#码力全开·技术π对#如何在Google Cloud中利用Vertex AI Agent Engine部署和优化多代理系统

Google Cloud的Vertex AI Agent Engine 为构建和部署多代理（Multi-Agent）系统提供了托管化、可扩展的平台。开发者可将每个AI代理（Agent）定义为具备特定角色、知识库和工具调用能力的实体，通过自然语言协同完成复杂任务，如客服工单分派、自动化数据分析流水线等。

• 模块化代理设计：将任务分解为“规划代理”（Planner）、“执行代理”（Executor）、“验证代理”（Validator），通过Agent Engine的会话路由机制协调交互。
• 资源隔离与分配：为高负载代理分配专用处理器类型（如GPU加速的​​n1-standard-8​​）并设置最大并发会话数，避免资源争抢。
• 性能调优：启用缓存会话上下文减少LLM重复推理；使用异步调用处理耗时工具（如BigQuery查询）；通过Trace日志分析代理响应延迟，识别瓶颈。

例如，定义一个数据分析代理：

{
  "display_name": "AnalyticsAgent",
  "system_instruction": "你是一个数据分析师，可查询BQ并生成图表。",
  "tool_config": {
    "allowed_function_calling": ["query_bigquery", "generate_chart"]
  }
}

结合Cloud Monitoring监控代理吞吐量，并利用AutoML微调底层模型，可实现高效、稳定的多代理系统。