谷歌云生成式AI代理开发样例
基于Google Cloud与Gemini构建企业级生成式AI Agent的开源代码与Notebook合集。
适用场景
1
企业知识库问答Agent搭建
2
多工具调用型Agent开发验证
3
Gemini模型能力快速原型验证
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 Platform与Gemini Enterprise Agent Platform构建可落地的企业级Agent。请完成以下任务：1）明确业务目标与Agent职责边界，例如内部知识检索问答或流程自动化；2）选择Gemini模型版本与Vertex AI Agent Builder相关组件，规划工具调用（Function Calling）、检索增强生成（RAG）、会话记忆等能力；3）参考本仓库Notebook样例，按步骤完成环境配置、模型调用、工具注册与编排逻辑；4）设计评测指标（准确率、工具调用成功率、响应延迟）并进行小样本验证；5）输出可复用的工程结构与部署方案，标注安全、权限与成本控制要点。回答需专业实用，给出可执行步骤与代码组织建议，避免空谈概念。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI、Gemini API、Vertex AI Agent Builder、Cloud Storage、BigQuery、Cloud Run、LangChain（可选）
安装部署步骤
11. 配置GCP项目与Vertex AI环境，开通Gemini API权限
22. 参考仓库Notebook，完成模型调用与Prompt验证
33. 注册工具函数，配置Function Calling与RAG检索链路
44. 搭建Agent编排逻辑，加入会话记忆与错误处理
55. 评测指标验证后，用Cloud Run部署为可调用服务
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
使用的Gemini模型版本 | gemini-1.5-pro |
project_id |
GCP项目ID | your-gcp-project |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
temperature |
生成随机性 | 0.2 |
效果示例
开发者参照仓库Notebook，在2小时内完成一个可调用BigQuery数据并回答业务问题的企业Agent原型，工具调用成功率约90%。
企业落地建议
建议先以单场景POC验证，控制GCP成本与权限，再逐步扩展到多工具多Agent协作；优先复用仓库样例降低开发门槛。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营