebe uma microVM, uma máquina virtual leve com recursos próprios de isolamento. Nesse ambiente, ele pode executar comandos de shell, controlar um navegador headless, escrever código e realizar operações com acesso de administrador dentro da máquina virtual.
Isso permite que o agente trabalhe de maneira relativamente independente, inclusive em tarefas que se estendem por dias ou semanas.
🔐 O detalhe que faz diferença: cada ambiente tem seu próprio kernel convidado, credenciais de curta duração, uma identidade verificável criptograficamente e armazenamento persistente baseado em Hyperdisk.
Na prática, o objetivo é impedir que um agente comprometido consiga acessar diretamente os recursos de outros agentes ou da infraestrutura que os executa.
🛡️ A segurança começa com uma premissa pouco otimista
O Google adotou uma abordagem que parte de uma hipótese deliberadamente conservadora: um agente pode executar código potencialmente perigoso, e tudo o que acontece dentro de seu ambiente deve ser tratado como uma possível ameaça.
A empresa descreve a filosofia de segurança nos seguintes termos:
Presuma que um invasor controla tudo dentro da sandbox e garanta que ele não encontre nada ali que possa usar.
Essa lógica é especialmente importante porque agentes de IA podem receber instruções de fontes externas, processar arquivos não confiáveis e interagir com páginas da web. Uma vulnerabilidade ou instrução maliciosa pode transformar uma ferramenta útil em um vetor de ataque.
O isolamento por hardware busca reduzir esse risco, separando os ambientes de execução.
🔑 E as credenciais? O sistema utiliza um proxy externo à sandbox para adicioná-las quando necessário. Elas não ficam armazenadas diretamente no ambiente controlado pelo agente, reduzindo a possibilidade de exposição caso ele seja comprometido.
O desenho também utiliza o Cloud Hypervisor e o processador de offload Titanium do Google para executar as microVMs.
⚙️ Como executar milhares de agentes sem desperdiçar recursos
Criar uma máquina virtual para cada agente traz uma questão inevitável: o custo de manter tantos ambientes funcionando, inclusive quando estão esperando por uma resposta de um modelo de IA ou por uma ação humana.
O Google desenvolveu mecanismos para reduzir esse desperdício.
Quando um agente fica ocioso, sua microVM pode ser pausada por meio de um processo de checkpoint e restauração. O estado da execução é preservado para que o trabalho possa continuar posteriormente, sem exigir que todos os recursos permaneçam ativos durante a espera.
A empresa também utiliza compartilhamento de memória com copy-on-write. Com essa técnica, diversos agentes podem partir de uma mesma imagem de sistema operacional, sem precisar duplicar imediatamente todas as páginas de memória.
O resultado pretendido é combinar três características que nem sempre convivem facilmente:
• Isolamento: cada agente opera em seu próprio ambiente.
• Persistência: tarefas podem continuar após períodos de inatividade.
• Densidade: muitos ambientes podem compartilhar recursos físicos de forma eficiente.
💡 O desafio não é apenas colocar cada agente em uma caixa separada. É fazer isso sem tornar a execução de milhares de agentes cara e lenta demais.
🧩 O Google também quer controlar o ecossistema de agentes
O Agent Compute Engine faz parte de uma estratégia mais ampla para administrar agentes de IA, suas ferramentas e suas permissões.
O Google apresentou um conjunto de recursos complementares:
| Ferramenta | Função |
|---|---|
| Agent Gateway | Gerencia o tráfego e aplica políticas às interações dos agentes. |
| Agent Registry | Cataloga agentes, ferramentas e servidores MCP aprovados. |
| Agent Identity | Atribui identidades exclusivas aos agentes usando SPIFFE. |
| Agent Compute Engine | Fornece ambientes isolados para a execução de tarefas. |
A integração desses componentes pretende permitir que empresas acompanhem quais agentes estão em operação, quais ferramentas podem utilizar e como suas atividades são controladas.
