Gemini Pro 2.5 入门：构建一个简单的 AI 代理

使用 Google 的 Gemini Pro 2.5 创建基本 AI 代理的实用指南。涵盖安装，设置和分步代码示例。非常适合开发人员探索模型的推理和编码功能。没有炒作 – 只是有用的说明。

Google DeepMind 的 Gemini Pro 2.5 是一种新的 AI 模型，它突破了推理和编码的界限。这是 Google 最聪明的 AI 模型（到目前为止）。 Gemini Pro 2.5 设计为“思维模型”，与人类逐步推理的复杂问题相关问题，并支持多模式输入，从文本到图像和代码存储库。在今天的指南中，我们将向您介绍框架，探索其好处，并带领您设置和构建第一个简单代理。有关模型功能的完整演示，请参阅官方的演示文稿，并咨询开发人员文档。

Gemini Pro 2.5框架的介绍

Gemini Pro 2.5 是 Google 的双子座模型家族的一部分，该家族以其广泛的推理能力而闻名。关键功能包括：

高级推理： 该模型采用“思考”过程，在提供响应之前通过复杂的任务进行推理。
多模式支持： 过程文本，代码，图像，音频甚至视频。
扩展上下文窗口： 在支持多达 100 万个令牌（和 200 万个位置）的支持下，它可以一次处理大量数据集。
增强的编码能力： 代码生成，转换和代理任务的理想选择。

这些功能使 Gemini Pro 2.5 成为希望应对复杂挑战的开发人员，研究人员和内容创建者的强大工具。

使用 Gemini Pro 2.5 的好处

利用 Gemini Pro 2.5 提供了几个优点：

提高准确性： 内部“思考”过程完善了答案，从而产生了更准确和上下文感知的输出。
多功能性： 其多模式功能意味着您可以将其用于从生成代码到分析多媒体数据的所有内容。
可扩展性： 巨大的令牌上下文允许处理长文档或大型代码库而不会丢失上下文。
增强的开发人员生产率： 通过自动化代码生成和调试任务，它简化了软件开发过程。

入门

先决条件

潜水之前，请确保您有：

安装了 Python 3.7+。
设置环境（建议使用 venv 或 conda 等工具）。
访问 GEMINI API（通过 Google AI Studio 获取您的 API 密钥）。

安装和设置

1。创建虚拟环境并安装依赖项：

打开终端并运行 ‍

python -m venv gemini_env

source gemini_env/bin/activate  # On Windows, use: gemini_env\Scripts\activate

pip install google-generativeai

2。配置您的 API 密钥并导入库：

在您的 Python 脚本中，设置 Gemini 客户端：

import google.generativeai as genai



# Replace 'YOUR_API_KEY' with your actual Gemini API key.

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp-03-25")

该摘要将导入必要的库，配置 API 键，并将模型设置为 Gemini Pro 2.5 实验。

第一步和第一次运行

在构建完整代理之前，请用简单的提示测试模型 ‍

# A simple test prompt

prompt = "Explain the significance of Occam's Razor in simple terms."



response = model.generate_content(prompt)

print(response.text)

通过执行来运行此脚本 ‍

python your_script.py

您应该明确，简洁地解释 Occam 的剃须刀，这是您的双子座设置正常工作的一个很好的迹象。

分步示例：建立一个简单的代理

让我们构建一个可以回答用户查询的简单代理。该代理将：

接受用户提示。
使用 Gemini Pro 2.5 生成响应。
以对话方式打印输出。

步骤1：定义代理商的目的

在此示例中，我们的代理人将充当基本的对话助手。

步骤2：编写代理代码

以下是一个完整的 Python 脚本，可以设置并运行基本的对话循环 ‍

import google.generativeai as genai



# Configure the Gemini API with your API key

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp-03-25")



def ask_agent(prompt):

    """Send a prompt to Gemini Pro 2.5 and return the response."""

    response = model.generate_content(prompt)

    return response.text



def run_agent():

    print("Welcome to the Gemini Pro 2.5 Agent!")

    print("Type 'exit' to quit.\n")

    while True:

        user_input = input("You: ")

        if user_input.lower() == "exit":

            print("Agent: Goodbye!")

            break

        # Process the user input and generate a response

        answer = ask_agent(user_input)

        print(f"Agent: {answer}\n")



if __name__ == "__main__":

    run_agent()