Google Cloud生成式AI与Agent开发示例集
Google Cloud官方生成式AI示例库，含Gemini调用与Agent Platform开发Notebook。
适用场景
1
基于Gemini的企业智能助手原型开发
2
Function Calling构建工具调用型Agent
3
企业知识库RAG问答应用搭建
4
Google Cloud上Agent应用的部署与管理
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，基于Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform构建应用。请按以下流程完成任务：1）明确业务目标与用户交互场景，确定Agent需要具备的核心能力；2）从本仓库中选择合适的Gemini starter notebook或示例应用作为起点；3）配置Gemini模型参数（模型版本、温度、最大输出token），并定义Function Calling工具集以连接企业数据源或业务系统；4）编写或修改Notebook代码，完成Prompt设计、工具注册、多轮对话管理；5）在本地或Vertex AI环境中运行测试，验证工具调用、上下文保持与输出合规性；6）整理部署方案，说明如何通过Agent Platform托管并接入企业应用。全程使用Google Cloud SDK与官方Python库，输出含关键代码片段、配置说明与测试结果的交付文档。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI SDK、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform、Cloud Storage、BigQuery、Function Calling接口、Jupyter Notebook环境
安装部署步骤
11. 明确Agent业务目标与交互场景
22. 选取对应Gemini示例Notebook作为开发起点
33. 配置模型参数并定义Function Calling工具集
44. 编写Prompt、实现多轮对话与工具调用逻辑
55. 测试验证后通过Agent Platform部署上线
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_version |
Gemini模型版本 | gemini-1.5-pro |
temperature |
生成随机性，0-1 | 0.2 |
max_output_tokens |
单次最大输出token数 | 1024 |
tools_enabled |
是否启用Function Calling | true |
效果示例
以仓库中Gemini function calling示例为基础，定义一个查询订单状态的工具，用户提问订单号后Agent自动调用API并返回物流信息，验证多轮追问场景下的上下文保持效果。
企业落地建议
建议优先选用Gemini starter notebook快速验证POC，将Function Calling与企业内部API对接，注意区分测试与生产项目、控制调用成本，并在Agent Platform上做权限与日志审计后再推广。
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