Um detalhe importante é que a governança não fica restrita aos agentes hospedados no Google Cloud. A empresa também está ampliando o suporte a ambientes multicloud e a agentes de programação, incluindo o Claude Code em dispositivos gerenciados.
Isso sinaliza uma estratégia que vai além de vender capacidade computacional: o Google também quer participar da camada de controle e segurança utilizada pelas empresas para administrar agentes de diferentes fornecedores.
☸️ Para quem usa Kubernetes, há outra opção
Nem todas as equipes querem adotar um novo serviço gerenciado para executar seus agentes. Algumas preferem utilizar a infraestrutura que já operam com Kubernetes.
Para esse público, o Google oferece o Agent Substrate, um runtime de código aberto para o Google Kubernetes Engine (GKE).
Segundo a empresa, a solução pode alcançar até 10 vezes a densidade da computação tradicional. Em um benchmark divulgado pelo Google, a infraestrutura sustentou 500 ativações por segundo em um cenário com 200 mil agentes.
Esses números são resultados apresentados pela própria empresa e devem ser interpretados dentro das condições específicas do teste, não como garantia de desempenho para qualquer aplicação.
Ainda assim, a oferta mostra que o Google pretende atender tanto equipes que buscam uma infraestrutura gerenciada quanto aquelas que preferem maior controle sobre a implantação.
🥊 AWS, E2B e Daytona estão na mesma disputa
O Agent Compute Engine entra em um mercado que já tem concorrentes estabelecidos.
A Amazon Web Services oferece microVMs para sessões de agentes por meio do Bedrock AgentCore. Já as startups E2B e Daytona comercializam ambientes isolados para executar código e tarefas de agentes.
A diferença que o Google procura destacar é sua experiência operacional. A infraestrutura foi desenvolvida e utilizada internamente em sistemas como o Gemini, o Antigravity e pipelines de treinamento de modelos.
Gautham Thambidorai, vice-presidente e Google Fellow do Gemini, afirmou que as microVMs oferecem a capacidade de resposta, o isolamento por hardware e a densidade necessários para disponibilizar sandboxes interativas a usuários no mundo todo.
A experiência interna pode ser uma vantagem, mas não encerra a disputa. Preço, latência, facilidade de integração, controles administrativos e compatibilidade com diferentes modelos serão fatores importantes para a adoção empresarial.
🚀 O próximo passo é levar agentes do laboratório para o trabalho real
O lançamento reflete uma mudança no papel da infraestrutura de nuvem. Em vez de apenas hospedar aplicações tradicionais ou disponibilizar modelos que respondem a solicitações, os provedores estão construindo ambientes nos quais sistemas de IA podem executar tarefas por conta própria.
Isso aumenta as exigências de segurança e governança. Um agente que apenas gera uma resposta apresenta riscos diferentes de outro que executa código, acessa arquivos e interage com sistemas corporativos.
O Google afirma que já utiliza o Agent Compute Engine para executar o Gemini como agente em tarefas de trabalho. A expansão para clientes do Google Cloud, porém, ainda depende da chegada da prévia anunciada.
A questão agora é quanto dessa infraestrutura poderá ser disponibilizada a um custo competitivo e com integração suficiente para que empresas executem agentes em escala.
Se o Google conseguir equilibrar isolamento, desempenho e custo, as microVMs poderão se tornar uma peça importante da infraestrutura empresarial de IA. A próxima etapa será demonstrar que a experiência acumulada dentro da própria empresa também funciona para clientes com aplicações, modelos e requisitos de segurança muito diferentes.
Meta descrição
PT-BR: Google anuncia o Agent Compute Engine, serviço de microVMs isoladas para agentes de IA, com foco em segurança, escalabilidade e governança empresarial.
ES: Google anuncia Agent Compute Engine, un servicio de microVMs aisladas para agentes de IA, diseñado para mejorar la seguridad, la escalabilidad y la gobernanza empresarial.
