現代の企業は、継続的なデータ処理のためにリアルタイムストリーミングパイプラインに依存しています。従来、これらのパイプラインは静的なロジックを持っていましたが、生成AIエージェントは適応的な実行を可能にします。これにより、ワークフローはデータの内容に基づいて動的に計画を構築し、アクションを実行できます。例えば、怒っている顧客からのメッセージは、注文の検索、是正措置、顧客への通知をトリガーする可能性があります。しかし、生成AIワークフローを大規模に実行するには、高いレイテンシやコストといった課題があります。提案されているソリューションは、Google DataflowとAgent Development Kit (ADK)を組み合わせてハイブリッドパイプラインを作成し、大量のストリームを効率的に処理します。軽量なアップストリームモデルがイベントをフィルタリングし、複雑なケースのみを下流の生成AIエージェントにルーティングします。このプリフィルターとエージェントアクションのパターンは、ほとんどが定型的なイベントを含むストリームに普遍的に適用可能です。例としては、IT運用のログトリアージ、金融詐欺検出、産業用IoT監視などが挙げられます。このアーキテクチャは、ローカルCPUモデルのコストと速度を、生成AIエージェントの高度な機能と組み合わせて活用します。初期フィルタリングにCPUバウンドモデルを採用することで、イベントのごく一部のみが、ヘビー級の生成AIモデルを使用するコストを発生させます。このハイブリッドアプローチは、コストを大幅に削減し、高いストリーミングスループットを維持します。Apache BeamおよびADKとの統合により、保守可能でクリーンなコードが保証されます。