程式碼程度:進階
時間長度:45 分鐘
專案類型:Google Workspace 外掛程式
擴充 Chat、
Gmail、
Google 日曆、
雲端硬碟、
文件、試算表和簡報。
本教學課程說明如何使用 Apps Script 或 HTTP 端點,將 AI 代理程式發布至 Google Workspace 做為 Google Workspace 外掛程式。外掛程式發布後,使用者就能在工作流程中與 AI 代理程式互動。
總覽
在本教學課程中,您將從 Agent Development Kit (ADK) 部署 Travel Concierge 範例。旅遊服務專員是會話式多代理程式 AI,可使用 Google 地圖平台 Places API、Google 搜尋基礎和 Model Context Protocol (MCP) 伺服器等工具。
ADK 預設會為開發人員提供即時通訊和文字介面。在本教學課程中,您將在 Google Workspace 應用程式中新增圖形使用者介面 (GUI),使用者可以直接在 Chat、Gmail、日曆、雲端硬碟、Google 文件、試算表和簡報中存取。

圖 1. 使用 Chat 的 AI 代理激發旅遊靈感。 
圖 2. 使用 Gmail 中的 AI 代理程式,根據所選電子郵件的內容規劃旅遊行程。
目標
- 設定環境。
- 部署 AI 代理。
- 設定專案。
- 部署至 Gmail、Google 日曆、雲端硬碟、文件、試算表、簡報。
- 部署至 Chat。
- 測試解決方案。
認識這項解決方案
這項解決方案採用下列核心技術:ADK、Google Cloud 和 Google Workspace API、Vertex AI Agent Engine,以及 Card 架構。
Chat 和非 Chat (Gmail、日曆、雲端硬碟、文件、試算表、簡報) 應用程式的 GUI 設計不同,這是因為要考量到這些應用程式的特定功能和限制。
功能
Travel Concierge 應用程式的下列功能與所有 Google Workspace 應用程式相同:
持續性使用者工作階段:工作階段由 Vertex AI 管理,可持續存在。每位使用者在所有 Workspace 應用程式中都共用一個工作階段。 使用者可以手動重設工作階段,開始新的對話。
豐富訊息:使用者傳送訊息並接收回覆時,會看到豐富的文字和資訊卡小工具。
錯誤處理:使用可設定的重試次數和回應狀態,妥善處理非預期錯誤。
Chat 應用程式提供下列額外功能:
多模式使用者訊息:使用者可以傳送附有附件的訊息,包括直接從 Chat 聊天室錄製的音訊和影片。
更進階的視覺化回覆:回覆可使用更進階的小工具 (例如含有圖片的輪轉介面) 生成,這類小工具採用 Card 架構的純聊天功能,並提供更多算繪空間。
其他應用程式則提供下列額外功能:
Google 個人資料內容:使用者可以傳送含有個人資料資訊的訊息 (本範例僅限生日)。
Gmail 內容:使用者可以透過電子郵件傳送訊息 (本範例僅限一個主旨和內文)。
服務專員的 Chat 聊天室存取權:使用者只要按一下按鈕,即可在新分頁中開啟 Chat 應用程式的即時訊息 (DM) 聊天室。
架構
旅遊服務專員應用程式會接收及處理 Google Workspace 應用程式的 Google Workspace 外掛程式互動事件、使用 Vertex AI 提示 ADK AI 代理程式和管理使用者工作階段,並依賴 Google Cloud 和 Google Workspace API 收集情境資訊及顯示回覆。
下圖顯示主要使用者流程:傳送訊息給 AI 代理程式。
HTTP

圖 3. Chat 應用程式會使用使用者訊息中的附件完成內容,並依時間順序傳送一組訊息,其中包含子代理程式互動記錄和最終整體答案。
圖 4. 非 Chat 應用程式會使用使用者的 Google 個人資料和項目選取內容完成情境,並以反向時間順序顯示一組章節,當中包含子代理程式互動記錄和最終整體答案。
Apps Script

圖 3. Chat 應用程式會使用使用者訊息中的附件完成內容,並依時間順序傳送一組訊息,其中包含子代理程式互動記錄和最終整體答案。
圖 4. 非 Chat 應用程式會使用使用者的 Google 個人資料和項目選取內容完成情境,並顯示一組章節,其中包含子代理程式互動記錄和最終整體答案,並依時間順序倒序排列。
必要條件
具有 Google Chat 存取權的 Business 或 Enterprise 版 Google Workspace 帳戶。
