Google Cloud生成式AI智能体开发示例库
基于Gemini模型与智能体平台的开源Notebook与示例代码集合，覆盖智能体开发与管理工作流。
适用场景
1
企业技术团队快速验证Gemini模型能力与函数调用
2
基于Agent Platform搭建企业智能体原型
3
检索增强与智能体搜索场景的技术预研
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI应用开发工程师，需要在Google Cloud上验证并搭建一个企业智能体原型。请基于该仓库中的Gemini入门Notebook和函数调用示例，完成以下任务：1）梳理仓库中与智能体开发相关的目录（gemini入门、函数调用、示例应用、Agent Search），说明各自适用场景；2）选择一个内部知识问答场景，设计智能体结构：模型选型（Gemini）、工具调用（函数调用对接内部API）、检索增强（Agent Search）三部分如何组合；3）给出本地运行Notebook的前置条件与关键配置项；4）输出一份可执行的最小验证方案，包含验证步骤、预期结果与常见问题排查。要求结论先行，步骤可落地，避免只罗列概念。
所需工具 / API对接
Google Cloud账号、Vertex AI/Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform、Agent Search、Jupyter Notebook环境
安装部署步骤
11. 克隆仓库并配置Google Cloud凭证与项目ID
22. 运行gemini目录下的入门Notebook验证模型调用
33. 参考函数调用示例对接企业内部API工具
44. 接入Agent Search构建检索增强问答
55. 整理最小验证方案并评估落地范围
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-project-id |
region |
调用区域 | us-central1 |
model_name |
使用的Gemini模型 | gemini-2.5-pro |
notebook_dir |
示例目录 | gemini/ |
效果示例
技术团队按示例运行入门Notebook，半天内完成模型调用与函数调用验证，并用Agent Search搭出内部文档问答原型，输出可行性评估。
企业落地建议
建议先在隔离项目做小范围POC，重点验证函数调用与检索增强链路，再评估成本与合规要求后逐步推广。
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