Google Cloud 多智能体 AI 系统参考架构解析

随着 AI 应用日益复杂，单一智能体模型在处理多步骤、跨领域任务时面临效率与准确性的挑战。为此，Google Cloud 发布了多智能体 AI 系统参考架构，旨在为构建高效协作的专业 AI 代理提供蓝图，以优化复杂的业务流程。

核心内容

该架构的核心思想是将大型任务拆解为多个子任务，由具备不同专长的智能体协同完成。其架构设计包含几个关键角色：用户输入首先由前端发送至协调者代理，后者负责自动选择合适的代理流程，例如顺序执行或迭代优化。任务子代理、质量评估器和响应生成器分工明确，共同支持多轮优化与必要的人工干预。

在技术实现层面，该架构支持部署于无服务器的 Cloud Run 环境，并整合了 Vertex AI、Google Kubernetes Engine (GKE)、Model Armor 等多款 Google Cloud 产品。同时，它兼容 A2A、MCP 等开放协议，以确保系统的安全性、兼容性与可扩展性。

该参考架构适用于多个领域：

财务顾问：可进行实时数据检索、金融分析、生成个性化股票建议并执行自动交易。
研究助理：能够规划研究、收集分析数据、撰写报告，并支持迭代评估以完善内容。
供应链优化：涉及库存管理、物流跟踪、供应商沟通，以实现高效的供应链协同。

价值与影响

此架构的设计要点着重于系统的健壮性与实用性。在安全方面，它结合传统安全措施与动态防御，强调人工监督和最小权限原则，并利用 Model Armor 防范提示注入等攻击。可靠性通过容错设计、故障模拟、完善的日志与异常处理机制来保障高可用性。运营层面则关注全面的日志监控、智能体输出评估以及工具共享，以提升运维效率。此外，架构还提出了费用与性能优化策略，包括合理选型模型与资源、通过提示工程优化输入输出、利用上下文缓存和批量请求来降低成本与延迟。

总体而言，Google Cloud 的多智能体 AI 系统参考架构为处理复杂任务提供了一种模块化、可管理的解决方案，通过提升协作效率与系统安全性，有望推动金融、研究、供应链等领域的智能自动化迈向新高度。