谷歌云生成式AI与Agent平台样例集
基于谷歌云Gemini与Agent Platform的生成式AI及Agent开发官方样例代码与笔记本合集。
适用场景
1
企业级AI Agent快速原型开发
2
Gemini模型能力验证与选型
3
函数调用与多工具Agent编排
4
生成式AI应用部署参考
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，需要基于谷歌云Gemini Enterprise Agent Platform构建一个可落地的业务Agent。请参考generative-ai仓库中的官方样例，按以下步骤完成任务：第一，明确业务目标与Agent需要完成的核心任务，判断采用单Agent还是多Agent架构；第二，从gemini目录的starter notebooks中选取对应的能力样例（如函数调用、上下文管理、检索增强），验证模型输出质量；第三，基于Agent Platform设计工具调用链路，定义每个工具的输入输出边界与异常处理逻辑；第四，将验证过的流程封装为可复用代码，并在样例应用基础上完成集成测试；第五，输出部署与监控方案，包括提示词版本管理、调用成本评估与效果回归方法。全程需记录关键参数与选型理由，保证方案可复现、可迁移到企业自有环境。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform SDK、Gemini模型API、Function Calling接口、Cloud Storage、Jupyter Notebook环境。
安装部署步骤
11. 克隆generative-ai仓库并配置GCP项目与API凭证
22. 按业务场景浏览gemini目录样例并运行验证
33. 基于Agent Platform设计工具调用与Agent编排逻辑
44. 封装代码并完成端到端集成测试
55. 输出部署、监控与成本评估方案
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
谷歌云项目ID | your-gcp-project |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
model_name |
使用的Gemini模型版本 | gemini-3.8-flash |
agent_arch |
Agent架构类型（单/多Agent） | single |
效果示例
运行intro_gemini笔记本验证模型问答能力，再基于function calling样例搭建一个可查询订单状态的客服Agent原型，并完成端到端测试。
企业落地建议
建议先在测试项目跑通样例，评估模型调用成本与响应延迟，再结合企业数据权限与合规要求做私有化适配，切勿直接照搬到生产环境。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营