用途：对 Vertex AI Agent Engine 部署做全面检查与验证，覆盖运行时配置、Code Execution Sandbox、Memory Bank、A2A 协议合规、安全态势、性能指标、监控可观测性七类，输出加权生产就绪评分（0-100%）及可执行建议。
主要能力：通过 Python SDK 获取 agent 元数据并解析模型、工具、VPC、扩缩容配置；校验沙箱 TTL（7-14 天）、SECURE_ISOLATED 类型与 IAM 权限范围；检查 Memory Bank 启用状态、保留策略、Firestore 加密、索引与自动清理；探测 /.well-known/agent-card、POST /v1/tasks:send、GET /v1/tasks/<task-id> 验证 A2A 合规；审计 IAM 最小权限、VPC-SC、Model Armor、加密与硬编码凭据；查询 Cloud Monitoring 的请求量、错误率、延迟分位、token 用量与成本；评估仪表盘、告警、结构化日志、OpenTelemetry 与 Error Reporting。输出 YAML 报告、合规矩阵、安全评分明细、性能面板与按优先级排序的建议。
使用方式：需安装 google-cloud-aiplatform[agent_engines]>=1.120.0，认证 gcloud CLI，具备 roles/aiplatform.user 与 roles/monitoring.viewer，启用 Cloud Monitoring API，并用 curl 测试 A2A 端点。注意 Agent Engine 无 gcloud CLI 命令面，所有操作走 Python SDK（vertexai.Client() 或 vertexai.preview.reasoning_engines）。
适用场景：上线前就绪检查、IAM 变更后安全复审、错误率升高时的性能排查。
限制：需目标项目访问权限与相应 IAM；VPC-SC 可能阻断检查器；监控无数据时需先启用 API 并产生测试流量；沙箱 TTL 超出 1-14 天范围会被拒绝。具体评分权重与检查项细节暂未提供。