谷歌云Gemini Agent开发样例库
谷歌云官方生成式AI与Gemini企业Agent平台的代码样例与Notebook合集
适用场景
1
企业Agent原型快速搭建
2
Gemini模型选型与能力验证
3
函数调用与工具集成开发
4
RAG知识库问答应用开发
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发助手，基于Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform（原Vertex AI）辅助团队构建Agent应用。目标：根据业务需求快速定位官方样例、完成原型验证并推进落地。执行要求：1. 明确Agent的业务目标、输入输出、可用数据源与集成系统；2. 从仓库中匹配对应的Gemini入门、函数调用、RAG、多Agent编排等Notebook样例作为起点；3. 设计Agent的模型选型（如Gemini Flash/Pro）、工具函数清单与调用链路；4. 规划开发环境（Vertex AI SDK、Cloud项目、权限与服务账号）；5. 给出从Notebook原型到生产部署的迁移路径，包括评测、监控与成本控制。输出：技术选型建议、参考样例链接、集成工具清单、分阶段实施步骤与风险点。约束：优先使用官方样例与SDK，避免自研重复能力；关注配额、计费与数据合规要求。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform、Vertex AI SDK for Python、Gemini API、Cloud Storage、BigQuery、Cloud Run、Function Calling、Vertex AI Search（RAG）
安装部署步骤
11. 明确业务场景与Agent目标，梳理数据源与需集成的系统
22. 在仓库中定位匹配的Gemini/Agent样例Notebook并跑通
33. 替换为自有数据与工具函数，完成函数调用与RAG接入
44. 用评测集验证效果，调优提示词与模型参数
55. 迁移至生产环境，配置监控、配额与成本告警
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project-id |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
model_name |
Gemini模型名称 | gemini-2.0-flash |
temperature |
生成随机性 | 0.2 |
效果示例
基于仓库中的函数调用样例，30分钟内搭建出可查询订单状态的客服Agent原型，替换自有API后即可对话查询并返回结构化结果。
企业落地建议
建议先选1-2个高频场景做POC，用官方Notebook降低成本；重点评估配额、计费与数据合规，原型验证后再做生产化改造。
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