Uživatelé, workloady a agent identities
Oddělíme human, workload a agent principals. Zmapujeme oprávnění na hranicích modelů, repozitářů, MCP, API, dat a produkčních systémů.
Enterprise Agentic AI Infrastructure · GCP · on-prem · hybrid
Enterprise infrastruktura pro AI agenty, kteří musí bezpečně fungovat v produkci.
Pro CTO, CIO a platform leady, kteří přecházejí od izolovaných pilotů k provozované agentní platformě. Cloudpeakify navrhne runtime, identity, MCP a API access, privátní modelovou kapacitu, RAG datové cesty, observabilitu a service ownership za produkčními agenty — s Google Cloud a VMware-to-GCP delivery stále v jádru.
Vertex AI a Gemini · Claude Code · Codex · MCP · Ollama · GKE · Terraform · audit · managed operations
Google Cloud PartnerÚroveň Select pro Services
15+ letEnterprise infrastructure zkušeností
Cloud + datacentrumGCP, Azure, VMware a Hyper-V
Provoz po builduRunbooky, incident ownership a 24/7 možnosti
Cílové trhy: Německo, Rakousko, Švýcarsko, Česká republika a Spojené království.
Chybějící produkční vrstva
Agenti sdílejí infrastrukturní rizika, i když používají různé modely.
Funkční agent ještě nevytváří řiditelnou platformu. Když se napříč týmy rozšíří Claude Code, Codex, Gemini agenti, MCP servery a privátní model runtimes, organizace potřebuje jeden explicitní model pro identity, síťové cesty, data access, approvals, telemetrii, náklady a podporu.
Oddělený search a buying intent: použijte Vývoj AI agentů, když je potřeba postavit jedno workflow. Tuto službu použijte, když více agentů, developer tools nebo model runtimů potřebuje sdílenou enterprise platformu a operating model.
MCP a API access
Inventarizujeme servery a nástroje, oddělíme read a change akce, umístíme approval gates, ochráníme credentials a uchováme evidenci důležitých tool callů.
Managed a privátní inference
Umístíme Gemini, schválené third-party modely nebo self-hosted Ollama runtimes podle kvality, suverenity, latence, kapacity, lifecycle a nákladů.
RAG a privátní znalosti
Definujeme source ownership, retrieval cesty, oprávnění dokumentů, indexaci, citace, freshness a data-loss hranice dřív, než se interní znalosti dostanou k agentovi.
Agent Engine, Cloud Run, GKE nebo privátní Kubernetes
Runtime vybereme podle chování workloadu a provozních požadavků, poté standardizujeme IaC, delivery, secrets, rollback a recovery.
Observabilita, audit a service ownership
Sbíráme traces, tool outcomes, latency, errors, quality a cost signály. Alerty napojíme na pojmenované vlastníky, incident paths, runbooky a change review.
Placement před výběrem produktu
Vyberte platformní hranici, kterou vaše organizace dokáže obhájit a provozovat.
Modely, agenti, data a nástroje nemusí žít na jednom místě. Dokumentujeme, proč každá komponenta patří na Google Cloud, do datacentra nebo přes řízenou hybridní hranici.
| Výchozí varianta | Dobrý fit | Infrastrukturní rozhodnutí | Provozní povinnost |
|---|---|---|---|
| Google Cloud managed | Týmy s Gemini a Google Cloud governance, které chtějí managed agent runtime a cloud integraci. | Agent Engine nebo další Gemini Enterprise Agent Platform služby, Cloud Run/GKE, IAM, networking, MCP, RAG a observabilita. | Service ownership, evaluace, access review, cost control, incident handling a řízený release. |
| Hybrid GCP + on-prem | Privátní systémy nebo data musí zůstat lokálně, zatímco vybrané agentní, modelové nebo evaluační schopnosti používají Google Cloud. | Identity federation, private connectivity, egress, latency, failure modes, tool gateways, audit flow a recovery. | End-to-end monitoring a vlastník obou stran hranice — ne dvě oddělená slepá místa. |
| Private / Ollama | Local-only inference, řízený hardware nebo disconnected operation mají skutečné opodstatnění. | Model fit, GPU/CPU kapacita, container nebo Kubernetes runtime, network exposure, access layer, storage a update process. | Kapacita, patching, model lifecycle, queue behaviour, monitoring, backup a podpora zůstávají na vašem týmu, pokud je nepřevezmeme. |
Enterprise prostředí pro developer agenty
Standardizujte prostředí kolem Claude Code, Codex a Gemini — ne jen licenci.
