谷歌云生成式AI代理开发
基于谷歌云和Gemini企业代理平台的生成式AI示例代码与笔记本集合。
适用场景
1
企业级AI Agent原型开发
2
Gemini模型应用开发学习
3
谷歌云AI服务集成验证
4
多模态AI应用技术验证
5
Agent工作流架构设计参考
核心Prompt（安装配置用）
基于Google Cloud生成式AI平台，使用Gemini Enterprise Agent Platform构建企业级AI Agent。开发者可参考项目中的Jupyter Notebook示例，快速实现以下能力：1）调用Gemini模型完成文本生成、摘要、分类等任务；2）集成Vertex AI实现模型微调与部署；3）结合LangChain等框架构建多步骤Agent工作流；4）通过RAG架构接入企业私有知识库；5）使用函数调用（Function Calling）连接外部API和数据库。示例覆盖从基础Prompt工程到复杂Agent编排的完整链路，适合企业技术团队作为Agent开发的起点，降低从零搭建的技术门槛。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform、LangChain、Jupyter Notebook、Cloud Storage、BigQuery
安装部署步骤
11. 克隆项目并配置Google Cloud项目与认证
22. 选择对应场景的Jupyter Notebook进行学习
33. 调用Gemini API完成模型推理与Agent逻辑验证
44. 集成企业数据源与外部工具进行扩展开发
55. 部署至Vertex AI或Cloud Run实现生产化
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 |
temperature |
生成随机性参数 | 0.2 |
效果示例
技术团队通过Notebook示例，2小时内完成Gemini模型调用与RAG问答Agent搭建，验证企业知识库检索增强生成流程，输出可运行的Agent原型。
企业落地建议
建议技术团队先从官方Notebook跑通基础调用，再结合企业数据做RAG和函数调用扩展，注意评估API成本与数据合规。
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