Vertex AI Agent Builder 教學：應用實作與費用解析
- 庭妤 郭
- 5天前
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想知道 Vertex AI Agent Builder 是什麼？本篇完整解析其應用場景、核心設計與實作流程，教你如何整合 Gemini、AI Search、BigQuery 等工具，打造 AI 對話系統。
目錄
一、Vertex AI Agent Builder 是什麼？
Vertex AI Agent Builder 是 Google Cloud 提供的生成式 AI 工具之一，隸屬於 Vertex AI 平台 旗下，專門設計給企業與開發者用來打造具備「自然語言理解」、「任務導向執行能力」的智慧對話 Agent（AI 助手）。
簡單來說，這是一個讓你不用寫太多程式碼，也能打造 ChatGPT 類的企業助手的平台。透過圖形化介面與模組化設計，你可以：
設計能理解用戶意圖的對話邏輯
指定要查詢的資料來源（如 BigQuery、Google Sheets）
建立自動化工作流程（如幫你寄信、生成摘要、查資料）
結合 Gemini 模型做文字理解與輸出
讓整個流程自動上線並支援 API 呼叫或 Web UI 嵌入
這個工具的目的，就是幫助你把一個 AI 模型，變成一個「可以被用戶互動、執行任務」的對話式應用。
🧠 那和一般的對話模型有什麼差別？
你可能已經聽過 Gemini、ChatGPT 或 Claude 等大型語言模型（LLM），這些模型本身很會「說話」，但缺乏指令執行力、資料查詢能力與對話管理邏輯。Agent Builder 補足了這一塊。
你可以這樣理解：
工具 | 角色 | 能力 |
Gemini 模型 | 腦袋 | 負責理解語言與生成內容 |
Agent Builder | 人體 | 幫你串接任務、查資料、處理邏輯、控制流程 |
Vertex AI Studio | 筆記本 | 幫你設計 prompt 與測試生成結果 |
二、Vertex AI Agent Builder 能做什麼？核心功能與應用場景總整理
Vertex AI Agent Builder 的核心價值在於：不只讓 AI「會聊天」，更讓它「能完成任務」。它透過圖形化的流程設計介面，結合 Google Cloud 的語意理解技術（如 Gemini）、知識查找（Search）與資料觸發能力（如 BigQuery、Cloud Functions），讓你能快速打造出可實際執行工作的 AI 助手。
🔍 Agent Builder 的應用場景與整合模組
企業內部智慧助理（PM / HR / 業務）
讓員工能以自然語言詢問：
「如何請特休？」
「我的報表在哪下載？」
「幫我查一下去年 Q4 的營收總額」
整合模組：
Vertex AI Search：連接企業內部知識庫（如 Drive 或 SOP）
Gemini：理解語意並摘要成自然語句
Agent Builder：處理多輪對話與查詢流程
BigQuery / Looker：回傳圖表、報表摘要（如營收趨勢）
電商客服與導購助理
全天候回答商品資訊、退貨流程、運費規則，還可做產品推薦。
整合模組：
Vertex AI Search：搜尋產品 FAQ 或政策文件
Gemini Prompt：產出口語化、親切的回應語氣
Agent Builder：設計使用者意圖與對話節點
Dialogflow CX：進階對話分流與邏輯判斷（可選）
教學平台助教 / HR 查詢助手
提供員工或學員即時課程查詢、制度說明、流程導引，提升學習效率與制度透明度。
整合模組：
Vertex AI Search：搜尋教材與內訓手冊
Chirp：支援語音輸入轉文字
Gemini：生成摘要回應
Agent Builder：管理問答流程與角色
Notebook：記錄學習狀況或查詢紀錄
資料驅動型對話助手（商務 / 行政應用）
協助內部人員查詢資料、觸發自動化任務，例如：
查詢客戶訂單
發送報表 Email
觸發 CRM 系統更新
整合模組：
BigQuery：即時查詢結構化資料
Cloud Functions：觸發 API 或更新內部系統
Gemini：簡化結果與人性化說明
Agent Builder：設計對話任務與追問流程
