主要观点：

• 起初想构建一个能处理所有任务的单一大型 AI 模型，但复杂情况下会失效，如在“InstaVibe”社交事件平台中，“喜欢”活动但难以转化为实际计划。
• 应采用多智能体系统，每个智能体专注于特定任务，如社交图谱理解、事件规划等，以解决单一 AI 模型的不足。
• Google Cloud 提供了完美工具来托管、连接和管理 AI 团队，包括 Cloud Run 用于部署独立的智能体服务，Spanner 作为共享知识库，Vertex AI 作为指挥中心。
• 还设计了一套标准化协议，如 Google 的 Agent Development Kit（ADK）、Model Context Protocol（MCP）和 Agent-to-Agent（A2A）协议，以实现智能体之间的交互。

关键信息：

• “InstaVibe”平台存在发现活动到实际计划的转化问题，需要智能的数字助手“InstaVibe Ally”。
• 多智能体系统的优势，包括专业化分工、协调器的作用、各智能体的功能（如社交分析、事件规划等）以及可扩展性和容错性。
• Google Cloud 的工具及作用，如 Cloud Run 为智能体提供独立服务，Spanner 作为图数据库，Vertex AI 作为指挥中心。
• 设计的标准化协议及其在智能体交互中的作用。

重要细节：

• 单一 AI 模型会成为“万事通，样样松”，在流量高峰时成为瓶颈，更新知识困难。
• 多智能体系统中各智能体的具体职责，如 Social Profiling Agent 擅长理解社交关系，Event Planning Agent 擅长寻找活动场所等。
• Cloud Run 的特点，如自动缩放、无需管理基础设施等。
• Spanner 作为图数据库的优势，能进行复杂查询以理解社交连接和兴趣。
• Vertex AI 的 Gemini Models 提供认知引擎和工具使用支持，Agent Engine 用于管理和部署智能体。
• 后续将有两篇深入探讨通信协议的帖子，以及可通过 Google Codelab 实际构建整个系统。