可連上網際網路的網路瀏覽器。
-
- Python 3.10 以上版本:如要安裝,請按照 Python 官方網站的指示操作。
uv:如要安裝,請按照uv官方網站上的說明操作。- Google Cloud CLI:如要安裝,請按照官方 Google Cloud 網站上的指示操作。
準備環境
本節說明如何建立及設定 Google Cloud 專案。
建立 Google Cloud 專案
Google Cloud 控制台
- 前往 Google Cloud 控制台的「選單」 >「IAM 與管理」 >「建立專案」。
-
在「Project Name」(專案名稱) 欄位中,輸入專案的描述性名稱。
選用:如要編輯「專案 ID」,請按一下「編輯」。專案建立後就無法變更專案 ID,因此請選用符合專案執行期間需求的 ID。
- 在「Location」(位置) 欄位中,按一下「Browse」(瀏覽),即可顯示專案的可能位置。然後按一下「選取」。
- 按一下「建立」,Google Cloud 控制台會前往「資訊主頁」頁面,並在幾分鐘內建立專案。
gcloud CLI
在下列任一開發環境中存取 Google Cloud CLI (gcloud):
-
Cloud Shell:如要使用已設定 gcloud CLI 的線上終端機,請啟用 Cloud Shell。
啟用 Cloud Shell -
本機殼層:如要使用本機開發環境,請安裝並初始化 gcloud CLI。
如要建立 Cloud 專案,請使用gcloud projects create指令: 將 PROJECT_ID 替換為要建立的專案 ID。gcloud projects create PROJECT_ID
啟用 Cloud 專案的計費功能
Google Cloud 控制台
- 前往 Google Cloud 控制台的「帳單」頁面。依序點選「選單」「帳單」「我的專案」。
- 在「選取機構」中,選擇與 Google Cloud 專案相關聯的機構。
- 在專案列中開啟「動作」選單 (),按一下「變更帳單」,然後選擇 Cloud 帳單帳戶。
- 按一下 [設定帳戶]。
gcloud CLI
- 如要列出可用的帳單帳戶,請執行:
gcloud billing accounts list - 將帳單帳戶連結至 Google Cloud 專案:
gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID更改下列內容:
PROJECT_ID是要啟用計費功能的 Cloud 專案的專案 ID。BILLING_ACCOUNT_ID是要連結至 Google Cloud 專案的帳單帳戶 ID。
啟用 Google Cloud API
HTTP
在 Google Cloud 控制台中,啟用 Vertex AI、Places、People、Google Chat、Gmail、Cloud Build、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub、Cloud Logging、Artifact Registry、Cloud Run 和 Google Workspace 外掛程式 API。
確認您要在正確的 Cloud 專案中啟用 API,然後按一下「下一步」。
確認要啟用的 API 正確無誤,然後按一下「啟用」。
Apps Script
在 Google Cloud 控制台啟用 Vertex AI、Places、People 和 Google Chat API。
確認您要在正確的 Cloud 專案中啟用 API,然後按一下「下一步」。
確認要啟用的 API 正確無誤,然後按一下「啟用」。
取得 Google 地圖平台 Places API 金鑰
在 Google Cloud 控制台中,前往「Google Maps Platform」>「Keys & Credentials」(金鑰和憑證) 頁面。
「開始使用 Google 地圖平台」對話方塊會顯示您新建立的 API 金鑰 (英數字串)。您會在下一個章節中用到這個字串。
在 Google Cloud 控制台中建立服務帳戶
按照下列步驟,建立具備 Vertex AI User 角色的新服務帳戶:
Google Cloud 控制台
- 在 Google Cloud 控制台中,依序前往「選單」圖示 >「IAM 與管理」 >「服務帳戶」。
- 按一下「建立服務帳戶」。
- 填寫服務帳戶詳細資料,然後按一下「建立並繼續」。