Každý produkt má vlastní administrační model. Implementujeme společné engineering controls kolem repozitářů, local a hosted runtimů, identit, network access, tool permissions, secrets, approvals a evidence; vendor-specific nastavení pak mapujeme na tento target state.
Gemini a Vertex AI agent platform
Navrhneme GCP projekty, IAM, networking, Agent Engine nebo GKE/Cloud Run runtimes, managed MCP access, RAG služby, logging a evaluaci kolem vybraného produkčního use casu.
- Google Cloud identity a least-privilege tool access.
- Terraform, CI/CD, observabilita a oddělení prostředí.
- Hybrid access ke schváleným privátním systémům.
Claude Code a Codex rollout boundaries
Oddělíme workspace entitlement od local runtime, repository, cloud environment a connected-system permissions. Standardizujeme repository guidance, povolené operace, proxy nebo gateway cesty a administrativní ownership.
- Rollout a policy validation s reprezentativními uživateli.
- Repository rules, reusable workflows a approval boundaries.
- Audit, analytics a compliance integrace, kde jsou podporované.
Self-hosted Ollama infrastruktura
Ollama použijeme, pokud ověřený model a lokální deployment odpovídají workloadu. Kolem local API doplníme produkční hranici; model server nevydáváme za kompletní enterprise platformu.
- Local-only nebo řízený network exposure a proxy design.
- Hardware sizing, model storage, concurrency a capacity test.
- Monitoring, patching, model promotion a rollback ownership.
Konkrétní první engagement
Agentic AI Infrastructure Assessment
Technický assessment pro leadership týmy, které potřebují obhajitelnou target architecture a implementační rozhodnutí — ne obecnou AI strategy prezentaci.
Agent estate a risk register
Současní agenti, modely, developer tools, MCP servery, data sources, identity, runtime locations, vlastníci a největší production gaps.
Target platform blueprint
GCP, on-prem a hybrid placement; network a identity boundaries; runtimes; RAG paths; tool gateways; observabilita a recovery dependencies.
Permission a approval matrix
Read, propose, approve a execute schopnosti přiřazené uživatelům, workloadům, agent identities, nástrojům a produkčním systémům.
Operations readiness scorecard
Logging, traces, evaluace, SLO signály, incident response, kill switch, rollback, access review, cost ownership a support coverage.
Prioritizovaný implementation backlog
Seřazená platformní práce, rychlá snížení rizika, dependencies, acceptance evidence a nejmenší produkční workload pro validaci.
Build, harden, migrate nebo stop
Jasné doporučení dalšího placeného kroku — nebo důvod platformu nerozšiřovat, dokud se nevyřeší prerequisite.
Od assessmentu k operations
Jedna odpovědná cesta od platformního rozhodnutí k produkčnímu ownershipu.
Assess and place
Inventarizujeme estate, vybereme první produkční workload a rozhodneme, co patří na GCP, on-prem nebo za hybridní hranici.
Build platform baseline
Implementujeme identity, network, runtime, repositories, IaC, secrets, MCP/API gateways, RAG paths, observabilitu a release controls.
Onboard jedno skutečné workflow
Platformu ověříme na produkčních datech, nástrojích, oprávněních, failure modes, quality evidence a rollbacku — ne na syntetickém demu.
Transfer nebo operate
Předáme dokumentovaný ownership vašemu týmu, nebo vymezíme managed operations, incident paths, platform change a volitelné 24/7 pokrytí s Cloudpeakify.
