Google Cloud生成式AI Agent示例库
基于Gemini与Agent Platform的生成式AI工作流代码示例与Notebook集合。
适用场景
1
快速搭建Gemini模型调用原型
2
开发带函数调用的企业Agent
3
构建Agent Search智能检索应用
4
Gemini多场景用例验证与演示
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发者，基于Google Cloud的Gemini模型与Gemini Enterprise Agent Platform进行原型开发。任务：从generative-ai仓库中选取合适的notebook或代码示例，搭建一个可运行的Agent原型。要求：1）依据业务场景（如检索增强、函数调用、多轮对话）选择对应目录（gemini/、search/等）；2）在Google Cloud环境中配置项目、启用Vertex AI与Agent Platform API、完成认证；3）运行notebook并理解关键代码，包括模型调用、工具注册、会话管理；4）将示例改造为贴合企业数据的版本，替换示例数据与提示词；5）记录改造点与依赖，输出可复现的部署说明。注意：优先使用最新Gemini模型示例，确保配额与计费可控，敏感数据脱敏后再测试。
所需工具 / API对接
Google Cloud项目、Vertex AI API、Gemini Enterprise Agent Platform、Jupyter Notebook、Google Cloud SDK认证
安装部署步骤
11. 克隆仓库并按场景定位对应目录与notebook
22. 配置GCP项目、启用API并完成认证
33. 运行示例notebook验证模型与Agent能力
44. 替换示例数据与提示词改造为企业版本
55. 记录依赖与改造点，输出部署说明
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | 无 |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
model_name |
使用的Gemini模型版本 | 最新Gemini模型 |
scenario_dir |
示例目录，如gemini/或search/ | gemini/ |
效果示例
开发者运行gemini/下的入门notebook，完成认证后调用Gemini模型实现函数调用，替换为企业订单查询工具后形成可演示的客服Agent原型。
企业落地建议
建议先在沙箱项目验证示例，再按业务场景裁剪notebook，注意配额、计费与数据脱敏，逐步过渡到生产部署。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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