前言：Chatbot 的时代结束了

2024年，

如果你还在开发单纯的“对话机器人”，

那你可能已经掉队了。

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AI 的下半场，

属于 Agent（智能体）。

它不再只是被动回答问题，

而是能够拆解任务、调用工具、最终解决问题。

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今天，

我想从架构师的角度，

聊聊如何组合当下最强的两个模型：

Gemini 3.0（最强逻辑脑）

Banana Pro（最强绘图手）

打造一个真正的多模态 Agent。

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一、 选型逻辑：为什么是它们？

做架构设计，

选型是第一步。

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1. 大脑层：Gemini 3.0

在 Agent 的任务链中，

推理能力（Reasoning）是核心。

经过大量 Benchmark 测试，

Gemini 3.0 在长文本理解和复杂逻辑推理上，

表现出了惊人的鲁棒性。

更重要的是，它的 Token 吞吐量极大，

非常适合作为 Agent 的“中央处理器”。

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2. 执行层：Banana Pro

一个完整的 Agent 需要多模态输出。

Banana Pro 是目前图像生成领域的“特种兵”。

它对 Prompt 的语义理解能力，

远超传统的 SDXL 模型。

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（配图建议）

图片内容：一张系统流程图。左边是“用户指令”，中间分为上下两层，上层是“Gemini 3.0 (Planning)”，下层是“Banana Pro (Action)”，最后汇聚成“Final Result”。 风格：深色背景，高亮线条，极客风。

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二、 架构设计：Vector Engine 作为调度中台

在传统的开发中，

你需要分别维护 Google 和其他厂商的两套 SDK。

这会导致代码极其臃肿。

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我的解决方案是引入 Vector Engine。

它充当了 Model Orchestrator（模型编排器） 的角色。

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核心优势：

• 统一协议：所有模型均通过 OpenAI 兼容格式调用。
• 故障转移：如果某个节点响应超时，可以自动切换备用模型。
• 状态管理：简化了多轮对话中的 Context 维护。

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三、 核心代码逻辑（伪代码）

下面展示一个 Agent 的核心工作流：

场景：用户输入“帮我设计一个赛博朋克风格的Logo，并解释设计理念”。

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Step 1: 任务拆解（由 Gemini 3.0 完成）

我们首先通过 Vector Engine 调用 Gemini 3.0，

让它将自然语言拆解为结构化数据（JSON）。

json

// Gemini 3.0 输出的结构化思考过程 { "thought": "用户需要设计Logo并解释，需要拆分为两个子任务。", "tasks": [ { "tool": "banana-pro", "prompt": "Cyberpunk logo, neon colors, glitch effect, minimalist...", "action": "generate_image" }, { "tool": "gemini-3.0", "prompt": "解释上述赛博朋克Logo的设计理念，包含高科技低生活的隐喻...", "action": "generate_text" } ] }

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Step 2: 并行执行

拿到 JSON 后，

程序自动分发请求。

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Step 3: 结果合成

这一套流程下来，

你只用了一个 API 端点（Vector Engine），

却完成了一个复杂的跨模态任务。

这才是 AI Native 应用该有的样子。

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（配图建议）

AI绘画提示词： Abstract visualization of neural network nodes connecting logic and art, blue and orange color scheme, data flowing like water, 4k resolution. （画面描述：神经网络节点连接逻辑与艺术的抽象可视化，蓝橙配色，数据如水般流动。）

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四、 开发者避坑指南

在实际工程落地中，

有几个坑需要注意：

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1. Prompt 污染：不同模型对 Prompt 的敏感度不同，建议在中间层做一层 Prompt 优化。
2. 超时控制：图像生成通常比文本慢，务必设置异步回调（Webhook）。
3. 成本监控：Agent 模式下 Token 消耗会倍增。

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这也是我推荐 Vector Engine 的另一个原因：

它自带详细的 Token 消耗看板。

你可以清晰地看到每个 Agent 环节的成本，

方便做精细化运营。

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五、 结语

AI 技术栈的迭代速度，

是以“周”为单位的。

不要把自己绑定在某一家单一的模型厂商上。

保持架构的灵活性，

才是开发者的生存之道。

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【技术交流与资源】

为了让大家能低成本复现这套 Agent 架构，

我特意申请了一批 Vector Engine 的开发者配额。

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福利内容：

10 USD 开发者额度（实测可调用约 500万 Token）。

地址：https://api.vectorengine.ai/register?aff=QfS4

领取暗号：

请私信我回复：【福利】。

我会自动把 Key 发给你，

希望能看到你构建出惊艳的 Agent。