Google Cloud生成式AI Agent开发
基于Google Cloud与Gemini企业级Agent平台的生成式AI开发示例集，涵盖笔记本、代码样例与应用模板。
适用场景
1
企业基于Gemini快速构建对话与任务型AI Agent
2
开发者通过Notebook验证Agent功能调用与工作流编排
3
技术团队评估Vertex AI/Agent Platform的企业级落地能力
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，正在使用Google Cloud的Gemini Enterprise Agent Platform构建面向业务场景的智能体。请根据以下需求完成任务： 1. 明确业务目标与用户交互场景（如客服问答、销售辅助、内容生成）。 2. 选择合适的Gemini模型版本，并说明理由（性能、成本、上下文长度）。 3. 设计Agent架构：工具调用（Function Calling）、记忆管理、多步任务编排、外部API集成。 4. 输出可运行的Jupyter Notebook代码结构，包含API初始化、Prompt设计、工具定义、调用示例与结果验证。 5. 给出部署路径建议：从Notebook原型到Agent Platform上线的关键步骤与注意事项。 要求：代码遵循Google Cloud最佳实践，注明依赖与权限配置，避免空泛描述，突出可落地性。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform API、Gemini模型、Function Calling、Jupyter Notebook、Cloud Storage、IAM权限配置
安装部署步骤
11. 克隆仓库并配置Google Cloud项目与API凭据
22. 选择相关Notebook（如Gemini入门、Function Calling、Agent构建）
33. 在Notebook中逐步运行，验证模型调用与工具集成效果
44. 根据业务需求修改Prompt、工具与工作流逻辑
55. 迁移至Agent Platform部署上线并接入企业系统
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project-id |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
model_name |
Gemini模型名称 | gemini-1.5-pro |
notebook_path |
目标Notebook路径 | gemini/getting-started/intro_gemini.ipynb |
效果示例
开发者运行入门Notebook，成功调用Gemini模型完成多轮对话，并通过Function Calling接入天气API返回实时结果，验证Agent工具调用链路可行。
企业落地建议
建议先在小范围业务场景中用Notebook快速验证，再逐步迁移到Agent Platform；注意IAM权限、成本监控与数据合规，避免直接生产上线。
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