谷歌Gemini企业Agent开发示例集
基于Google Cloud与Gemini的生成式AI及企业Agent开发示例代码与笔记本集合。
适用场景
1
企业级AI Agent原型快速搭建
2
Gemini模型功能验证与选型测试
3
多场景生成式AI应用开发参考
4
团队技术培训与最佳实践学习
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI应用开发工程师，需要基于Google Cloud的Gemini Enterprise Agent Platform快速构建一个企业Agent原型。请按以下步骤执行：1）明确业务场景与目标用户，界定Agent的输入输出边界；2）从示例库中选取匹配的Notebook模板（如RAG检索增强、多轮对话、工具调用），克隆并配置Google Cloud项目凭证；3）按场景修改Prompt模板与工具函数，接入企业知识库或业务API；4）在本地或Colab中运行验证，检查响应质量、延迟与成本；5）整理可复用的配置与代码片段，输出内部技术文档。请确保所有示例代码符合企业安全与数据合规要求，敏感凭证使用环境变量管理。
所需工具 / API对接
Google Cloud Vertex AI、Gemini API、Jupyter Notebook/Colab、Python SDK、企业知识库或业务API
安装部署步骤
11. 明确Agent业务场景与输入输出边界
22. 选取匹配的示例Notebook并配置云凭证
33. 修改Prompt模板并接入企业数据或API
44. 运行验证响应质量、延迟与成本
55. 整理可复用配置并输出技术文档
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
project_id |
Google Cloud项目ID | your-gcp-project-id |
model_name |
使用的Gemini模型名称 | gemini-1.5-pro |
notebook_template |
选用的示例模板类型 | rag_retrieval |
效果示例
选取RAG示例Notebook，接入企业产品文档，构建客服问答Agent，验证后可回答产品参数类问题，响应时间约2秒。
企业落地建议
建议先以单个高频场景试点，复用官方示例降低开发成本，重点管控凭证安全与调用成本，验证后再逐步扩展。
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