Google Cloud は、Google Dataflow において生成 AI エージェントを活用したストリーミングワークフローの構築アプローチを記述した。同社はこれを、サポート問い合わせからトランザクションログに至るまで、リアルタイムでのデータ処理に関連付けている。

Google Cloud の資料によると、従来のストリーミング DAG はデプロイ後にロジックと実行パスが固定される。対照的に、提案されたモデルでは、ワークフローが実行中にデータのコンテンツに基づいて計画を策定し、データベースに照会を行い、固有の問題解決シナリオを発動できるようになる。

現時点で入手可能な資料からは実用的な効果を評価することはできない。情報源には、スループット、コスト、レイテンシ、または信頼性に関する定量的データが含まれていない。また、AI エージェントの行動に対してどのような制限や制御メカニズムが想定されているかも不明確である。