被問過一個問題：「既然要在 GCP 上跑 agent，為什麼不用 Vertex AI Agent Runtime，而要用 Cloud Run？」

先講一個容易混淆的事：Agent Runtime 的前身是 Agent Engine，已經改名。查資料時兩個名字都會遇到。

這篇的內容全部是文件層認知，我沒有實跑過遷移。 下面每一條都請當成「查到的限制」而不是「測到的結果」。之所以還是寫出來，是因為這幾條會讓照著 Cloud Run 直覺去做的人直接撞牆。

三個硬性限制

沒有 gcloud 子命令。

Agent Runtime 沒有 gcloud CLI 介面。部署只能用 agents-cli deploy，查詢要走 Python 的 vertexai.Client SDK。

這點會打到所有既有的自動化。你的 CI 腳本、你的部署 alias、你熟悉的 gcloud run services describe，全部要重寫。

Dockerfile 是硬需求。

它是容器部署但不提供 --source 自動偵測。映像由 Agent Engine 依專案的 Dockerfile 建置，沒有 Dockerfile 就失敗。

Cloud Run 那種「指著原始碼目錄就會自己想辦法」的體驗在這裡沒有。專案沒有 Dockerfile 的話要先跑：

agents-cli scaffold enhance . --deployment-target agent_runtime

不能匿名存取。

沒有 --allow-unauthenticated 的對應物。agent 之間互打要帶 IAM token。

這對 A2A 情境影響直接：你的 orchestrator 抓 agent card、送 message/send，每一發都要處理認證。

另外兩件事

部署要 5 到 10 分鐘。 一律加 --no-wait 再用 agents-cli deploy --status 輪詢，否則 Cloud Shell 斷線就白等。

沒有 revision rollback。 Cloud Run 那種「切回上一版」的操作不存在，只能改碼重新部署。這在出事的時候是很大的差別。

要不要真的搬

我的判斷是：如果目的是學 A2A 協定，留在 Cloud Run 更省事。

Agent Runtime 提供的是託管的 session 管理、內建的可觀測性、與 Vertex AI 生態的整合。這些在系統成熟之後有價值，但在你還在搞懂協定怎麼運作的階段，它們只是額外的變數。

反過來說，如果你已經跑起來了、開始煩惱 session 存哪、trace 怎麼看，那時候再評估遷移比較合理。

一個估工檢查表

被問「能不能搬到 Agent Platform」時，先確認三件事再估時間：

1. 專案有沒有 Dockerfile
2. 對方知不知道它不能匿名存取
3. 部署要輪詢，不能同步等

這三條都是「不知道就會白花半天」的類型。