Vertex AI 全方位使用攻略:从零到生产,这一篇就够了

一、先搞清楚 Vertex AI 到底是什么

很多人把 Vertex AI 简单理解成「调用 Gemini API 的地方」，这只说对了一小部分。

Vertex AI 是谷歌云的一站式 AI 开发平台，覆盖了从模型选择、Prompt 调试、微调训练、智能体搭建，到部署上线、效果评估的完整链路。它分成两大块能力：

第一块是生成式 AI。你可以在 Model Garden 里选模型（Gemini、Claude、Llama、DeepSeek 都有），在 Vertex AI Studio 里调试 Prompt，用 Agent Builder 搭智能体，用 RAG Engine 做知识库检索。

第二块是传统机器学习的 MLOps。自定义训练、Pipeline 编排、Feature Store、模型监控、A/B 测试，这些偏工程侧的能力也全部集成在里面。

这篇攻略主要聊第一块，因为这是目前90%的企业最关心的部分。

二、Model Garden：200+ 模型的「AI 超市」怎么逛

Model Garden 是 Vertex AI 的模型市场，目前上架了超过 200 个模型。这些模型分成三类：

• 谷歌自家的模型，包括 Gemini 3 Pro（最强推理）、Gemini 3 Flash（速度快成本低）、Gemini 3.1 Flash-Lite（极致性价比）、Gemini 3.1 Pro（百万级上下文窗口，支持文本/音频/图片/视频/PDF/代码仓库的多模态输入）、Imagen（图片生成）、Veo 3.1（视频生成）、Lyria（音乐生成）、Chirp（语音识别）。

• 第三方合作伙伴模型，比如 Anthropic 的 Claude Opus 4.6、DeepSeek-V3.2、Mistral 等。这些模型以 MaaS（模型即服务）的方式提供，通过 API 直接调用，不需要自己部署。

• 开源模型，包括 Gemma、Llama 等。你可以一键部署到 Vertex AI 的推理端点，也可以下载到 Colab Enterprise 里做微调。

选模型的实用建议：

做内容生成、写代码、复杂推理？用 Gemini 3 Pro，它在多模态理解和代码生成上目前是第一梯队。

做客服对话、文档摘要、高频调用场景？用 Gemini 3 Flash 或 3.1 Flash-Lite，成本比 Pro 低好几倍，延迟也更低。

对安全合规要求极高，或者你的团队已经围绕 Claude 做了大量 Prompt 工程？直接在 Vertex AI 里调 Claude，好处是数据不出谷歌云的安全边界。

自己有垂直领域数据想微调？选 Gemma 3 或 Llama，开源模型的可控性更强。

三、Vertex AI Studio：你的 Prompt 调试工作台

Vertex AI Studio 是一个可视化的 Prompt 设计工具，它能做这些事情：

即开即用的对话测试。 选一个模型，直接在界面里输入 Prompt，实时看返回结果。支持文本、图片、视频、音频、PDF 等多种输入格式。你可以在这里快速验证一个想法，不用写一行代码。

参数调优。 Temperature、Top-K、Top-P、最大输出 Token 数，这些影响生成质量的关键参数都可以在界面上拖动调整，实时对比不同参数组合的效果差异。

Prompt 管理和分享。 调好的 Prompt 可以保存、版本化、分享给团队成员。这在多人协作场景下非常有用，不用每次都从头调。

一键转代码。 Prompt 在界面调好后，可以自动生成 Python、Node.js、REST API 调用代码。复制粘贴到你的项目里就能跑。

踩坑点： Studio 适合用来探索和验证，但不要把它当生产环境用。正式上线前，你需要把 Prompt 迁移到代码里，通过 API 调用，配合 CI/CD 流程做版本管理。

四、Agent Builder：搭一个「能干活」的 AI 智能体

这是 Vertex AI 近半年更新最猛的板块。Agent Builder 的核心目标是让你搭出一个能调用外部工具、有记忆能力、能完成复杂多步任务的 AI 智能体。它包括几个关键组件：

