Google Cloud показал reference architecture для multi-tenant AI-агентов.

Смысл простой: в компании может быть много агентов для разных команд, но каждый должен видеть только свои данные, свои tools и свои правила доступа.

Архитектура строится по hub-and-spoke модели.

В центре - routing, IAM, security, логи и мониторинг.

По краям - отдельные tenant projects для бизнес-юнитов: поддержка, финансы, продажи, аналитика.

Запрос проходит через Load Balancer, Cloud Armor, IAP и Model Armor, затем уходит в нужный tenant.

Внутри tenant-а агент работает через Agent Runtime, ADK, MCP-серверы и свой datastore, например BigQuery или AlloyDB.

Ключевая деталь - изоляция.

Principal Access Boundary Policy не даёт агенту одного tenant-а лезть в данные другого.

Model Armor проверяет prompt injection, PII и опасный контент.

Это хороший шаблон для enterprise AI: не один общий агент на всю компанию, а управляемая система с границами доступа, аудитом и безопасностью.

Документация:

https://docs.cloud.google.com/architecture/multi-tenant-agentic-ai-system