Google a présenté Agent Compute Engine le 22 octobre 2026 sur le blog officiel de Google Cloud. Ce service de calcul pensé pour les agents IA fait déjà tourner les sessions d'agent de Gemini et arrivera en avant-première pour les entreprises dans les prochains mois. Le même jour, Google a publié en open source le runtime Kubernetes Agent Substrate et étendu ses capacités de gouvernance des agents.
Les agents travaillent autrement, il leur faut une autre machine
Un programme classique s'exécute et se termine. Un agent écrit du code, l'exécute, pilote un navigateur et appelle des outils en de nombreux allers-retours, avec des pauses pendant que le modèle réfléchit ou qu'un humain répond. Les machines virtuelles classiques isolent bien mais demandent de quelques secondes à quelques minutes pour démarrer, se mettre en pause et reprendre ; les conteneurs démarrent vite mais partagent le noyau de l'hôte, ce qui est fragile pour du code d'agent non fiable.
Agent Compute Engine attribue à chaque agent une microVM isolée par le matériel : noyau invité propre, accès root, frontière d'hyperviseur isolée et, en dessous, la puce Titanium de Google en couche de protection supplémentaire. Chaque microVM fonctionne avec des identifiants éphémères et une identité vérifiable par cryptographie, et son espace de travail persiste sur son propre Hyperdisk d'une session à l'autre.
La densité vient des pauses et de la mémoire partagée
Le coût est le deuxième fil du lancement. Quand un agent entre en phase de réflexion, la microVM signale son inactivité et l'hôte la met en pause par un point de contrôle rapide, puis la relance depuis un instantané au besoin. Les agents issus du même modèle partagent la mémoire en copie sur écriture. Agent Substrate, open source, transpose cette conception dans Kubernetes : Google annonce jusqu'à dix fois la densité d'un calcul classique et, lors d'un test avec 200 000 agents, 500 activations par seconde avec une reprise en moins de 500 millisecondes.
Côté gouvernance, Agent Gateway gagne le contrôle des jetons et des coûts, le routage de modèles par politique et l'intégration de fournisseurs d'identité comme Ping Identity et SailPoint. Le message est clair : la concurrence se déplace des modèles eux-mêmes vers la capacité à faire tourner des milliers d'agents de façon sûre et peu coûteuse.
