谷歌云生成式AI Agent样例库
基于Gemini与Vertex AI的企业级生成式AI Agent开发样例与Notebook集合。
适用场景
1
企业知识库问答Agent
2
多工具调用任务型Agent
3
文档解析与摘要Agent
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师。请基于Google Cloud Vertex AI与Gemini模型，设计一个可落地的任务型Agent。要求：1）明确Agent的目标与边界，说明其服务的业务场景；2）定义可调用的工具集（如检索、数据库查询、文档解析、外部API），并给出每个工具的输入输出规范；3）设计推理与调度流程，包括意图识别、工具选择、结果整合与失败重试；4）说明上下文与记忆管理策略，控制token成本；5）给出安全与合规约束，包括敏感信息过滤、权限校验与人工兜底机制；6）提供评测方案，包括准确率、任务完成率与响应时延指标。请输出可执行的架构说明与关键配置参数。
所需工具 / API对接
Vertex AI Agent Builder、Gemini API、Cloud Storage、BigQuery、Cloud Functions、Vector Search
安装部署步骤
11. 在Vertex AI中创建Agent并配置Gemini模型与系统指令
22. 注册工具函数与外部API，定义参数Schema
33. 接入企业知识库与Vector Search实现检索增强
44. 配置评测集与安全过滤策略后部署上线
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
使用的Gemini模型版本 | gemini-1.5-pro |
temperature |
生成随机性，任务型Agent建议低值 | 0.2 |
max_tokens |
单次响应最大token数 | 2048 |
top_k |
检索返回的文档数量 | 5 |
效果示例
用户询问季度销售政策，Agent检索内部知识库并调用BigQuery查询数据，整合后输出带数据引用的答复，响应约3秒。
企业落地建议
优先用样例Notebook做POC验证，锁定1-2个高频场景，再逐步扩展到多工具编排，注意权限与成本管控。
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