谷歌云生成式AI代理样例库
基于Google Cloud与Gemini的生成式AI及企业Agent开发样例代码与Notebook合集。
适用场景
1
企业级AI Agent原型快速开发验证
2
基于Gemini的多轮对话与工具调用Agent搭建
3
RAG知识库问答与文档智能处理应用
4
多Agent协作与工作流编排示例参考
5
企业AI应用技术选型与架构验证
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生成式AI样例库，为指定业务场景设计并实现一个可运行的Agent原型。要求：1）明确Agent目标与输入输出；2）选择合适的基础模型（如Gemini系列）；3）设计Prompt与工具调用逻辑，包括函数声明与参数校验；4）如需外部知识，接入检索增强生成（RAG）流程；5）编写Jupyter Notebook逐步演示调用流程与结果；6）给出异常处理与成本控制建议。请输出：场景描述、架构图说明、关键代码片段、运行步骤、预期输出与实际测试结果对比。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI、Gemini API、Agent Builder、Cloud Functions、BigQuery、Vector Search、Jupyter Notebook
安装部署步骤
11. 克隆仓库并配置Google Cloud项目与API凭据
22. 选择匹配场景的Notebook样例，替换业务数据与Prompt
33. 配置工具函数与Agent调用链，本地运行验证
44. 接入RAG或外部API，完成端到端测试
55. 整理结果并沉淀为可复用模板
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 |
使用的Gemini模型名称 | gemini-1.5-pro |
temperature |
生成温度，控制随机性 | 0.2 |
效果示例
以客服场景为例，运行Notebook后Agent可识别用户意图、调用订单查询工具并返回结构化结果，响应时间约2-3秒，准确率依赖Prompt与工具定义质量。
企业落地建议
建议先在沙箱环境验证样例，再按业务场景裁剪Prompt与工具集；重点评估数据合规、调用成本与模型版本稳定性，逐步从原型过渡到生产。
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