- 選用步驟:將角色指派給服務帳戶,授予 Google Cloud 專案資源的存取權。詳情請參閱「授予、變更及撤銷資源的存取權」。
- 按一下「繼續」。
- 選用:輸入可管理這個服務帳戶及執行動作的使用者或群組。詳情請參閱「管理服務帳戶模擬功能」。
- 按一下「完成」,請記下服務帳戶的電子郵件地址。
gcloud CLI
- 建立服務帳戶:
gcloud iam service-accounts createSERVICE_ACCOUNT_NAME\ --display-name="SERVICE_ACCOUNT_NAME" - 選用步驟:將角色指派給服務帳戶,授予 Google Cloud 專案資源的存取權。詳情請參閱「授予、變更及撤銷資源的存取權」。
服務帳戶會顯示在服務帳戶頁面。接著,請為服務帳戶建立私密金鑰。
建立私密金鑰
如要建立及下載服務帳戶的私密金鑰,請按照下列步驟操作:
- 在 Google Cloud 控制台中,依序前往「Menu」(選單) >「IAM & Admin」(IAM 與管理) >「Service Accounts」(服務帳戶)。
- 選取服務帳戶。
- 依序點選「金鑰」>「新增金鑰」>「建立新的金鑰」。
- 選取「JSON」,然後按一下「建立」。
接著,系統就會為您產生一對新的公開/私密金鑰,並以新檔案的形式下載至您的電腦中。將下載的 JSON 檔案儲存為工作目錄中的
credentials.json。這個檔案是這組金鑰的唯一副本,如要瞭解如何安全儲存金鑰,請參閱「管理服務帳戶金鑰」一文。 - 點選「關閉」。
如要進一步瞭解服務帳戶,請參閱 Google Cloud IAM 說明文件中的服務帳戶。
設定 OAuth 同意畫面
Google Workspace 外掛程式需要設定同意畫面。設定外掛程式的 OAuth 同意畫面,可定義 Google 向使用者顯示的內容。
- 在 Google Cloud 控制台中,依序前往「Menu」(選單) > Google Auth platform >「Branding」(品牌)。
- 如果您已設定 Google Auth platform,可以在「Branding」(品牌)、「Audience」(目標對象) 和「Data Access」(資料存取權) 中設定下列 OAuth 同意畫面設定。如果看到「Get Started」(尚未設定)Google Auth platform 訊息,請按一下「開始使用」:
- 在「App Information」(應用程式資訊) 下方的「App name」(應用程式名稱) 欄位中,輸入應用程式名稱。
- 在「User support email」(使用者支援電子郵件) 中,選擇支援電子郵件地址,方便使用者在同意聲明方面有任何疑問時與您聯絡。
- 點選 [Next] (下一步)。
- 在「Audience」(目標對象) 下方,選取「Internal」(內部)。
- 點選 [Next] (下一步)。
- 在「Contact Information」(聯絡資訊) 下方,輸入可接收專案異動通知的電子郵件地址。
- 點選 [Next] (下一步)。
- 在「Finish」(完成) 部分,請詳閱《Google API 服務使用者資料政策》,然後選取「我同意《Google API 服務:使用者資料政策》」。
- 按一下 [Continue] (繼續)。
- 按一下「Create」(建立)。
- 目前可以略過新增範圍。 日後建立應用程式供 Google Workspace 機構以外的使用者使用時,請務必將「使用者類型」變更為「外部」。然後新增應用程式需要的授權範圍。詳情請參閱完整的「設定 OAuth 同意畫面」指南。
部署 Travel Concierge ADK AI 代理
如果尚未完成,請使用 Google Cloud 帳戶進行驗證,並設定 Google Cloud CLI 以使用您的 Google Cloud 專案。
gcloud auth application-default logingcloud config set project PROJECT_IDgcloud auth application-default set-quota-project PROJECT_ID將 PROJECT_ID 替換為您建立的 Cloud 專案 ID。
下載這個 GitHub 存放區
在偏好的本機開發環境中,解壓縮下載的封存檔,然後開啟
