Managed scale a rychlá integrace
Stavíme s vhodnými službami Gemini a Google Cloud pro agenty, RAG komponentami, Cloud Run nebo GKE, IAM, loggingem a managed operations. Vhodné, když je přijatelná cloudová konektivita a Google Cloud governance.
Vývoj AI agentů · Google Cloud · on-prem · hybrid
Bezpečný vývoj AI agentů na Google Cloud, on-prem i hybridně.
Pro CTO, platform leady a IT operations týmy, které potřebují, aby agent dělal skutečnou práci — ne další chatbot demo. Cloudpeakify navrhuje, staví a provozuje produkční AI agenty napojené na privátní znalosti, cloudová API a provozní nástroje, s řízeným přístupem a lidským schválením tam, kde je potřeba.
Grounded data · API a MCP nástroje · least privilege · approval gates · evaluace · audit logy · managed operations
Google Cloud PartnerÚroveň Select pro Services
15+ letZkušeností s enterprise infrastrukturou
Cloud + datacentrumGCP, Azure, VMware a Hyper-V
Provoz po builduObservabilita, runbooky a 24/7 možnosti
Placement před platformou
Rozhodněte, kam patří každá část agenta.
Model, orchestrace, privátní data a provozní nástroje nemusí žít na jednom místě. Placement volíme podle bezpečnosti, latence, konektivity, suverenity, nákladů a provozních omezení.
Inference a data zůstávají lokálně
Agent, retrieval vrstva a schválené modely běží v privátní infrastruktuře, pokud to vyžaduje data residency, offline provoz nebo latence. Stack může využít Google Distributed Cloud nebo privátní Kubernetes architekturu.
Data a nástroje umístíme záměrně
Citlivé systémy zůstanou on-premises, zatímco vybraná orchestrace, modely nebo evaluace běží na Google Cloud — nebo opačně. Identity, síťové cesty a auditní evidence zůstanou napříč hranicí explicitní.
Deployment rozhodnutí, které prověří security i operations tým
| Požadavek | Pravděpodobný start | Co je potřeba prokázat |
|---|---|---|
| Rychlá delivery s existující GCP governance | Google Cloud native | Region, výběr služeb, IAM, náklady a produkční support |
| Striktně lokální data nebo disconnected provoz | On-premises / private | Hardware, vhodnost modelu, patching, kapacita a lifecycle ownership |
| Privátní systémy plus elastické cloudové schopnosti | Hybrid | Pohyb dat, latence, identity, failure modes a egress ekonomika |
| Agent smí měnit produkční systémy | Jakýkoliv placement s controlled tools | Hranice read, propose, approve a execute plus rollback |
Use cases s vysokou hodnotou
Stavíme agenta kolem drahého workflow, ne kolem AI hype.
Začínáme tam, kde interní znalosti, opakovaná rozhodnutí a řízené tool use odstraní provozní tření bez schování odpovědnosti.
Incident a troubleshooting agent
Shromáždí monitoring context, prohledá schválené runbooky, navrhne diagnózu, připraví incident timeline a eskaluje s evidencí, kterou potřebuje engineer.
Support a knowledge agent
Grounduje odpovědi v interní dokumentaci, klasifikuje požadavky, najde chybějící context a navrhne bezpečné kroky, zatímco citlivé změny zůstávají pod lidským ownershipem.
Cost a configuration agent
Prověří cloud inventory, billing nebo konfigurační evidenci, vysvětlí anomálie a navrhne akce, které před provedením vstoupí do approval workflow.
Kubernetes a delivery assistant
Propojí cluster signály, repozitáře a deployment runbooky, zkrátí diagnostiku a připraví kontrolovatelnou remediation nebo change plan.
VMware a cloud assessment agent
Strukturuje aplikační evidence, dependencies a constraints pro rozhodnutí keep, move, modernize nebo retire, aniž by předstíral, že agent nahrazuje architecture ownership.
Document a compliance assistant
Vyhledává ve schválených zdrojích, cituje evidence a předává low-confidence nebo policy-sensitive výstupy pojmenovanému reviewerovi.
Od architektury k ownershipu
Produkční cesta s rozhodnutím v každé fázi.
Můžete začít pouze architecture plánem. Každá další fáze pokračuje, jen když ji podporují evidence z předchozího kroku.
AI Agent Architecture Plan
Definujeme jedno hodnotné workflow, uživatele, success measure, mapu dat a nástrojů, GCP/on-prem/hybrid placement, security controls, nákladové předpoklady a backlog pilotu.
