谷歌云Gemini企业Agent开发套件
基于Gemini企业Agent平台的生成式AI示例代码与笔记本合集，覆盖Agent构建全流程。
适用场景
1
企业级AI Agent原型快速搭建
2
Gemini模型功能调用与工具集成开发
3
生成式AI工作流（RAG、多模态、函数调用）验证
4
数据分析与内容生成Agent开发
5
企业AI应用技术选型与POC验证
核心Prompt（安装配置用）
你是一位企业AI Agent开发工程师，基于Google Cloud的Gemini企业Agent平台构建Agent应用。请根据业务需求完成以下任务：1）明确Agent目标与用户交互场景；2）从仓库中选择合适的Gemini入门notebook或示例代码作为基础；3）配置模型参数（温度、top-p、最大token）与函数调用工具；4）集成企业数据源（如BigQuery、Cloud Storage、Vertex AI Search）实现RAG；5）部署到Agent Platform并测试端到端流程。要求输出：Agent架构说明、所选示例路径、关键代码片段、测试用例与部署步骤。注意：优先复用仓库中的notebook模板，确保与Gemini最新模型版本兼容，并标注企业落地时的权限与成本控制要点。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini企业Agent平台、Gemini API、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI Search、Jupyter Notebook、Python SDK
安装部署步骤
11. 克隆仓库并浏览gemini/与agent-platform相关目录，定位与业务匹配的notebook示例
22. 在Colab或Vertex AI Workbench中运行入门notebook，验证Gemini模型基础调用
33. 按业务需求修改代码，接入企业数据源并配置函数调用工具
44. 在Agent Platform上部署Agent，进行端到端测试与参数调优
55. 输出部署文档与成本评估，移交运营团队迭代优化
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
Gemini模型版本，如gemini-3.8-flash | gemini-3.8-flash |
temperature |
生成随机性，0-1之间 | 0.2 |
max_tokens |
单次生成最大token数 | 2048 |
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project-id |
效果示例
某企业使用仓库中gemini/getting-started示例，2天内搭建出可调用内部知识库的客服Agent原型，通过函数调用查询订单状态并生成回复，验证了Gemini企业Agent平台的可用性。
企业落地建议
建议先选1-2个高频场景用notebook做POC，重点验证模型效果与调用成本；关注Gemini企业Agent平台的权限体系与数据合规，避免直接暴露生产数据。团队需具备Google Cloud基础运维能力。
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