Architecture Center의 이 문서에서는 Google Cloud에서 에이전트형 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 데 사용할 수 있는 아키텍처 가이드로 연결되는 링크를 제공합니다.
| 아키텍처 가이드 | 설명 |
|---|---|
| 대화형 학습 관리 |
특정 주제에 관한 사용자의 지식을 평가하고 맞춤형 학습 경험을 생성하는 단일 에이전트 AI 시스템을 설계하기 위한 고수준 아키텍처입니다. |
| 데이터 과학 워크플로 자동화 |
복잡한 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 자동화하는 멀티 에이전트 AI 시스템을 설계하기 위한 개략적인 아키텍처 |
| 멀티 클라우드 개방형 데이터 레이크하우스 빌드 |
원시 멀티 클라우드 사일로에서 AI 및 에이전트 기반 작업으로 이어지는 고도로 관리되고 안전한 파이프라인을 구축하는 멀티 클라우드 개방형 데이터 레이크하우스를 빌드하기 위한 고수준 아키텍처입니다. |
| Google Maps Platform으로 신뢰할 수 있는 에이전트 시스템 구축하기 |
실제 지도 및 캘린더 데이터에 그라운딩하여 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 에이전트를 빌드하기 위한 고수준 아키텍처 |
| 멀티모달 데이터 분류 |
다양한 멀티모달 데이터를 분석하고 신뢰도가 높은 분류를 생성하는 멀티 에이전트 AI 시스템을 설계하기 위한 고수준 아키텍처 |
| 양방향 멀티모달 스트리밍으로 기술 워크플로 안내 |
지속적인 양방향 멀티모달 데이터 스트림을 통해 기술 안내와 자동화된 안전 모니터링을 제공하는 멀티 에이전트 AI 시스템을 빌드하고 배포하기 위한 개략적인 아키텍처입니다. |
| 멀티모달 GraphRAG 리소스 오케스트레이션 |
단편화된 멀티모달 데이터를 검색 가능한 지식 그래프로 통합하는 멀티 에이전트 AI 시스템을 빌드하고 배포하기 위한 고수준 아키텍처 |
| 다양한 엔터프라이즈 시스템에 대한 액세스 조정 |
이질적인 엔터프라이즈 시스템과의 상호작용을 오케스트레이션하는 에이전트 AI 시스템을 설계하기 위한 개략적인 아키텍처 |
| 보안 운영 워크플로 조정 |
보안 운영 센터 (SOC)에서 복잡한 조사 및 분류 프로세스를 조정하는 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축하기 위한 개략적인 아키텍처입니다. |
| 에이전트 AI 시스템의 설계 패턴 선택 |
에이전트 AI 시스템의 설계 패턴을 선택하는 데 도움이 되는 설계 가이드 |
| 에이전트 AI 아키텍처 구성요소 선택하기 |
Google Cloud에서 에이전트 AI 애플리케이션의 아키텍처 구성요소를 선택하는 데 도움이 되는 설계 가이드입니다. |
| 멀티 에이전트 AI 시스템 Google Cloud |
Google Cloud에서 강력한 멀티 에이전트 AI 시스템을 설계하는 데 도움이 되는 참조 아키텍처입니다. |
| ADK 및 Cloud Run을 사용하는 단일 에이전트 AI 시스템 |
Gemini 및 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)과 함께 에이전트 개발 키트 (ADK) 및 Cloud Run을 사용하여 단일 에이전트 AI 시스템을 설계하는 데 도움이 되는 참조 아키텍처입니다. |