Dieses Dokument im Architekturcenter enthält Links zu Architekturleitfäden , mit denen Sie agentische KI-Anwendungen in Google Clouderstellen und bereitstellen können.
| Architekturleitfaden | Beschreibung |
|---|---|
| Interaktives Lernen verwalten |
Eine allgemeine Architektur zum Entwerfen eines KI-Systems mit einem einzelnen Agenten, das das Wissen eines Nutzers zu einem bestimmten Thema bewertet und eine personalisierte Lernerfahrung generiert. |
| Data Science-Workflows automatisieren |
Eine allgemeine Architektur zum Entwerfen eines KI-Systems mit mehreren Agenten, das komplexe Datenanalyse- und Machine-Learning-Aufgaben automatisiert. |
| Ein grenzenloses offenes Data Lakehouse erstellen |
Eine allgemeine Architektur zum Erstellen eines grenzenlosen offenen Data Lakehouse das eine stark verwaltete, sichere Pipeline von grenzenlosen Silos mit Rohdaten zu KI- und agentengesteuerten Aktionen einrichtet. |
| Ein vertrauenswürdiges agentisches System mit der Google Maps Platform erstellen |
Eine allgemeine Architektur zum Erstellen vertrauenswürdiger und effektiver KI Agenten, indem sie auf realen Karten- und Kalenderdaten basieren. |
| Multimodale Daten klassifizieren |
Eine allgemeine Architektur zum Entwerfen eines KI-Systems mit mehreren Agenten, das unterschiedliche multimodale Daten analysiert und eine Klassifizierung mit hoher Zuverlässigkeit erstellt. |
| Technische Workflows mit bidirektionalem multimodalen Streaming steuern |
Eine allgemeine Architektur zum Erstellen und Bereitstellen eines KI-Systems mit mehreren Agenten das technische Anleitungen und automatisierte Sicherheitsüberwachung durch einen kontinuierlichen, bidirektionalen Stream multimodaler Daten bietet. |
| Agentische Analyse-Workflows für verteilte Daten implementieren |
Eine allgemeine Architektur zum Implementieren cloudübergreifender Analyse Workflows, die KI-Agenten verwenden. |
| Multimodale GraphRAG-Ressourcenorchestrierung |
Eine allgemeine Architektur zum Erstellen und Bereitstellen eines KI-Systems mit mehreren Agenten, das fragmentierte multimodale Daten in einem durchsuchbaren Wissensgraphen zusammenführt. |
| Zugriff auf unterschiedliche Unternehmenssysteme orchestrieren |
Eine allgemeine Architektur zum Entwerfen eines agentischen KI-Systems, das Orchestrierung von Interaktionen mit unterschiedlichen Unternehmenssystemen. |
| Workflows für Sicherheitsprozesse orchestrieren |
Eine allgemeine Architektur zum Erstellen eines KI-Systems mit mehreren Agenten, das orchestriert komplexe Untersuchungs- und Triageprozesse in einem Security Operations Center (SOC). |
| Designmuster für agentisches KI-System wählen |
Ein Leitfaden zum Auswählen eines Designmusters für Ihr agentisches KI-System. |
| Komponenten für agentische KI-Architektur auswählen |
Ein Leitfaden zum Auswählen von Architekturkomponenten für Ihre agentischen KI-Anwendungen in Google Cloud. |
| KI-System mit mehreren Agenten |
Eine Referenzarchitektur, die Ihnen beim Entwerfen eines robusten KI-Systems mit mehreren Agenten in hilft Google Cloud. |
| Agentisches KI-System mit mehreren Mandanten |
Eine Referenzarchitektur, die Ihnen beim Entwerfen eines robusten agentischen KI-Systems mit mehreren Mandanten in hilft Google Cloud. |
| KI-System mit einem einzelnen Agenten mit ADK und Cloud Run |
Eine Referenzarchitektur, die Ihnen beim Entwerfen eines KI-Systems mit einem einzelnen Agenten mithilfe des Agent Development Kit (ADK) und Cloud Run mit Gemini und dem Model Context Protocol (MCP) hilft. |