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際に使用できるアーキテクチャ ガイドへのリンクを示します。
| アーキテクチャ ガイド | 説明 |
|---|---|
| エージェント型 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。 |
| Google Cloudにおけるマルチエージェント プライベート ネットワーキング パターン |
エージェント、サブエージェント、ツール間のプライベート接続を使用して、一般公開されているマルチエージェント Gemini Enterprise アプリケーションをサポートするプライベート ネットワーキング インフラストラクチャを設計するための設計ガイド。 |
| 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型 AI システム |
Agent Development Kit（ADK）と Cloud Run を Gemini および Model Context Protocol（MCP）と組み合わせて使用して、単一エージェント型 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。 |
| 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シングルエージェント AI システムを設計するための高レベル 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。 |
| ボーダーレスなオープン データ レイクハウスを構築する |
ボーダーレスなオープン データ レイクハウスを構築するためのハイレベル アーキテクチャ。ボーダーレスな未加工のサイロから AI とエージェント駆動型のアクションまで、高度に管理された安全なパイプラインを確立します。 |
| 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 データにグラウンディングすることで、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ハイレベル アーキテクチャ。 |
| マルチモーダル データを分類する |
異種のマルチモーダル 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 |
マルチモーダル データの継続的な双方向ストリームを介して技術ガイダンスと自動安全モニタリングを提供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、ハイレベルなアーキテクチャ。 |
| 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 リソースの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エージェント型 AI システムを構築してデプロイするための高レベル 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 システムとのやり取りをオーケストレートするエージェント 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。 |