谷歌云生成式AI与Agent平台
谷歌云官方生成式AI示例库，覆盖Gemini模型调用与Agent平台开发全流程。
适用场景
1
企业AI Agent原型快速搭建
2
Gemini模型能力验证与选型
3
多场景生成式AI应用开发参考
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI应用开发者，需要基于Google Cloud的Gemini Enterprise Agent Platform构建一个企业级AI Agent。请参考官方示例库中提供的notebook与代码样例，按以下步骤完成开发：首先明确Agent的业务目标与输入输出边界；其次从gemini/目录中选择合适的入门notebook，完成模型调用与提示词设计；然后利用function calling能力接入企业自有数据源或业务API；接着在Agent Platform上完成Agent编排、工具注册与部署；最后设计评测方案，验证Agent在真实业务场景下的准确性与稳定性。开发过程中请遵循官方最佳实践，优先复用示例代码，减少重复造轮子，并记录每一步的配置参数与版本信息，确保后续可维护与可复现。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini系列模型API、Function Calling、Jupyter Notebook、Google Cloud Storage与IAM
安装部署步骤
11. 从gemini/目录选定入门notebook并跑通模型调用
22. 设计提示词并验证Gemini模型输出效果
33. 通过function calling接入企业数据与业务API
44. 在Agent Platform上编排Agent并完成部署
55. 设计评测集，验证准确性与稳定性并迭代优化
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
使用的Gemini模型版本，如gemini-3.8-flash | gemini-3.8-flash |
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project-id |
location |
Vertex AI区域端点 | us-central1 |
temperature |
生成随机性，越低越稳定 | 0.2 |
效果示例
开发者参照gemini/入门notebook，30分钟内跑通Gemini调用，并通过function calling接入内部订单API，构建出可查询订单状态的客服Agent原型。
企业落地建议
建议先小范围试点，选定1-2个高频场景跑通原型，再逐步扩展。注意数据合规与权限隔离，评估API成本与响应延迟，避免直接全量上线。
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