adk-samples/python/agents/travel-concierge目錄。unzip adk-samples-main.zipcd adk-samples-main/python/agents/travel-concierge建立專供 ADK AI 代理程式使用的新 Cloud Storage bucket。
gcloud storage buckets create gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME --project=PROJECT_ID --location=PROJECT_LOCATION更改下列內容:
- CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME 替換為您要使用的不重複值區名稱。
- 將 PROJECT_ID 替換為您建立的 Cloud 專案 ID。
- PROJECT_LOCATION,並替換為您建立的 Cloud 專案位置。
請設定下列環境變數:
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_IDexport GOOGLE_CLOUD_LOCATION=PROJECT_LOCATIONexport GOOGLE_PLACES_API_KEY=PLACES_API_KEYexport GOOGLE_CLOUD_STORAGE_BUCKET=CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAMEexport TRAVEL_CONCIERGE_SCENARIO=travel_concierge/profiles/itinerary_empty_default.json更改下列內容:
- 將 PROJECT_ID 替換為您建立的 Cloud 專案 ID。
- PROJECT_LOCATION,並替換為您建立的 Cloud 專案位置。
- 將 PLACES_API_KEY 替換為您建立的 API 金鑰字串。
- CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME 替換為您建立的值區名稱。
安裝及部署 ADK AI 代理程式。
uv sync --group deploymentuv run python deployment/deploy.py --create從最後列印的記錄檔中分別擷取專案編號和引擎 ID (PROJECT_NUMBER 和 ENGINE_ID),稍後設定專案時會用到這兩項資訊。
Created remote agent: projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/reasoningEngines/ENGINE_ID
查看程式碼範例
(選用) 設定專案前,請花點時間查看並熟悉 GitHub 上的範例程式碼。
Python
Apps Script
建立及設定專案
Python
下載這個 GitHub 存放區
在偏好的本機開發環境中,解壓縮下載的封存檔,然後開啟
add-ons-samples/python/travel-adk-ai-agent目錄。unzip add-ons-samples-main.zipcd add-ons-samples-main/python/travel-adk-ai-agent將先前步驟下載的服務帳戶 JSON 金鑰檔案
credentials.json移至專案目錄。前往 Google Cloud 控制台的「Cloud Run」:
按一下「編寫函式」。
在「建立服務」頁面中,設定函式:
- 在「Service name」(服務名稱) 欄位中輸入
travel-concierge-app。 - 在「Region」(區域) 清單中,選取您建立的 Cloud 專案位置「PROJECT_LOCATION」。
- 在「端點網址」下方,按一下
。
- 在「Runtime」清單中,選取最新版本的 Python。
- 在「Authentication」(驗證) 部分中,選取「Allow public access」(允許公開存取)。
- 在「容器、磁碟區、網路與安全性」專區的「資源」下方:
- 在「記憶體」欄位中,選取「1 GiB」。
- 在「CPU」欄位中,選取「2」。
- 按一下「建立」,然後等待 Cloud Run 建立服務。 控制台會將您重新導向至「來源」分頁。
- 在「Service name」(服務名稱) 欄位中輸入
在偏好的本機開發環境中,部署專案的來源:
