アーキテクチャ センターのこのドキュメントでは、 Google Cloudでエージェント型 AI アプリケーションを構築してデプロイするために使用できるアーキテクチャ ガイドへのリンクを提供します。
| アーキテクチャ ガイド | 説明 |
|---|---|
| インタラクティブな学習を管理する |
特定のトピックに関するユーザーの知識を評価し、パーソナライズされた学習体験を生成する単一エージェント AI システムを設計するための高レベルのアーキテクチャ。 |
| データ サイエンス ワークフローを自動化する |
複雑なデータ分析と ML タスクを自動化するマルチエージェント AI システムを設計するためのアーキテクチャの概要。 |
| マルチクラウド オープン データ レイクハウスを構築する |
マルチクラウドの未加工サイロから AI とエージェント駆動型アクションへの高度に管理された安全なパイプラインを確立する、マルチクラウド オープン データ レイクハウスを構築するためのアーキテクチャの概要。 |
| Google Maps Platform で信頼できるエージェント システムを構築する |
現実世界の地図データとカレンダー データに基づいて AI エージェントをグラウンディングし、信頼性が高く効果的な AI エージェントを構築するためのアーキテクチャの概要。 |
| マルチモーダル データを分類する |
さまざまなマルチモーダル データを分析し、信頼性の高い分類を生成するマルチエージェント AI システムを設計するためのアーキテクチャの概要。 |
| 双方向マルチモーダル ストリーミングで技術的なワークフローをガイドする |
マルチエージェント AI システムを構築してデプロイするためのハイレベル アーキテクチャ。マルチモーダル データの継続的な双方向ストリームを通じて、技術ガイダンスと自動化された安全性モニタリングを提供します。 |
| 分散データにエージェント型分析ワークフローを実装する |
AI エージェントを使用するクロスクラウド分析ワークフローを実装するためのアーキテクチャの概要。 |
| マルチモーダル GraphRAG リソース オーケストレーション |
断片化されたマルチモーダル データを検索可能なナレッジグラフに統合するマルチエージェント AI システムを構築してデプロイするためのハイレベル アーキテクチャ。 |
| 異なるエンタープライズ システムへのアクセスをオーケストレートする |
異なるエンタープライズ システムとのインタラクションをオーケストレートするエージェント型 AI システムを設計するための概要アーキテクチャ。 |
| セキュリティ運用ワークフローをオーケストレートする |
セキュリティ オペレーション センター（SOC）で複雑な調査とトリアージ プロセスをオーケストレートするマルチエージェント AI システムを構築するためのハイレベル アーキテクチャ。 |
| エージェント AI システムの設計パターンを選択する |
エージェント型 AI システムの設計パターンを選択する際に役立つ設計ガイド。 |
| エージェント型 AI アーキテクチャのコンポーネントを選択する |
Google Cloudでエージェント型 AI アプリケーションのアーキテクチャ コンポーネントを選択する際に役立つ設計ガイド。 |
| マルチエージェント AI システム |
Google Cloudで堅牢なマルチエージェント AI システムを設計する際に役立つリファレンス アーキテクチャ。 |
| マルチテナント エージェント型 AI システム |
Google Cloudで堅牢なマルチテナント エージェント型 AI システムを設計する際に役立つリファレンス アーキテクチャ。 |
| ADK と Cloud Run を使用する単一エージェント AI システム |
Agent Development Kit（ADK）と Cloud Run を Gemini と Model Context Protocol（MCP）とともに使用して、単一エージェント AI システムを設計する際に役立つリファレンス アーキテクチャ。 |