Agent Development Kit（ADK）。 这是谷歌开源的智能体开发框架，支持 Python 和 TypeScript。你可以用 ADK 定义 Agent 的行为逻辑、工具调用规则、多 Agent 协作流程。它跟 Gemini 3 Pro 和 Flash 完全兼容，也支持 LangChain、LlamaIndex 等第三方框架。

Agent Designer。 低代码的可视化设计器，在 Google Cloud 控制台里直接拖拽搭建 Agent 流程。适合不写代码的产品经理或业务人员做原型验证。目前处于 Preview 阶段。

Agent Engine。 托管运行时环境，负责把你搭好的 Agent 部署到生产。它提供 Session（会话管理）、Memory Bank（长期记忆）、Code Execution（代码执行）三个核心能力，都已经 GA（正式可用）了。

Cloud API Registry。 管理 Agent 可以调用的外部工具和 API。管理员可以在这里控制哪些工具对开发者可见，做好权限管控。支持 MCP 服务器集成。

一个实际场景： 假设你在做一个企业内部的 IT 运维助手。用户说「帮我查一下上周五生产环境的报错日志」，Agent 需要调用日志查询 API 拉数据，用 Gemini 分析日志内容，生成摘要，再判断是否需要升级工单。这整个流程，ADK 负责编排逻辑，Agent Engine 负责运行和记忆，API Registry 负责管理日志查询工具的接入权限。

五、RAG Engine + Vector Search：让 AI 「读懂」你的企业数据

大模型最大的问题之一是「幻觉」，它会一本正经地编造事实。解决办法是 RAG（检索增强生成）：先从你的知识库里检索相关内容，再让大模型基于检索结果生成回答。

Vertex AI 提供了两个核心工具来做 RAG：

RAG Engine。 端到端的 RAG 管道服务。你把文档（PDF、网页、数据库里的结构化数据）灌进去，它自动完成文本切分、向量化、索引构建。查询时，它负责检索最相关的文档片段，注入到 Prompt 里，让 Gemini 基于这些内容生成回答。最近新增了 Serverless 模式（公开预览中），不用管数据库的运维，底层资源自动扩缩。

Vector Search 2.0。 这是 RAG Engine 底层的向量检索引擎，但你也可以单独用。2.0 版本是一次大幅升级，新增了几个重要能力：Collections（把数据和向量统一管理）、Auto-embeddings（自动生成向量，不用自己调 Embedding 模型）、混合搜索（向量搜索 + 全文搜索 + 语义重排序三合一）。还支持 VPC Service Controls 和 Private Service Connect，企业级安全需求也覆盖了。

踩坑点： RAG 效果好不好，80%取决于你的文档切分策略。切太长，检索不精准；切太短，上下文断裂。一般建议先按段落切分，每段 200-500 个 Token，允许 20% 的重叠。具体要根据你的文档类型反复测试。

六、Grounding + Function Calling：让模型连上真实世界

Grounding（接地）。 简单说就是让大模型的回答有据可查。Vertex AI 支持两种 Grounding 方式：一种是 Google Search Grounding，让 Gemini 的回答基于实时搜索结果，每句话都附带来源链接；另一种是 Enterprise Grounding，让 Gemini 的回答基于你自己的企业数据（通过 RAG Engine 或 Data Store 接入）。两种方式可以同时用。

Function Calling（函数调用）。 你在 API 请求里声明一组函数定义（包括函数名、参数、描述），Gemini 会判断用户的意图，决定调用哪个函数、传什么参数。注意，Gemini 自己不执行函数，它只返回「我觉得应该调这个函数，参数是这些」，实际执行由你的后端代码完成。

这两个能力组合起来，就是 Agent 的核心武器：Grounding 保证回答有依据，Function Calling 保证 Agent 能执行动作。

七、多模态能力全景：不只是文字

Vertex AI 现在的多模态覆盖面已经非常广了：

图片生成。 Imagen 和 Gemini 3.1 Flash Image 都可以生图。Gemini 3.1 Flash Image 是最近新上的，生成质量不错，价格和延迟比 Imagen 更优。

