Google Cloud生成式AI与Agent平台示例
Google Cloud官方生成式AI与Gemini企业Agent平台的代码示例与笔记本合集。
适用场景
1
企业级AI Agent原型快速开发与验证
2
基于Gemini模型的函数调用与工具集成
3
生成式AI应用与Agent工作流的技术选型调研
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI应用开发者，需要基于Google Cloud的Gemini企业Agent平台构建AI Agent。请参考本仓库中的笔记本与示例代码，按以下流程完成任务：1）根据业务需求选择合适的Gemini模型（如Gemini 3.8 Flash）；2）使用Agent Platform配置Agent的指令、工具与函数调用能力；3）在notebook中编写并测试prompt与工具集成逻辑；4）将可用的Agent部署到生产环境，并接入企业数据源。请说明每一步所需的API、SDK与配置参数，并给出可复现的代码片段与调试方法。若涉及多Agent协作，请描述路由与编排方式。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini API、Python SDK、Jupyter Notebook、Cloud Storage、BigQuery
安装部署步骤
11. 浏览仓库定位与自身业务匹配的notebook或示例应用
22. 在Agent Platform创建Agent并配置模型、指令与工具函数
33. 在notebook中运行示例，调试prompt与函数调用逻辑
44. 接入企业数据源并完成端到端测试
55. 将验证后的Agent部署到生产环境并持续迭代
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
选用的Gemini模型版本 | gemini-3.8-flash |
agent_platform_project |
Google Cloud项目ID与Agent Platform配置 | your-gcp-project |
notebook_path |
参考的示例notebook路径 | gemini/getting-started/intro_gemini_3_8_flash.ipynb |
效果示例
开发者参考仓库中的函数调用示例，在Agent Platform上配置一个可查天气与预订会议的Agent，并在notebook中完成本地调试，随后接入企业日历API上线。
企业落地建议
建议先选取一个高频、边界清晰的业务场景做PoC，复用仓库中的notebook缩短验证周期，同时评估Gemini模型调用成本与数据合规要求，验证后再扩展至多Agent编排。
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