gcloud run deploy travel-concierge-app --quiet --source . \ --region PROJECT_LOCATION \ --function adk_ai_agent \ --set-env-vars LOCATION=LOCATION,PROJECT_NUMBER=PROJECT_NUMBER,ENGINE_ID=ENGINE_ID,BASE_URL=BASE_URL更改下列內容:
- PROJECT_LOCATION,這是您先前建立的 Cloud Run 函式位置。
- LOCATION,並提供先前步驟中建立的 Google Cloud 專案位置。PROJECT_LOCATION
- 將 PROJECT_NUMBER 換成您在先前步驟中部署的 Travel Concierge ADK AI 代理程式專案編號。
- ENGINE_ID,並替換成先前步驟中部署的 Travel Concierge ADK AI 代理引擎 ID。
- BASE_URL,並將其替換為您先前複製的端點網址。
Apps Script
如要建立 Apps Script 專案,並設定該專案以使用已部署的 Travel Concierge ADK AI 代理程式,請按照下列步驟操作:
按一下以下按鈕,開啟 Travel Concierge ADK AI Agent Apps Script 專案。
開啟專案依序點按「總覽」和「建立副本」
。
為 Apps Script 專案副本命名:
- 按一下「Copy of Travel Concierge ADK AI Agent」(旅遊服務 ADK AI 代理程式副本)。
- 在「專案標題」中輸入
Travel Concierge ADK AI Agent。 - 按一下 [重新命名]。
在 Apps Script 專案中,按一下「編輯器」
,然後使用「將檔案上移」檔案動作,將
VertexAi.gs檔案上移至AgentHandler.gs檔案上方。在 Apps Script 專案中,依序點按
「專案設定」「編輯指令碼屬性」「新增指令碼屬性」,然後新增下列指令碼屬性:
ENGINE_ID,其中包含先前步驟中部署的 Travel Concierge ADK AI 代理程式引擎 ID。ENGINE_IDLOCATION,並提供先前步驟中建立的 Google Cloud 專案位置 PROJECT_LOCATION。PROJECT_NUMBER,其中 PROJECT_NUMBER 是在先前步驟中部署的 Travel Concierge ADK AI 代理程式專案號碼。SERVICE_ACCOUNT_KEY,其中{ ... }是您在先前步驟中下載的服務帳戶 JSON 金鑰。按一下「儲存指令碼屬性」
在 Apps Script 專案中,按一下
「專案設定」。
點選「Google Cloud Platform (GCP) 專案」下方的「變更專案」。
在「GCP 專案編號」中,貼上先前步驟中部署的 Travel Concierge ADK AI 代理程式專案編號 PROJECT_NUMBER。
點選「設定專案」。Cloud 專案和 Apps Script 專案現已連結。
部署至 Gmail、日曆、雲端硬碟、文件、試算表、簡報
Python
使用 Google Workspace 外掛程式部署作業,將範例專案安裝至所有 Google Workspace 應用程式 (但 Google Chat 除外),以啟用測試。
在偏好的本機開發環境中,開啟專案程式碼來源的
deployment.json檔案,並將所有$BASE_URL換成 BASE_URL 的值,也就是您在上一個步驟中複製的端點網址。建立名為
travel-concierge-addon的 Google Workspace 外掛程式部署作業:gcloud workspace-add-ons deployments create travel-concierge-addon \ --deployment-file=deployment.json安裝 Google Workspace 外掛程式部署作業:
gcloud workspace-add-ons deployments install travel-concierge-addon
Apps Script
將 Apps Script 專案安裝至所有 Google Workspace 應用程式 (Google Chat 除外),即可啟用測試。
