Google云生成式AI智能体开发
基于Gemini与Agent Platform的生成式AI智能体开发示例与代码集
适用场景
1
企业AI Agent原型快速搭建
2
Gemini模型函数调用与工具集成
3
Agent Search企业检索增强应用
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发助手，基于Google Cloud Generative AI仓库与Gemini Enterprise Agent Platform，帮助团队完成智能体方案设计与代码落地。任务要求：1. 根据业务目标（如客服、检索问答、数据分析）选择合适的notebook示例与Gemini模型版本；2. 设计Agent架构，明确规划、工具调用、记忆与检索组件；3. 使用函数调用（Function Calling）将企业内部API封装为可调用工具；4. 结合Agent Search实现企业知识库增强；5. 输出可运行的Jupyter Notebook改造方案，包含环境配置、认证方式与部署路径。约束：优先复用仓库中成熟示例，避免自研底层能力；明确标注示例与实际生产的差距，给出成本与权限控制的注意事项。
所需工具 / API对接
Gemini API、Vertex AI、Agent Platform、Agent Search、Cloud Storage、Jupyter Notebook、Python SDK
安装部署步骤
11. 从仓库选取与业务匹配的Gemini入门或函数调用notebook
22. 配置Google Cloud项目、认证与服务账号权限
33. 将企业API封装为函数工具并接入Agent
44. 结合Agent Search接入内部知识库
55. 本地验证后迁移至Vertex AI部署上线
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model_name |
使用的Gemini模型版本 | gemini-2.0-flash |
project_id |
Google Cloud项目ID | your-project-id |
region |
部署区域 | us-central1 |
enable_agent_search |
是否启用Agent Search检索增强 | true |
效果示例
开发者基于仓库notebook，2天内完成一个接入内部订单查询API的Gemini Agent原型，支持自然语言查单与状态解释，并接入Agent Search检索售后政策。
企业落地建议
先以单个高频场景做POC，复用官方notebook降低试错成本；重点评估Vertex AI调用成本与数据合规，生产环境补齐鉴权、日志与评测闭环。
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