Vyberte správný vstup
Platformní nabídka propojuje existující AI a cloud služby Cloudpeakify.
Vývoj AI agentů
Vyberte, když jeden užitečný agent ještě potřebuje architekturu, grounded data, nástroje, evaluaci a production delivery.
AI Agent Security & MCP Review
Vyberte, když agenti existují, ale tool permissions, approvals, threat model nebo incident controls jsou urgentní mezera.
AI & LLM Pipelines
Vyberte, když je hlavním problémem RAG, příprava interních dat, evaluace nebo Vertex AI pipeline.
Managed Cloud Operations
Převeďte monitoring, incidenty, patching, runbooky, service desk a reporting po definici hranice agentní platformy.
VMware do Google Cloud
Držte rozhodnutí agentní platformy v souladu s širší migrací, landing zone, konektivitou a operating modelem.
Terraform a Kubernetes platform engineering
Standardizujte GKE, privátní Kubernetes, CI/CD, policy a developer workflows, na kterých agentní platforma závisí.
FAQ k Enterprise Agentic AI Infrastructure
Otázky, které uzavřete dřív, než z několika AI nástrojů vznikne nepodporovatelný production estate.
Jak se služba liší od vývoje AI agentů?
Vývoj agenta dodá konkrétní workflow. Tento engagement vytvoří sdílený runtime, identity, network, MCP, data, observability a operations model používaný napříč agenty, developer tools a týmy.
Může platforma podporovat Gemini, Claude Code, Codex i privátní modely?
Ano, pokud vybrané product editions podporují požadované controls. Vendoři drží oddělené entitlement a administration modely; mapujeme je na společné enterprise hranice pro repositories, identity, tools, network access, evidence a support místo předstírání, že vše ovládá jedno nastavení.
Můžeme provozovat Ollama zcela on-premises?
Ano. Ollama podporuje lokální a local-only provoz, ale model server je jen jedna komponenta. Produkční design stále potřebuje validovaný model, hardware capacity, network a access controls, monitoring, model lifecycle, patching, backup a odpovědný operations tým.
Jak zabráníte MCP nástroji získat příliš široký přístup?
Použijeme samostatnou workload nebo agent identity, kde ji platforma podporuje, udělíme minimální oprávnění underlying resources, omezíme tools a read/write behaviour, přidáme human approval pro významné akce a uchováme logy, které každý request přiřadí.
Může Cloudpeakify zajistit 24/7 provoz?
Volitelné 24/7 pokrytí lze vymezit po dohodě runtime boundaries, dependencies, monitoringu, eskalace, severity a change ownership. K nedefinované agentní platformě nepřipojujeme nedefinovaný support slib.
Co máme přinést na první assessment call?
Přineste současné agenty a developer tools, model providers, repositories, data sources, MCP/API integrace, produkční systémy, ke kterým mohou přistupovat, deployment locations, security omezení a lidi odpovědné za platformní a incident rozhodnutí.
Primární technické zdroje
Produktová tvrzení vycházejí z aktuální first-party dokumentace. Dostupnost, požadavky edic a architecture fit znovu ověřujeme při assessmentu, protože se platformy rychle mění.
- Google Cloud Architecture Center: multi-agent AI system runtimes a komponenty
- Google Cloud: MCP autentizace a agent nebo workload identities
- Google Cloud: řízení MCP tool access přes IAM
- Google Cloud: observability pro agenty a MCP servery
- Anthropic: Claude Code enterprise deployment options
- Anthropic: Claude Code corporate proxy konfigurace
- OpenAI: Codex enterprise admin rollout boundaries
- OpenAI: Codex role, local runtime a connected-system permissions
- Ollama: local-only provoz, network exposure a capacity konfigurace
- Ollama: container a GPU deployment options
Udělejte platformní rozhodnutí dřív, než se agent sprawl změní v operations problém.
Pošlete nám současné agent tools, deployment locations a produkční systémy, ke kterým mohou přistupovat. Doporučíme nejmenší obhajitelný rozsah Agentic AI Infrastructure Assessmentu.