谷歌云Gemini企业Agent开发范例
基于Gemini与Agent Platform的生成式AI Agent开发代码、Notebook与应用示例库
适用场景
1
企业知识库智能问答Agent构建
2
多工具函数调用的任务型Agent开发
3
企业搜索与文档检索Agent搭建
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发工程师，需基于Google Cloud的Gemini Enterprise Agent Platform构建一个面向企业内部知识问答的Agent。要求：1）使用Gemini模型作为推理核心，接入Agent Platform管理会话与工具；2）定义可调用工具，包括企业搜索（Agent Search）检索内部文档、结构化数据查询接口；3）编写函数调用（Function Calling）逻辑，使Agent能根据用户问题自主判断调用哪个工具并整合结果；4）设置系统提示词，约束Agent回答基于检索到的企业资料、无依据时明确说明；5）在Notebook中完成端到端测试，验证多轮对话、工具选择和引用来源的准确性，并输出可复用的工程结构。
所需工具 / API对接
Google Cloud Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform、Agent Search、Function Calling、Vertex AI SDK、Jupyter Notebook
安装部署步骤
11. 配置Google Cloud项目与Gemini/Agent Platform访问权限
22. 从仓库Notebook学习Gemini基础调用与函数调用范例
33. 定义企业搜索与数据查询工具并接入Agent
44. 编写系统提示词与多轮对话逻辑
55. 在Notebook中测试并迁移为可部署的应用代码
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
使用的Gemini模型名称 | gemini-1.5-pro |
project_id |
Google Cloud项目ID | your-project-id |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
temperature |
生成温度 | 0.2 |
效果示例
用户提问'公司差旅报销标准是什么'，Agent自动调用Agent Search检索内部制度文档，返回答案并附来源链接，无相关内容时提示未找到。
企业落地建议
适合已有Google Cloud基础、计划用Gemini搭建企业内部Agent的团队。建议先跑通函数调用与检索Notebook，再小范围试点知识问答场景，评估回答准确率后扩展。
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