最初の ADK エージェント チームを構築する
Mollie Pettit
Developer Relations Engineer
※この投稿は米国時間 2025 年 11 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
生成 AI の世界は急速に進化しており、AI エージェントはその最前線にあります。AI エージェントは、ユーザーに代わって行動するように設計されたソフトウェア システムです。推論、計画、記憶する能力を備え、意思決定、学習、適応を自律的に行うことができます。
AI エージェントは、Gemini などの大規模言語モデル（LLM）を「脳」として使用し、理解や推論を行います。これにより、さまざまな情報源から得たデータを処理したうえで、計画を立てて一連のタスクを実行し、あらかじめ定められた目標を達成できます。これが、単純な「プロンプトとレスポンス」と「エージェント」との決定的な違いです。エージェントは、複数ステップからなる計画に基づいて行動できます。
いまでは、深い専門知識がなくても、Agent Development Kit（ADK）のおかげで自分の AI エージェントを簡単に構築できます。ADK は、エージェントの作成を容易にするために設計された、Google のオープンソースの Python と Java 向けフレームワークです。
この投稿では、エージェント開発の基本パターンを学べる 3 つのハンズオンラボを紹介します。
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最初の自律エージェントを構築する
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エージェントを外部サービスと連携できるようにする
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特化型エージェントが連携して動作するマルチエージェント システムをオーケストレートする
最初のエージェントを構築する
このラボでは、パーソナル アシスタント エージェントを実際に構築しながら、ADK の基本原則を学びます。
エージェントのコードを実際に記述し、Gemini を基盤とするエージェントのコア推論エンジンと直接やり取りして、簡単なリクエストにどのように応答するのかを確かめます。このラボでは、作成するすべてのエージェントの基盤となるスキャフォールディングの構築に焦点を置いています。
ツールを使ってエージェントを強化する
カスタムツールを持たないエージェントは、組み込みの知識にのみ依存します。エージェントを特定のユースケースでより効果的に活用するには、専門的なツールを利用できるようにします。このラボでは、ツールを追加する 3 つの方法について学びます。
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カスタムツールの構築: 通貨換算ツールをゼロから作成します。
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組み込みツールを統合する: ADK に用意されている Google 検索ツールを追加します。
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サードパーティ ツールを活用する: LangChain ライブラリから Wikipedia ツールをインポートして使用します。
特化型エージェントのチームを構築する
1 つのエージェントでは手に負えないような複雑なタスクには、マルチエージェント チームを構築します。このラボでは、映画のコンセプトを調査、執筆、分析できる「映画企画開発チーム」を構築し、マルチエージェント システムの持つ力を深く理解します。
ADK のワークフロー エージェントを使って、各ステップでユーザー入力を求めることなく、作業の流れを自動で管理する方法を学びます。また、「セッション状態」を使ってエージェント間で情報を受け渡しする方法も学びます。
まとめ: 今すぐ最初の AI チームメイトを構築する
最初の AI エージェントを作ってみましょう。この投稿で紹介している Codelab をチェックしてみてください。
ハッシュタグ #ProductionReadyAI で成果を共有し、仲間とつながりましょう。皆さんの学びが充実したものになりますように。
-デベロッパー リレーションズ エンジニア Mollie Pettit
