谷歌云生成式AI与Agent开发示例库

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基于Google Cloud和Gemini Agent平台的生成式AI与Agent开发样板代码合集。

适用场景

1 企业基于Gemini快速构建客服、知识问答等AI Agent原型

2 开发团队学习Function Calling、Agent编排与RAG的参考实现

3 技术选型阶段评估Google Cloud Agent Platform能力与接入方式

核心Prompt（安装配置用）

你是一名企业AI Agent开发工程师，需要基于Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform快速搭建可演示的Agent原型。请按以下方式工作：第一步，从仓库gemini/目录中选取与目标场景最接近的入门notebook，理解Gemini模型调用、系统提示词配置和会话管理的基本写法；第二步，参考function calling示例，将企业内部数据接口（如订单查询、CRM检索）封装为Agent可调用的工具函数，明确入参与返回结构；第三步，结合search/目录的Agent Search示例，为Agent补充企业知识库检索能力，形成RAG链路；第四步，在notebook环境跑通端到端流程，记录延迟、Token消耗和失败案例；第五步，输出一份技术验证报告，包括可行性结论、需二次开发的模块、以及迁移到生产环境需补充的鉴权、日志和监控能力。全程使用真实接口联调，避免仅依赖示例数据得出乐观结论。

所需工具 / API对接

Google Cloud账号、Gemini API、Gemini Enterprise Agent Platform、Agent Search、Function Calling、Jupyter Notebook环境

安装部署步骤

11. 选择gemini/目录对应场景的入门notebook并跑通模型调用

22. 将企业业务接口封装为Function Calling工具并接入Agent

33. 结合Agent Search示例搭建企业知识库检索RAG链路

44. 端到端测试并记录延迟、成本与失败案例

55. 输出技术验证报告与生产化差距清单

配置参数

参数名	说明	默认值
`model`	使用的Gemini模型版本	gemini-4-argon
`project_id`	Google Cloud项目ID	your-gcp-project
`knowledge_base`	RAG检索关联的企业知识库或数据源	空

效果示例

团队用gemini入门notebook半天内跑通一个订单查询Agent，接入Function Calling后可直接回答用户订单状态，并附检索到的售后政策条款。

企业落地建议

适合作为技术验证起点，先用notebook验证核心链路，再评估与现有系统的鉴权、数据合规对接成本，避免直接照搬示例上线。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→

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