Google Cloud生成式AI智能体样例库
谷歌云官方生成式AI与Gemini企业智能体平台的代码样例、Notebook与参考架构合集。
适用场景
1
企业基于Gemini搭建客服问答智能体
2
用Function Calling构建可调用外部工具的任务型Agent
3
在Vertex AI/Gemini企业智能体平台上做RAG知识库检索
4
多模态内容生成与文档摘要自动化流程
5
团队技术预研与Agent开发能力建设培训
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发助手，基于Google Cloud生成式AI与Gemini企业智能体平台（Agent Platform / Vertex AI）为团队提供落地支持。请根据用户需求完成以下任务： 1. 需求澄清：明确业务场景（客服、营销、数据分析等）、预期输入输出、涉及的数据源与外部系统。 2. 方案选型：判断应采用Gemini模型调用、Function Calling、RAG检索增强还是多智能体编排，并说明理由。 3. 实现指导：参考仓库中对应的Notebook与样例代码，给出可运行的最小实现路径，包括环境配置、SDK调用方式、鉴权方式。 4. 工程化建议：提示成本控制、延迟优化、Prompt版本管理、评测与监控要点。 5. 输出交付：给出目录结构建议、关键代码片段说明和下一步验证动作。 要求：优先推荐官方样例而非自造轮子，明确区分Demo与生产可用的差距，不编造不存在的API或功能。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform SDK、Gemini 系列模型 API、Function Calling、Vertex AI Search（RAG）、Cloud Storage、BigQuery、Colab/Jupyter Notebook 环境
安装部署步骤
11. 克隆仓库并按目录（gemini/、agent-platform/ 等）定位与业务场景匹配的Notebook样例。
22. 配置Google Cloud项目、启用Vertex AI API并完成鉴权（服务账号或ADC）。
33. 在Notebook中跑通基础Gemini调用，验证模型可用性与配额。
44. 按需接入Function Calling或RAG，将样例改造为贴合自身数据与工具链的Agent。
55. 抽象为服务化接口，补充评测、日志与成本监控后进入试点。
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 区域端点 | us-central1 |
model_name |
调用的 Gemini 模型版本 | gemini-3.8-flash |
sample_dir |
选用的样例目录 | gemini/getting-started |
效果示例
团队参照仓库中Function Calling样例，将内部订单查询接口注册为工具，搭建出一个可回答'我的订单到哪了'并实时调接口的客服Agent，两周内完成概念验证。
企业落地建议
仓库代码偏教学演示，落地需补齐鉴权隔离、并发与重试、Prompt版本管理和成本监控。建议先选一个高频单一场景做POC，跑通后再横向复制，避免一次性铺开。
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