工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的原创文章，来自与我们操作层软件同一套工程实践。正文为英文。
标签：google-cloud
代理工程与外部循环：Antigravity与Agents CLI的定位
规范、评估与约束机制构成了代理工程的核心。本文将探讨谷歌的Agents CLI及其GCP生产层，以及Antigravity与其他编码工具的区别。
阅读约 8 分钟基于Gemini 3.1和ADK的五智能体支持台：任务分类、信息检索、执行操作、质量检测以及协调管理。
使用Google ADK和Gemini 3.1构建多智能体客户支持系统：类型化任务交接、质量检测修正循环、Agent Engine或Cloud Run、会话管理及成本控制。
阅读约 19 分钟使用 OpenTelemetry 在 Vertex AI Agent Engine 上追踪 LangGraph Agent
Agent Engine 默认不会追踪 LangGraph 代理。需在启动时添加 OpenTelemetry，隐藏凭证信息，为关键函数添加装饰，并将时间跨度发送至 Cloud Trace。
阅读约 6 分钟Google Cloud上的双引擎RAG支持助手：公共文档、私有操作手册
开发一个支持助手，它能同时查询Vertex AI Search和开发者知识API，进而让Gemini将建议与客户的自定义规则进行协调。
阅读约 13 分钟没有向量数据库的RAG：BigQuery SQL中的处理流程及其缺陷所在
完全使用 BigQuery SQL 构建检索增强生成系统，涵盖从嵌入向量到具体答案的整个流程，同时可查看相关成本、配额及提示词版本限制。
阅读约 11 分钟从原型到生产：借助 Agents CLI 实现费用审批代理
使用 Agents CLI 将 ADK 代理搭建、测试、评估并部署到 Cloud Run，过程中会涉及追踪功能、BigQuery 日志记录以及 CI/CD 和 RAG 扩展功能的介绍。
阅读约 12 分钟利用 Gemini、MCP 与 Agent 技能调试无服务器 Apache Spark
使用 Gemini 调试无服务器版 Apache Spark：从将错误回溯信息粘贴到聊天窗口，到通过 MCP 服务器读取批量日志并修复 PySpark 问题。
阅读约 6 分钟构建自主型 ColdFusion AI 智能体与 MCP（第5部分）
具备Gemini工具调用功能的ColdFusion AI智能体、MCP服务器端点以及用于NL2SQL的AlloyDB安全视图，已在Google Cloud的啤酒厂运营演示中展示。
阅读约 6 分钟
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