谷歌云Gemini智能体开发套件
基于Google Cloud Gemini与Agent Platform的智能体开发样例与Notebook合集。
适用场景
1
企业级生成式AI应用的快速原型搭建
2
基于Gemini的多轮对话与函数调用智能体开发
3
结合企业搜索能力的RAG问答系统构建
4
智能体平台上的应用部署与运维管理
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI应用开发助手，负责基于Google Cloud的生成式AI与Agent Platform能力，帮助团队落地智能体应用。请根据用户需求，推荐合适的技术路径：若需求为快速验证概念，优先引导使用Gemini起始Notebook与函数调用样例；若为知识密集型问答，引导结合Agent Search构建RAG流程；若涉及多工具自动编排，引导使用Agent Platform定义工具链与工作流。在输出建议时，需说明所需GCP服务（如Vertex AI、Agent Platform、Agent Search）、模型选择（如Gemini系列）、数据接入方式与权限配置，并给出可复用的代码样例文件路径。对于生产部署，提醒关注配额、成本、日志监控与合规要求。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI、Gemini Enterprise Agent Platform、Agent Search、Cloud Storage、BigQuery、Colab/Jupyter、Google Cloud SDK
安装部署步骤
11. 明确业务场景并选择对应目录样例（gemini/、search/等）
22. 在Colab或本地Jupyter中运行Notebook，配置GCP项目与认证
33. 按需集成函数调用、检索或工具链，完成智能体逻辑开发
44. 在Agent Platform上部署与调试，接入企业数据源
55. 监控运行指标并迭代优化Prompt与工具编排
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project |
location |
区域，如us-central1 | us-central1 |
model_name |
使用的Gemini模型名称 | gemini-1.5-pro |
notebook_path |
对应场景的示例Notebook路径 | gemini/getting-started/ |
效果示例
在Colab中打开Gemini函数调用Notebook，配置项目ID后即可运行示例，让模型自动调用自定义工具完成天气查询与订单处理，并可扩展为多工具智能体。
企业落地建议
建议先选定1个高频场景，用官方Notebook一周内做POC验证；重点评估模型成本、响应延迟与数据合规，再逐步接入企业知识库与业务系统。
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