文件問答與 RAG 系統應用
打造具知識來源的 AI 助理，查資料同時回應自然、不失準確。
整合模組：
Vertex AI Search：進行資料檢索（Retrieval）
Gemini：根據查詢內容生成語意回應（Generation）
Agent Builder：控制多輪對話與條件跳轉
Cloud Logging：記錄提問歷程與回覆依據
🧩 核心優勢總覽
功能項目 | 說明 |
圖形化流程設計 | 無需寫程式，即可設計複雜對話邏輯 |
Gemini 整合 | 將強大的語意理解直接作為語言引擎 |
知識查找能力 | 支援 Vertex AI Search 做文件語意搜尋 |
雲端一鍵部署 | 可輸出為 Web 工具、API 或第三方系統介接 |
高擴充性 | 可搭配 BigQuery、Looker、Cloud Functions、Google Workspace API |
📌 補充提醒：上述所有應用幾乎都可以用「低程式碼」甚至「完全無程式碼」方式完成開發與部署。如果有更進階的需求，也能透過 REST API 與外部系統或 UI 做串接與擴展。
三、Agent Builder 的核心組件與設計邏輯
在 Vertex AI Agent Builder 中，你不是只寫一段 prompt 而已，而是設計一個具備「對話理解 + 資料查找 + 任務執行能力」的智慧代理。要做到這件事，它內部設計了幾個重要的元件組合，下面幫你簡單拆解：
1. Intents（意圖）
這是 Agent 理解使用者需求的第一步。你可以預設一些常見問題或話語的樣本，告訴系統：
「當使用者說出這些話時，他的意圖是『查詢銷售報表』。」
系統會自動進行語意分類（分類任務），來決定進入哪個對話流程。
2. Grounding（知識接地）
很多時候，LLM（如 Gemini）只能胡亂生成答案，因為它不知道你企業內部的資料。
這時候可以透過 Grounding 把 Agent 接上：
BigQuery 資料表
Google Drive 文件
自建的 RAG 系統（例如 Vertex AI Search）
讓 AI 回答時有依據、不亂編，提升準確度與可信度。
3. Functions（任務功能呼叫）
除了回答問題，Agent 也能「執行事情」。例如：
幫我發一封郵件
查詢資料庫的某個欄位
把用戶資料寫入 Google Sheets
你可以把這些操作寫成 Cloud Function 或 API，再在 Agent Builder 裡掛上來，讓語意觸發功能呼叫，這就是 Function Calling 的邏輯。
4. Flows（對話流程）
你可以用圖形化方式設計多段式對話流程，例如：
「你想查詢什麼月份的報表呢？」→ 等待輸入→ 呼叫 BigQuery → 回答
這些流程都可以視覺化拉線建立，也能重複使用，並進行條件分支或錯誤處理。
5. Prompt Design（提示設計）
每個 Flow 或 Intent 的節點中，都可以設計自己的 Prompt：
可以是範本 + 使用者輸入變數
支援多模型（Gemini、Codey 等）選用
支援 JSON 格式輸出、自動解析欄位
這讓整個系統既有彈性又易於控管。
四、從零開始打造一個 Agent：實作流程教學（對照 Codelab）
如果你是第一次使用 Vertex AI Agent Builder，以下是最推薦的新手教學路線。這個流程會帶你一步步從零建立一個能回答問題、連接資料、甚至具備任務執行能力的 AI 助理。
以下內容對照 Google 官方 Codelab 教學，並補充額外操作建議與實戰說明：
🔧 步驟一：建立新 Agent 專案
前往 Google Cloud Console → Vertex AI → Agent Builder
點選「建立新 Agent」
命名後，選擇預設語言（例如：中文）、模型版本（預設 Gemini）
📌 初次使用會自動幫你部署基本環境，無需額外設定 VM 或部署架構。
🧠 步驟二：設計 Intents（定義使用者意圖）
建立一個 Intent，例如「查詢業績」
加入幾個範例說法，例如：
「我想看 3 月的銷售成績」
「幫我查一下最近的業績」
設定這個意圖啟動的對話流程或回覆範本
✅ 系統會自動學習這些句子，讓你無需手動設計所有變化說法。
