谷歌云生成式AI与Agent开发
基于谷歌云Gemini与Agent Platform的生成式AI与智能体开发示例代码集。
适用场景
1
企业级AI Agent原型开发
2
Gemini模型功能调用与工具集成
3
生成式AI工作流搭建与验证
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI应用开发者，需要基于Google Cloud的Gemini模型与Gemini Enterprise Agent Platform构建一个智能体应用。请结合仓库中的示例notebook，完成以下任务：1）确定目标业务场景与Agent的职责边界；2）选择合适的Gemini模型版本并配置访问凭证；3）通过function calling或工具调用接入企业数据源或外部API；4）使用Agent Platform构建对话与任务编排流程；5）在notebook中逐步验证每个环节的输出，并记录关键参数与异常处理策略。最终输出一套可复用的开发模板，包含配置说明、调用链路和测试用例，便于团队后续扩展到生产环境。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform SDK、Gemini模型API、Google Cloud认证（ADC/Service Account）、Jupyter Notebook环境、可选Cloud Storage与BigQuery。
安装部署步骤
11. 克隆仓库并配置Google Cloud项目与认证凭证
22. 运行gemini入门notebook验证模型调用
33. 参考function calling示例接入企业工具或数据源
44. 在Agent Platform中编排多步任务流程
55. 本地测试并整理可复用的开发模板
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project-id |
location |
模型调用区域 | us-central1 |
model_name |
使用的Gemini模型版本 | gemini-3.8-flash |
temperature |
生成随机性控制 | 0.2 |
效果示例
开发者参照仓库notebook，在30分钟内完成Gemini模型调用与一个工具调用示例，成功让Agent查询企业内部订单数据并返回结构化结果。
企业落地建议
建议先在测试项目验证模型与Agent Platform调用链，明确数据权限与成本边界，再逐步接入生产系统，避免直接上线高权限工具。
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