- 在 Apps Script 專案中,依序點選「部署」>「測試部署作業」,然後點選「安裝」。
現在可以從 Google Workspace 應用程式的側欄存取外掛程式。
部署到 Chat
Python
使用端點網址將範例專案安裝至 Chat,以便進行測試。
在控制台中搜尋
Google Chat API,依序點選「Google Chat API」>「管理」>「設定」。設定 Chat 應用程式:
- 在「應用程式名稱」欄位中輸入
Travel ADK AI Agent。 - 在「Avatar URL」(虛擬人偶網址) 欄位中,輸入
https://goo.gle/3SfMkjb。 - 在「Description」(說明) 欄位輸入
Travel ADK AI Agent。 - 在「連線設定」下方,選取「HTTP 端點網址」。
- 在「Triggers」(觸發條件) 下方,選取「Use a common HTTP endpoint URL for all triggers」(為所有觸發條件使用通用的 HTTP 端點網址)。
- 在「HTTP endpoint URL」欄位中,貼上您先前複製的「Endpoint URL」,即 BASE_URL。
- 註冊完全實作的 Chat 應用程式所使用的快速指令:
- 在「指令」下方,按一下「新增指令」。
- 在「Command ID」(指令 ID) 中,輸入
1。 - 在「Description」(說明) 中輸入
Reset session。 - 在「指令類型」下方,選取「快速指令」。
- 在「Name」(名稱) 中輸入
Reset session。 - 按一下「完成」,快速指令已註冊並列出。
- 在「瀏覽權限」下方,選取「將這個 Chat 擴充應用程式提供給 Your Workspace 網域中的特定使用者和群組」,然後輸入電子郵件地址。
- 在「記錄」下方,選取「將錯誤記錄至 Logging」。
- 按一下 [儲存]。
- 在「應用程式名稱」欄位中輸入
Apps Script
使用主要部署作業 ID 將 Apps Script 專案安裝至 Chat,以便進行測試。
在 Apps Script 專案中,依序點選「部署」>「測試部署作業」,然後按一下「Head Deployment ID」(正式版部署作業 ID) 下方的「複製」
。
在控制台中搜尋
Google Chat API,依序點選「Google Chat API」>「管理」>「設定」。設定 Chat 應用程式:
- 在「應用程式名稱」欄位中輸入
Travel ADK AI Agent。 - 在「Avatar URL」(虛擬人偶網址) 欄位中,輸入
https://goo.gle/3SfMkjb。 - 在「Description」(說明) 欄位輸入
Travel ADK AI Agent。 - 在「連線設定」下方,選取「Apps Script」。
- 在「部署 ID」欄位中,貼上您先前複製的「Head 部署 ID」。
- 註冊完全實作的 Chat 應用程式所使用的快速指令:
- 在「指令」下方,按一下「新增指令」。
- 在「Command ID」(指令 ID) 中,輸入
1。 - 在「Description」(說明) 中輸入
Reset session。 - 在「指令類型」下方,選取「快速指令」。
- 在「Name」(名稱) 中輸入
Reset session。 - 按一下「完成」,快速指令已註冊並列出。
- 在「瀏覽權限」下方,選取「將這個 Chat 擴充應用程式提供給 Your Workspace 網域中的特定使用者和群組」,然後輸入電子郵件地址。
- 在「記錄」下方,選取「將錯誤記錄至 Logging」。
- 按一下 [儲存]。
- 在「應用程式名稱」欄位中輸入
您現在可以透過 Google Chat 存取這個應用程式。
開啟 Google Chat。
建立 Chat 直接訊息聊天室:
- 按一下 「發起即時通訊」。
- 在搜尋結果中輸入並選取應用程式
Travel ADK AI Agent。 - 在「
Install app」對話方塊中,按一下「安裝應用程式」。 Install app對話方塊會關閉,並選取新建立的 Chat 直接訊息空間。
Chat 應用程式已準備好回覆訊息。
測試代理
開啟 Gmail。
將下列電子郵件寄給自己:
- 主旨:
You need to travel to Paris - 內文:
Please be there between 11/25/2025 and 11/30/2025!
