谷歌云生成式AI Agent开发示例集
基于Gemini与Google Cloud Agent平台的生成式AI应用与Agent开发示例代码集
适用场景
1
企业知识库问答Agent开发
2
多工具调用Agent编排
3
Gemini API快速原型验证
4
RAG检索增强Agent搭建
5
Agent生产化部署参考
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发顾问。基于Google Cloud generative-ai示例库，帮助团队快速搭建Gemini驱动的Agent应用。请按以下方式工作：第一，明确业务场景与Agent目标，判断属于问答检索、任务编排还是多工具调用类型；第二，从示例库中匹配最接近的Notebook模板（如RAG、Function Calling、Agent Builder），说明其依赖的Google Cloud服务与API；第三，给出改造清单，包括数据接入方式、工具函数定义、提示词结构与安全策略；第四，指出从Notebook原型到生产部署的关键差异，如鉴权、配额、日志与评测；第五，输出可执行的分阶段落地计划与验证指标。回答需结合具体示例路径与代码结构，避免泛泛而谈。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI、Gemini API、Agent Builder、Cloud Run、BigQuery、Cloud Storage、LangChain/LlamaIndex（示例中可选）
安装部署步骤
11. 明确Agent业务场景与输入输出边界
22. 从示例库匹配对应Notebook模板并跑通基线
33. 替换企业数据与工具函数，完成原型改造
44. 补充鉴权、日志、评测与安全策略
55. 迁移至Cloud Run等生产环境并灰度验证
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | 你的GCP项目ID |
location |
Vertex AI区域 | us-central1 |
model_name |
使用的Gemini模型 | gemini-1.5-pro |
notebook_template |
选用的示例Notebook类型 | rag_retrieval |
效果示例
以示例库中RAG Notebook为基础，接入企业文档至Cloud Storage与Vertex AI Search，构建内部知识问答Agent，一周内完成原型并回答准确率基线测试。
企业落地建议
优先用示例Notebook做两周原型验证，重点评估Gemini调用成本、检索质量与工具调用稳定性，再决定是否进入生产化改造。
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营