现代企业依赖实时流处理管道进行连续数据处理。传统上，这些管道采用静态逻辑，而生成式 AI 代理则支持自适应执行。这使得工作流能够根据数据内容动态构建计划并采取行动。例如，一条愤怒的客户消息可触发订单查询、补救措施及客户通知。然而，在大规模运行生成式 AI 工作流时，面临高延迟和高成本等挑战。本文提出的解决方案将 Google Dataflow 与代理开发套件（ADK）相结合，构建混合管道，高效处理高吞吐量流数据。该方案采用轻量级上游模型对事件进行过滤，仅将复杂案例路由至下游生成式 AI 代理。这种“预过滤加代理行动”的模式普遍适用于以常规事件为主的流数据场景，例如 IT 运维日志分诊、金融欺诈检测以及工业物联网监控。该架构结合了本地 CPU 模型的成本与速度优势，以及生成式 AI 代理的高级能力。通过采用 CPU 密集型模型进行初始过滤，仅有少量事件需要调用重型生成式 AI 模型，从而显著降低成本并保持高流处理吞吐量。与 Apache Beam 及 ADK 的集成确保了代码的可维护性与清晰度。