Google Cloud 生成式AI Agent开发示例
基于Gemini与Agent Platform的生成式AI及Agent开发官方示例库，含Notebook与示例应用。
适用场景
1
企业知识库问答Agent开发
2
函数调用与工具集成验证
3
Agent应用原型快速搭建
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，需要基于Google Cloud的Gemini模型与Gemini Enterprise Agent Platform构建一个可用的Agent原型。请参考官方示例库中的Notebook与代码样例，完成以下任务：1）选择合适的Gemini模型版本并配置调用参数；2）使用函数调用（Function Calling）能力，将企业内部数据接口或业务API注册为Agent可调用的工具；3）设计Agent的指令（Instruction），明确角色、任务边界与输出格式；4）搭建最小可运行的多轮对话流程，验证工具调用的准确性；5）记录调用日志与异常情况，形成可复现的测试用例。请说明每一步所需的依赖、API启用项与常见坑点，并给出可执行的操作顺序建议。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini 模型 API、Function Calling、Cloud Storage、Jupyter Notebook 环境、Google Cloud SDK 与认证凭证
安装部署步骤
11. 启用Vertex AI与Agent Platform API并完成认证配置
22. 按示例Notebook选取Gemini模型并跑通基础调用
33. 注册企业业务API为函数工具，配置Function Calling
44. 编写Agent指令与多轮对话逻辑，搭建原型
55. 用测试用例验证工具调用准确率并记录问题
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_version |
选用的Gemini模型版本 | gemini-3.8-flash |
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project |
region |
API调用区域 | us-central1 |
temperature |
模型输出随机性 | 0.2 |
效果示例
参考示例Notebook完成配置后，Agent可接收用户自然语言提问，自动调用注册的订单查询函数，返回结构化订单状态，并支持多轮追问，验证工具调用链路可用。
企业落地建议
建议先以单个业务场景做PoC，跑通模型调用与函数工具链路，再逐步扩展工具集。注意权限最小化、调用日志留存与成本监控，避免直接上生产。
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