Google 在 GCP 上用 LangGraph 与 Gemini 构建多智能体对话式商务原型…
Google Developers Blog 展示了基于 LangGraph、Gemini、FastAPI 和 Google Cloud 的多智能体对话式商务原型 HappyDelivery,落地此前提出的 Ingress、Memory、Cognition 三层解耦架构。原型用平台专属签名校验与统一消息 schema 抽象 WhatsApp、RCS、Apple Messages for Business 和 SMS 等渠道,Ingress 层实测约 295–302ms 返回 HTTP 200 并转投 Pub/Sub。正文还给出状态机、确定性金融工具和自动化验证套件的代码示例。

ransaction, ),其行为可靠性远高于把所有职责都塞进一个庞大的提示词中。 6. 结论与后续展望 构建这个原型证明,我们蓝图中概述的解耦架构并非只是理论——它是切实可行、可靠,并且已准备好投入生产的,可部署在 Google Cloud. 通过将用于多智能体工作流的 LangGraph 、用于自然语言推理的 Gemini ,以及用于快速入口和持久记忆的 GCP 相结合,我们可以打造出如同与朋友聊天般简单的购物体验,同时保持商业所需的企业级严谨性。 发布于: 移动端 网页 AI 云 操作指南 问题解决 解决方案 学习 影响 解决 多智能体 CloudPubSub 对话式商务 GCP GKE LangGraph Gemini 上一篇 下一篇 相关文章 移动端 AI 案例研究 学习 借助 Model Explorer 为自定义 Edge 编译器带来可视化图调试 2026年10月20日 移动端 Web 教程 操作指南 快速、可靠的 A2UI,支持可替换的推理格式 2026年10月27日 AI 操作指南 最佳实践 分步指南:使用 ADK 构建一个永不沉默的语音智能体 2026年10月19日
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