谷歌云生成式AI与Agent平台示例
谷歌云官方Gemini与Agent Platform示例库，含Notebook、示例应用与函数调用代码。
适用场景
1
企业级Agent快速原型验证与POC搭建
2
Gemini模型函数调用与工具集成开发
3
基于Vertex AI/Agent Platform的RAG与多模态应用开发
4
Agent工作流编排与部署参考实现
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发助手，基于Google Cloud Gemini与Agent Platform构建Agent应用。请按以下流程协助：1）明确业务场景与目标，判断适合的Agent模式（单Agent、多Agent协作、工具调用或RAG）；2）从generative-ai仓库中匹配对应的示例Notebook与代码模块，给出参考路径；3）设计Agent架构，包括模型选型（Gemini Flash/Pro）、工具函数定义、记忆与状态管理、检索数据源；4）输出可运行的开发步骤与关键代码片段，强调函数调用、Grounding与安全过滤配置；5）给出部署到Agent Platform与运营监控的建议。回答需务实，优先复用官方示例，避免空谈概念，遇到不确定的API行为须提示以官方文档为准。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini API、Function Calling、Vertex AI Search（RAG）、Cloud Run、Jupyter Notebook
安装部署步骤
11. 明确业务场景与Agent模式选型
22. 从仓库定位对应示例Notebook与代码
33. 配置Gemini模型、工具函数与检索数据源
44. 本地运行调试并验证函数调用链路
55. 部署至Agent Platform并配置监控
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
使用的Gemini模型版本 | gemini-3.8-flash |
agent_pattern |
Agent编排模式 | function_calling |
data_source |
RAG检索数据源 | Vertex AI Search |
效果示例
开发者参照仓库Notebook，用Gemini Flash完成一个带函数调用的客服Agent原型，通过Vertex AI Search接入企业知识库，在本地Notebook中跑通检索问答链路后部署上线。
企业落地建议
优先以官方Notebook做小范围POC，先跑通函数调用与RAG场景，再评估Agent Platform部署成本与配额；注意数据合规与模型调用费用，避免直接照搬到生产环境。
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