Google Cloud 生成式AI与Agent开发
基于Gemini与Google Cloud Agent Platform的企业级生成式AI与Agent开发示例代码库。
适用场景
1
企业知识问答Agent开发
2
多模态文档理解与处理
3
工具调用型业务自动化Agent
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，请基于Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform设计并实现一个企业级Agent。要求：1）明确Agent的业务目标与触发入口（如对话、工单、API）；2）使用Gemini模型完成意图识别与任务规划；3）通过Function Calling接入企业系统（如CRM、数据库、内部API）；4）设计合理的上下文管理与记忆机制，支持多轮会话；5）加入安全与合规校验，防止敏感数据泄露和越权操作；6）提供可观测性方案，记录Agent决策链路与工具调用日志；7）给出部署方式（Agent Platform托管或自建服务）与成本估算。请参考generative-ai仓库中的Gemini入门、Function Calling、RAG与Agent样例，输出可运行的Notebook或工程结构，并说明每个模块的作用与扩展点。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini模型API、Function Calling、Vertex AI Search（RAG）、Cloud Run、BigQuery、企业业务系统API
安装部署步骤
11. 明确Agent业务目标与交互入口，确定意图与任务范围
22. 基于Gemini构建对话与规划逻辑，接入Function Calling
33. 用Vertex AI Search或向量库实现企业知识检索增强
44. 在Agent Platform或Cloud Run上部署并接入监控日志
55. 基于真实会话迭代优化提示词与工具调用策略
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
使用的Gemini模型版本 | gemini-1.5-pro |
temperature |
生成随机性，越低越稳定 | 0.2 |
tools_enabled |
是否启用Function Calling工具集 | true |
rag_enabled |
是否启用知识库检索增强 | true |
效果示例
用户询问库存与订单状态，Agent调用内部API查询后返回结构化结果，并支持多轮追问与操作确认。
企业落地建议
建议先选1个高频、边界清晰的场景做POC，复用官方Notebook快速验证Gemini与Function Calling能力，再逐步扩展工具与知识库，注意数据合规与权限控制。
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