🔍 步驟三：串接資料（Grounding / Search）
在「Grounding」區塊中選擇資料來源
可以選：
BigQuery（查表格資料）
Cloud Storage（文件資料）
Vertex AI Search（語意搜尋）
指定使用者輸入欄位與資料欄位的對應邏輯
📌 建議使用 Vertex AI Search + FAQ 文件建立最簡單的企業知識查詢場景。
⚙️ 步驟四：設定任務功能（Function）
建立一個自訂功能，例如「查詢銷售報表」
將後端 API 或 Cloud Function 連結進來（支援 REST 呼叫）
定義輸入與輸出參數，綁定到使用者輸入的變數上
📌 可以搭配 Dialogflow CX 或 Workflows 擴充更複雜流程邏輯。
🔁 步驟五：設計對話流程（Flow）
使用圖形介面拖曳節點，建立：
提問節點：「你要查哪個月份的業績？」
回應節點：「好的，我來查詢...」
Function 呼叫 → 回傳結果 → Gemini 生成摘要回覆
可依不同意圖進入不同 Flow，也可進行條件跳轉（例如當輸入為空時提示補充）
📤 步驟六：測試與部署
使用測試區即時對話測試
若一切正常，可直接點選「部署」發佈至應用端點（例如網頁或行動裝置）
可選擇串接 Vertex AI Studio 的 Prompt 或 Search 查詢模組進行強化
這個流程大致從設計 → 訓練 → 整合 → 部署一氣呵成，無需寫一行程式，也能產出企業等級的 AI Agent！
五、與其他 Google AI 工具的整合優勢
Vertex AI Agent Builder 不只是單一對話設計工具，它真正的強大來自與整個 Google Cloud AI 生態系的「無縫整合」。你可以根據需求自由搭配以下服務，打造出具有業務價值的 AI 應用：
🔍 Vertex AI Search：快速構建語意型查詢系統，支援內部知識庫查詢與 FAQ 回答。
🧠 Gemini 模型（Pro / Flash）：提供自然語言生成、摘要、翻譯、分類等語意處理能力。
🗃 BigQuery：與結構化資料連動，讓 Agent 能即時查詢資料庫並回傳整理過的內容。
📊 Looker / Studio：整合資料視覺化平台，讓 AI 回答包含圖表或即時分析。
📞 Cloud Functions / Pub/Sub：讓 Agent 能根據對話結果「做出動作」，例如傳 Email、更新報表、觸發通知等。
透過這些模組的搭配，你能做的不只是問答，而是真正建立「有行動力」的 AI 助手。
六、Agent Builder 要錢嗎？
好消息是，Vertex AI Agent Builder 本身完全免費使用，也就是你可以不限次數建立 Agent 專案、設計對話流程、串接模組，不需額外付費。
但需注意：
模型使用費用（例如使用 Gemini 進行文字生成、摘要）會依照 token 數量進行計費。
串接資源（如 BigQuery、Cloud Functions） 若有使用到，也會根據用量收費。
建議初學者啟用帳號後先使用 Google Cloud 免費額度（$300），並從 Gemini Flash、Notebook 免費層開始操作，幾乎可以完整體驗無壓力。
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七、小結：誰該開始用 Agent Builder？
如果你希望導入 AI，但不想從零打造模型、也不想處理繁複的後端流程，那麼 Agent Builder 絕對是一個「快速落地」的好選擇。它特別適合以下角色：
✅ PM 或 AI 產品設計師：可快速驗證對話流程與用戶反應
✅ 企業資訊部門：設計內部智慧查詢助手，減少人力負擔
✅ 行銷與客服團隊：打造客服 AI 回答常見問題，提升效率
✅ 教育與培訓平台：建立互動式學習助教或語音答疑助手
✅ 新創團隊與 SaaS 公司：加速 AI MVP 推出與迭代測試
簡單來說，只要你想「用 AI 解決問題，而不是只聊聊天」，那就非常值得試試 Vertex AI Agent Builder。你不需要工程背景，也能在一週內上線一個真正能用的 AI 助理。
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