视频生成。 Veo 3.1 是目前 Vertex AI 上的主力视频模型。支持文本转视频和图片转视频。还有一个 Veo 3.1 Lite 版本（公开预览中），成本更低，适合对画质要求没那么极致的场景。

音频/音乐生成。 Lyria 3 系列刚进入公开预览，提供两个版本：Lyria 3 Pro 可生成长达 184 秒（约3分钟）的完整曲目，支持指定前奏、主歌、副歌、桥段等结构；Lyria 3 Clip 生成 30 秒短音轨，适合快速原型和社交媒体配乐。两个版本都支持文本和图片输入，生成的音频强制内嵌 SynthID 水印并支持 C2PA 标准，方便企业做 AI 内容溯源和合规审计。

语音交互。 Gemini Live API 支持原生音频输入输出，已经 GA。支持语音质量自适应、主动语音（模型主动发起对话）、情感对话（根据用户语气调整回复风格）。

虚拟试穿。 Virtual Try-On 模型可以让用户上传自己的照片，试穿衣服和鞋子。最近一次更新大幅降低了延迟，鞋类和体型保真度也有明显提升。

八、安全合规：企业最关心的底线

数据隔离。 你在 Vertex AI 上的数据完全隔离，不会被用来训练谷歌的基础模型。微调产生的新模型也只存在于你自己的环境里。

Model Armor。 运行时防护功能，可以检测和拦截 Prompt 注入、数据泄露等攻击。部署在模型前面，对每一条请求做安全扫描。

Agent Identity。 每个 Agent 都有独立的 IAM 身份，所有操作都有审计日志。你可以精确控制每个 Agent 能访问哪些资源、调用哪些工具。

组织策略。 管理员可以通过 Organization Policy 控制整个组织可以使用哪些模型。比如只允许用 Gemini 和 Claude，禁止其他模型，一条策略就搞定。

九、费用怎么算：不踩坑指南

Vertex AI 的计费模型是按用量付费，但里面有几个容易踩坑的地方：

模型调用费用。 按 Token 数计费，输入和输出分开算。不同模型价格差异很大，Gemini 3 Flash 的价格大概是 Pro 的五分之一。上线前一定要做成本测算，选对模型能省一大笔钱。

推理端点费用。 如果你部署了开源模型到 Vertex AI 端点，即使没有请求进来，只要端点没关，就会持续产生 GPU 计算费用。这是最常见的「账单爆了」的原因。用完记得手动关掉，或者设置自动缩容到 0。

隐藏费用。 数据出站（Egress）费用、Cloud Storage 存储费用、Pipeline 运行费用，这些不起眼的项目累积起来也不少。建议给每个项目打上 Label 标签，方便在账单里追踪来源。

省钱建议：如果用量稳定可预测，可以考虑 Committed Use Discounts（CUD），最高能省 55%。另外，Agent Engine 新上线了免费层级，小规模试用不花钱。

十、快速上手路径：五步从零到跑通

第一步：开通谷歌云账号。 新用户有免费试用额度，可以用来熟悉平台。

第二步：进 Vertex AI Studio 玩一圈。 选一个 Gemini 模型，试几个 Prompt，感受一下生成效果和参数调优的逻辑。

第三步：用 API 跑通一个最小 Demo。 安装 Google Gen AI SDK，用 Python 写十行代码，调通 Gemini API，确认鉴权和网络没问题。

第四步：接入你自己的数据。 用 RAG Engine 导入一批企业文档，建一个简单的知识库问答。测试检索精度和回答质量。

第五步：搭一个 Agent 原型。 用 ADK 或 Agent Designer 做一个能调用外部工具的智能体，跑通完整的「用户提问→检索→工具调用→生成回答」链路。

从第二步到第五步，一个有经验的开发者大概需要两到三天。没有 AI 开发经验的团队，建议找有经验的合作伙伴协助落地，能少走很多弯路。

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