一、背景與挑戰
隨著人工智慧（AI）的快速演進，具備多模態能力的代理人逐漸成為焦點——它們不僅能理解文字，還能辨析圖片、音頻與影片內容。例如，內容審查、跨媒體檔搜尋、或是從地圖影像中判斷物件存在與否，皆仰賴這類能力。然而，要真正實作這些多模態代理人，開發者往往需要整合多個 AI 模型與工具。
在 Google Cloud 最新一篇部落格指出，他們透過 Gemini 2.0 Flash 作為 LLM（大型語言模型）核心，再搭配 LangChain 與 LangGraph，成功打造出一套能處理影像、音頻與影片的多模態識別代理人。
二、解決方案架構解密
1. Orchestrator（統籌代理人）
使用者只要提出「這些檔案中有沒有狗？」之類的問題，這個 Orchestrator 會分派任務給各個工作的代理人。例如：
image_agent：分析圖片檔是否有狗的影像。audio_agent：分析音頻錄音是否有狗叫聲。video_agent：處理影片檔，用影像+語音雙模態抽取資訊。
每個代理人負責將檔案轉 base64 後回傳辨識結果，而統籌代理人則整合所有結果，回覆最終判定。
這樣的設計模式，不僅易於擴充，還能應用於例如內容審查、檔案搜尋、地圖偵測等多種真實企業場景。
三、LangChain 與 LangGraph 的角色
在此架構中：
- LangChain 負責處理多步驟語言模型呼叫，確保 Orchestrator 和各個工作代理的溝通流程順暢。
- LangGraph 則將整體工作框架以「圖」的方式組織，可支援中斷重啟與流程控制，出色地應對長時間運行或錯誤重試的情境 。
這種將程式邏輯與 LLM 協作流程用圖形化工具串連的方式，使得構建跨模態、多任務的代理系統更直覺且具彈性。
四、部署選擇：從測試到企業化應用
Google Cloud 提出 2 條主推部署路線：
- 快取驗證原型應用：使用 Cloud Run 可快速將程式容器化、部署並上線，適合早期測試與開發。
- 專業級管理運營：透過 Vertex AI 的 Agent Engine，提供代理人監控、性能評估、安全性管制等深度功能，更符合企業級需求。
五、總結與展望
整合 Gemini、LangChain 與 LangGraph，Google Cloud 已經提供了一套完整的方法，讓你用最少的程式碼與部署成本打造出能夠看、聽、處理影片資料的「多模態代理人」。這對於需要跨媒體處理的企業應用（如內容審查、自動標籤、智慧客服等）無疑是重大利多。
如果你也想更深入體驗此架構，不妨動手試試 Google 提供的 [ADK Quickstart] 範本，從原型建置逐步走向企業級整合。