Grounded pilot
Postavíme nejmenší end-to-end agent, připojíme schválené zdroje, vytvoříme evaluation set a předvedeme read, propose a approval chování na realistických scénářích.
Production engineering
Implementujeme hranice identity, sítě a dat, řízené API nebo MCP nástroje, CI/CD, logging, monitoring, failure handling, rollout a rollback.
Provoz a zlepšování
Přiřadíme service ownership, incident response, quality a cost review, změny modelů a promptů, access recertification a měřitelný improvement cadence.
Konkrétní výstupy
Co váš tým dostane
Deliverables propojí architekturu, bezpečnost a provoz, aby šel agent hodnotit jako produkční systém.
Architecture blueprint
Deployment view, trust boundaries, komponenty, datové toky a integrační rozhodnutí.
Tool a access matrix
Pojmenované identity a read, propose, approve a execute oprávnění pro API a MCP tools.
Evaluation a risk pack
Reprezentativní test cases, acceptance thresholds, misuse scénáře a pravidla human review.
Production runbook
Monitoring, eskalace, fallback, kill switch, recovery, ownership a change process.
Safety model
Autonomie je rozhodnutí o oprávnění.
Produkční agent nemá skočit přímo z odpovědi k nevratné akci. Schopnosti oddělujeme do explicitních provozních úrovní a povyšujeme jen workflow s dostatkem evidence.
ReadNačte schválená data se scoped identitou a dohledatelnými zdroji.
ProposePřipraví diagnózu, command, ticket nebo change, ale nespustí jej.
ApproveCitlivé akce pošle správnému člověku nebo policy rozhodnutí.
ExecutePoužije omezený nástroj s loggingem, validací, failure handlingem a rollbackem.
Dobrý fit
Máte skutečné workflow a systémy, kterým agent musí rozumět.
- IT, support, platform nebo knowledge workflow opakovaně spotřebovává expertní čas.
- Privátní data, API nebo provozní nástroje jsou součástí výsledku.
- GCP, on-prem nebo hybrid placement musí být obhajitelný.
- Potřebujete produkční ownership, ne jen prototyp.
Není vhodný fit
Chcete autonomní demo bez vlastníka.
Neslibujeme generického agenta, který nahradí engineering judgement, nenasadíme nekontrolovaný write access a nevymýšlíme ROI dřív, než existuje use case a baseline.
Potřebujete spíše RAG nebo datovou pipeline? Otevřít AI & LLM Pipelines →
FAQ k vývoji AI agentů
Otázky, které je potřeba uzavřít před výběrem modelu nebo deployment platformy.
Dokážete postavit AI agenta na Google Cloud?
Ano. Agenta navrhujeme a dodáváme s vhodnými Google Cloud službami, grounded daty, řízenými nástroji, evaluací, observabilitou a provozním modelem. Přesný výběr služeb vychází z use case a omezení.
Může AI agent běžet on-premises?
Ano, pokud to odůvodňuje soukromí, suverenita, latence nebo konektivita. Architektura může využít Google Distributed Cloud nebo privátní Kubernetes a model stack vybraný pro vaše prostředí. Do rozhodnutí zahrnujeme hardware, kapacitu i lifecycle dopady.
Mohou privátní data zůstat on-prem, když agent používá Google Cloud?
Potenciálně ano. Hybridní design může vystavit jen schválené retrieval nebo tool interfaces, zatímco zdrojové systémy zůstanou privátní. Přijatelnost závisí na datové cestě, identitách, latenci, policy a threat modelu.
Stavíte jen s Gemini?
Ne. Google Cloud a Gemini jsou primární delivery cesta, ale modely a infrastrukturu vybíráme podle workloadu, datové hranice, kvality, nákladů a provozních požadavků. Privátní deployment může vyžadovat jiný model stack.
Co máme připravit na první call?
Přineste jedno workflow, jeho uživatele, současné vstupy a výstupy, systémy, které agent může číst nebo měnit, omezení citlivých dat a člověka, který dnes vlastní výsledek.
Primární technické zdroje
Tvrzení o platformách na této stránce vycházejí z aktuální dokumentace a produktových materiálů Google Cloud. Dostupnost produktů a vhodnost architektury potvrzujeme při discovery.
Začněte architektonickým rozhodnutím, ne modelovým demem.
Pošlete jedno workflow a systémy, kam musí dosáhnout. Určíme nejmenší smysluplný AI Agent Architecture Plan a zda je obhajitelný start na GCP, on-prem nebo hybridně.