Architecture Center 的這份文件提供架構指南的連結，您可使用這些指南在 Google Cloud中建構及部署代理式 AI 應用程式。
| 架構指南 | 說明 |
|---|---|
| 管理互動式學習活動 |
高階架構，用於設計單一代理程式 AI 系統，評估使用者對特定主題的知識，並產生個人化學習體驗。 |
| 自動執行資料科學工作流程 |
高階架構，用於設計可自動執行複雜資料分析和機器學習工作的多代理程式 AI 系統。 |
| 建構無邊界的開放式資料湖倉 |
建構無邊界開放式資料湖倉的整體架構，從原始無邊界資料孤島到 AI 和代理導向的動作，建立高度控管的安全管道。 |
| 使用 Google 地圖平台建構值得信賴的代理系統 |
整體架構：以真實世界的地圖和日曆資料為基礎，建構值得信賴且有效的 AI 代理。 |
| 分類多模態資料 |
高階架構，用於設計多代理程式 AI 系統，分析不同的多模態資料並產生高信賴度的分類。 |
| 透過雙向多模態串流引導技術工作流程 |
高階架構，用於建構及部署多代理 AI 系統，透過持續的雙向多模態資料串流提供技術指引和自動安全監控。 |
| 為分散式資料導入代理式分析工作流程 |
實作跨雲端分析工作流程的整體架構，這類工作流程會使用 AI 代理。 |
| 多模態 GraphRAG 資源協調 |
高階架構，用於建構及部署多代理 AI 系統，將零散的多模態資料整合至可搜尋的知識圖譜。 |
| 協調存取不同的企業系統 |
高層級架構，用於設計代理式 AI 系統，可自動調度與不同企業系統的互動。 |
| 自動化調度管理資安營運工作流程 |
這張概略架構圖說明如何建構多代理 AI 系統，在資安營運中心 (SOC) 調度管理複雜的調查和分類程序。 |
| 選擇代理式 AI 系統的設計模式 |
設計指南，協助您為代理式 AI 系統選擇設計模式。 |
| 選擇代理式 AI 架構元件 |
設計指南：協助您在 Google Cloud中為代理式 AI 應用程式選擇架構元件。 |
| 多代理 AI 系統 |
參考架構，協助您在 Google Cloud中設計穩健的多代理 AI 系統。 |
| 多租戶代理式 AI 系統 |
參考架構，協助您在 Google Cloud中設計穩健的多租戶代理式 AI 系統。 |
| 使用 ADK 和 Cloud Run 的單一代理 AI 系統 |
參考架構，可協助您使用 Agent Development Kit (ADK) 和 Cloud Run，搭配 Gemini 和 Model Context Protocol (MCP)，設計單一代理 AI 系統。 |