- 主旨:
從側欄開啟 Travel ADK AI Agent 外掛程式。
按一下「授予權限」,完成外掛程式設定。
設定對代理商的要求後,按一下「傳送」:
- 訊息:
Please help me plan this travel! - 內容:選取「目前的電子郵件」
側欄會更新為代理程式的回覆。

- 訊息:
按一下「開啟 Chat」,系統會將你重新導向至 Chat 即時訊息空間。
依序點選「+」>「重設工作階段」。
你會收到確認作業完成的新訊息:
OK, let's start from the beginning, what can I help you with?傳送訊息
Give me ideas。你會收到服務專員回覆的新訊息。

上傳任何地點的圖片 (例如艾菲爾鐵塔) 後,傳送
I want to go there!訊息。你會收到服務專員回覆的新訊息。

限制
HTTP
在 Chat 以外的 Google Workspace 應用程式中,AI 代理程式有下列限制:
同步:側欄只能在回應使用者互動時更新,因此 AI 代理程式的回覆只會在完全完成後顯示 (不會串流)。
可能會逾時:如果側邊欄更新作業需要幾分鐘以上才能完成,就會逾時。
Chat 則沒有這些限制。
Apps Script
在所有 Google Workspace 應用程式中,AI 代理程式都會使用 UrlFetchApp 呼叫 Vertex AI REST API,因此有下列限制:
同步:AI 代理程式只會在完整完成後傳回回覆 (不會串流)。
可能會逾時:如果 AI 服務代理人完成要求所需時間超過一分鐘,就會逾時。
自訂
這項解決方案支援 Vertex AI Agent Engine 中代管的 ADK AI 代理程式、Google Workspace 應用程式 UI 的子集,以及專為 Travel Concierge 範例回覆提供的回應呈現方式。這項解決方案採用可擴充的架構,因此您可以修改下列檔案來進行自訂:
Python
main.py:定義主要 UI 和使用者互動邏輯 (Google Workspace 事件處理常式)。舉例來說,您可以啟用雲端硬碟文件做為雲端硬碟應用程式的內容功能,類似於 Gmail 應用程式的 Gmail 郵件。
vertex_ai.py:管理 AI 代理工作階段、回覆、錯誤,並定義要實作的 Vertex AI 專屬介面,以支援代理互動和回覆算繪。常見的擴充功能包括為個別使用者對話新增多重工作階段支援,以及其他 AI 代理程式管理平台。
agent_handler.py:在 Chat 和非 Chat 應用程式的特定情況下,實作 vertex_ai.py 中定義的 Vertex AI 專屬介面。典型的擴充功能是新增按鈕,供使用者傳送有關 AI 代理程式回覆的意見回饋。
google_workspace.py:使用 API 呼叫實作非 AI 代理程式管理平台互動。本範例只會使用 Google Workspace API 收集背景資訊詳細資料並採取行動。一般來說,擴充功能會新增函式,以便從 Google 日曆或顧客關係管理 (CRM) 系統擷取商家資料。
travel_agent_ui_render.gs:為子代理程式和 Workspace 應用程式實作 Travel Concierge 專屬的回應算繪。常見的擴充功能包括新增支援,以圖形方式顯示航班選項和其他 AI 代理程式。
Apps Script
Code.gs:定義主要 UI 和使用者互動邏輯 (Google Workspace 事件處理常式)。舉例來說,您可以啟用雲端硬碟文件做為雲端硬碟應用程式的內容功能,類似於 Gmail 應用程式的 Gmail 郵件。
VertexAi.gs:管理 AI 代理工作階段、回覆、錯誤,並定義要實作的 Vertex AI 專屬介面,以支援代理互動和回覆算繪。常見的擴充功能包括為個別使用者對話新增多重工作階段支援,以及其他 AI 代理程式管理平台。
AgentHandler.gs:在 Chat 和非 Chat 應用程式的特定案例中,實作 VertexAi.gs 中定義的 Vertex AI 專屬介面。典型的擴充功能是新增按鈕,供使用者傳送有關 AI 代理程式回覆的意見回饋。
GoogleWorkspace.gs:使用 API 呼叫實作非 AI 代理程式管理平台互動。本範例只會使用 Google Workspace API 收集背景資訊詳細資料及採取行動。一般來說,擴充功能會新增函式,以便從 Google 日曆或顧客關係管理 (CRM) 系統擷取商家資料。
TravelAgentUiRender.gs:為子代理程式和 Workspace 應用程式實作 Travel Concierge 專屬的回應算繪。 常見的擴充功能包括新增支援,以圖形方式顯示航班選項和其他 AI 代理程式。
清除所用資源
為避免系統向您的 Google Cloud 帳戶收取本教學課程中所用資源的相關費用,建議您刪除 Cloud 專案。
- 在 Google Cloud 控制台中,前往「管理資源」頁面。依序點選「選單」「IAM 與管理」>「管理資源」>。
- 在專案清單中選取要刪除的專案,然後按一下「刪除」圖示 。
- 在對話方塊中輸入專案 ID,然後按一下「Shut down」(關閉) 即可刪除專案。
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