Google Cloud 企业级AI Agent开发示例库
基于Gemini与Agent Platform的企业AI Agent开发代码、Notebook与应用示例集合。
适用场景
1
企业级Agent应用快速原型开发
2
Gemini函数调用与工具集成验证
3
多模态与RAG工作流技术选型参考
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Google Cloud的Gemini与Agent Platform构建一个可落地的业务Agent。请按照以下要求完成任务： 1. 需求分析：明确Agent的业务目标、输入输出形式、可调用的工具（函数调用）、所需数据源（如BigQuery、Cloud Storage、向量库）以及合规约束。 2. 架构设计：说明采用的Gemini模型版本、Agent编排方式（如Agent Platform/Vertex AI Agent Builder）、记忆与状态管理、工具调用链路、RAG检索流程。 3. 示例实现：参考generative-ai仓库中的Notebook与样例应用，给出可运行的实现思路或关键代码片段，包括提示词模板、函数定义、检索器配置。 4. 部署与评估：给出部署到Google Cloud的路径（如Vertex AI端点、Cloud Run）、评估指标（准确率、工具调用成功率、延迟、成本）与迭代方法。 5. 输出要求：结构化、可执行，标注所需API与服务，并说明潜在限制与替代方案。
所需工具 / API对接
Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform（Vertex AI）、Vertex AI Agent Builder、Cloud Run、BigQuery、Cloud Storage、Vector Search、Cloud Functions
安装部署步骤
11. 阅读仓库中的gemini/getting-started与function calling示例，明确模型能力边界
22. 基于业务需求选择Agent编排方案并定义工具（函数）清单
33. 参考样例Notebook编写原型，配置RAG与工具调用链路
44. 在Agent Platform上测试、评估并调优提示词与检索参数
55. 部署到Cloud Run或Vertex AI端点，接入监控与成本管理
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud 项目ID | your-gcp-project |
location |
Vertex AI/Gemini 区域 | us-central1 |
model_name |
使用的Gemini模型版本 | gemini-3.8-flash |
agent_platform |
是否使用Gemini Enterprise Agent Platform | true |
retrieval_source |
RAG检索数据源类型 | Vertex AI Vector Search |
效果示例
参考仓库Notebook，用Gemini 3.8 Flash与Agent Platform搭建一个客服Agent，通过函数调用查询订单API并检索知识库，返回结构化答复，部署到Cloud Run后可承接日均千级咨询。
企业落地建议
先选1到2个高频场景做POC，复用仓库Notebook验证模型与工具调用，评估延迟与成本后再扩展；建议优先使用Agent Platform托管能力，降低运维复杂度。
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