概览
开发者可以在一些怎样的应用场景使用 AI？
开发者可以通过各种方式利用 AI，包括自动化、代理以及为内部用户和客户改进应用。例如，面向开发者的 Gemini Code Assist 等工具可以通过智能分析功能建议或完成常见代码模式并调试代码。开发者还可以利用 AI 来增强用户体验，并使用聊天机器人来改善客户服务。AI 可以帮助开发者构建应用或系统，从而分析图片和视频以识别对象、提取数据洞见，甚至理解情绪。
开发者开始使用 AI 的最佳方式是什么？
根据应用场景、问题或目标，开发者可以通过几种不同的方式开始使用 AI。如果开发者想要立即调整、自定义或部署模型，可以使用 Vertex AI Studio。若要使用生成式 AI 构建应用，建议选择一个 AI 和机器学习平台。开发者如果希望快速构建虚拟客服，可以利用基于提示的 Agent Builder 和预构建的虚拟客服模板。
工作方式
AI 可以为开发者提供有关开发工作流和增强应用的支持。机器学习模型可以执行各种任务，例如生成代码、转换旧代码、调试内容，甚至是撰写版本说明摘要。借助 Vision AI 等预构建模型和 AI 技术，开发者还可以在其应用中注入高级 AI 功能。
AI 可以为开发者提供有关开发工作流和增强应用的支持。机器学习模型可以执行各种任务，例如生成代码、转换旧代码、调试内容，甚至是撰写版本说明摘要。借助 Vision AI 等预构建模型和 AI 技术，开发者还可以在其应用中注入高级 AI 功能。
常见用途
代码生成和协助
使用 AI 生成代码
借助 Gemini Code Assist，可以实时获取 AI 赋能的代码建议、完整的函数和代码块，以及代码错误和修复提示。Gemini 的生成式代码助理功能甚至可以分析项目上下文和编程语言，以生成相关代码段，从而帮助自动执行重复任务并减少输入操作。
方法指南
使用 AI 生成代码
借助 Gemini Code Assist，可以实时获取 AI 赋能的代码建议、完整的函数和代码块，以及代码错误和修复提示。Gemini 的生成式代码助理功能甚至可以分析项目上下文和编程语言，以生成相关代码段，从而帮助自动执行重复任务并减少输入操作。
AI 赋能的调试功能
使用 AI 进行调试并获取修复建议
借助智能分析工具，使用 AI 赋能的调试工具查明潜在问题，加快调试速度。这些工具超越传统的调试方法，能够主动识别潜在错误并提出修复建议。Gemini Code Assist 可以理解代码的逻辑和模式，有助于在开发周期的早期发现错误，提高代码质量并防止后续出现损失较大的问题。
方法指南
使用 AI 进行调试并获取修复建议
借助智能分析工具，使用 AI 赋能的调试工具查明潜在问题，加快调试速度。这些工具超越传统的调试方法，能够主动识别潜在错误并提出修复建议。Gemini Code Assist 可以理解代码的逻辑和模式，有助于在开发周期的早期发现错误，提高代码质量并防止后续出现损失较大的问题。
自定义语音和聊天机器人
轻松构建和部署聊天和语音聊天机器人
借助 Vertex AI Agent Builder，构建利用生成式 AI 并以数据为基础的自定义聊天和语音聊天机器人。将确定性工作流与生成式 AI 相结合，打造动态且个性化的对话。Vertex AI 甚至让开发者能够利用网站、数据库、文档、常见问题解答、电子邮件和编码代码库中的各种数据来训练智能体。
方法指南
轻松构建和部署聊天和语音聊天机器人
借助 Vertex AI Agent Builder，构建利用生成式 AI 并以数据为基础的自定义聊天和语音聊天机器人。将确定性工作流与生成式 AI 相结合，打造动态且个性化的对话。Vertex AI 甚至让开发者能够利用网站、数据库、文档、常见问题解答、电子邮件和编码代码库中的各种数据来训练智能体。
使用 Gemini API 构建
开始使用 Google 的多模态模型
使用 Vertex AI 中的 Genmini API，构建可以同时处理文本、代码、图片和视频等各种模态信息的 AI 智能体和应用。Google AI Studio 中的 Gemini API 适合学生、业余爱好者或想要快速进行实验的开发者。
方法指南
开始使用 Google 的多模态模型
使用 Vertex AI 中的 Genmini API，构建可以同时处理文本、代码、图片和视频等各种模态信息的 AI 智能体和应用。Google AI Studio 中的 Gemini API 适合学生、业余爱好者或想要快速进行实验的开发者。
