代理式 AI 架構指南

Last reviewed 2025-11-25 UTC

Architecture Center 的這份文件提供架構指南的連結,可協助您在 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

設計多代理 AI 系統的概略架構,自動執行複雜的資料分析和機器學習工作。

建構多雲開放式資料湖倉

整體架構:建構多雲開放式資料湖倉,從原始多雲資料孤島建立高度控管的安全管道,以利 AI 和代理程式驅動的動作。

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,打造值得信賴且有效的 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

使用 AI 代理實作跨雲端分析工作流程的整體架構。

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,協調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

概略架構:建構多代理 AI 系統,在資安營運中心 (SOC) 中調度管理複雜的調查和分流程序。

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

這份設計指南可協助您在 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: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。