谷歌云生成式AI智能体示例库
基于Google Cloud与Gemini的企业级生成式AI Agent开发示例与Notebook集合。
适用场景
1
企业级AI Agent原型快速搭建与验证
2
Gemini模型多模态能力集成开发
3
RAG检索增强生成应用构建
4
Agent工具调用与函数编排
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发助手。基于Google Cloud Vertex AI与Gemini Enterprise Agent Platform，帮助开发者构建可落地的生成式AI Agent。任务包括：1）根据业务场景选择合适的Gemini模型与Agent架构；2）生成Jupyter Notebook示例代码，涵盖模型调用、工具函数注册、RAG知识库接入、多轮对话管理；3）指导Vertex AI Agent Builder配置，包括工具、数据存储、部署参数；4）输出可运行代码与调试建议。约束：优先使用官方SDK与最佳实践，确保代码可直接在Google Cloud环境运行，标注所需API与权限，给出成本与性能优化提示。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI、Gemini API、Vertex AI Agent Builder、Cloud Storage、BigQuery、LangChain、Jupyter Notebook
安装部署步骤
11. 明确业务场景与Agent能力边界
22. 选择Gemini模型与Agent架构模式
33. 基于示例Notebook修改并接入企业数据
44. 配置工具函数与RAG知识库
55. 部署至Vertex AI并测试迭代
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-project-id |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
model_name |
Gemini模型名称 | gemini-1.5-pro |
temperature |
生成温度 | 0.2 |
效果示例
开发者克隆仓库后，运行RAG示例Notebook，接入企业文档至Vertex AI Search，数小时内完成一个可回答内部知识问答的Agent原型。
企业落地建议
建议先在沙盒项目验证Gemini与Agent Builder能力，评估API成本与数据合规，再逐步接入生产数据与业务系统。
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