Google I/O '26 が Google Cloud でのエージェント開発にもたらすもの

※この投稿は米国時間 2026 年 5 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google I/O では、Antigravity 2.0 と Managed Agents API を備えた統合開発ツールキットをご紹介しました。これにより、デベロッパーは共有プロトコル レイヤ上でローカルに構築し、クラウドに安全にデプロイできるようになります。このブログ記事では、Gemini Enterprise Agent Platform と Google I/O で発表された新しいデベロッパー ツールの組み合わせ方、構築における選択肢の幅を整理し、実際にまず何から試すのがおすすめかをご紹介します。

Vertex AI が Gemini Enterprise Agent Platform に進化し、セッション メモリや一元化されたガバナンスなどの新機能により、エージェントの構築、スケーリング、管理、最適化を行うための包括的なプラットフォームとなりました。そして今回、これらの機能をローカルの開発ツールに直接展開します。Google の目標は、高速なプロトタイピングと、安全でコンプライアンスに準拠した企業向けデプロイの間のギャップを埋めることです。そのために、クイック スタート ワークフローか、あるいはスタックの特定のニーズに合わせて本番環境を完全に制御するかを選択できる、モジュール式のアプローチを提供しています。

幅広い選択肢の中で、これらの要素がどのように位置づけられるかを整理すると、次のようになります。

4 つの段階: エージェント構築方法の全体像

エージェント開発のエコシステムは、4 段のはしごのようなものだと考えています。これは、すぐに使える構成から完全なコード ファーストの制御まで、ニーズに合わせて調整できるスライダーのように設計されています。これらは意図的に積み上げ式に構成されており、下の段階から素早く始めたとしても、より高度なカスタマイズが可能な上の段階への移行が制限されることはありません。

4 つの段階すべてを支えているのが A2A プロトコルです。この相互運用性により、最初の段階で構築されたエージェントを 4 番目の段階でサブエージェントとして呼び出すことができ、アーキテクチャ全体を同じインフラストラクチャ上でシームレスにスケールできます。

1 段目: Agent Studio（ローコード）

Agent Platform 内のビジュアル ワークスペース。Model Garden でモデルを見つけ、プロンプトをエンジニアリングし、ツールを接続して、コードを記述せずにエージェントをリリースします。ビジネス部門のチームや迅速なプロトタイピングに最適です。ここで構築するエージェントは、その下にあるすべてのものとまったく同じランタイムで実行されます。

2 段目: Managed Agents API

I/O で新たに発表された Managed Agents API は、「マシンではなくミッションを管理したい」と考えている技術チームを対象としています。エージェントの動作を定義するだけで、Google Cloud が煩雑な作業を代行するため、管理不要のサービスとしてのエージェント（Agent as a Service）として機能します。

Managed Agents API を使用してエージェントを構成し、Interactions API を使用してエージェントを呼び出します。指示、スキル、ツールをパッケージ化して POST すると、Gemini がエージェントを構築して実行します。

これをデプロイ可能にしているのは、安全性を重視して設計された Google Cloud サンドボックスです。エージェント ハーネスは Google のサーバーで実行され、各エージェントには、スキル、Model Context Protocol（MCP）サーバー、サーバーサイド ツールがプロビジョニングされた独自の一時的なサンドボックスがあります。A2A および Agent Platform のガバナンスおよびセキュリティとの完全なインテグレーションは、近日公開予定です。

3 段目: Antigravity とその仲間たち

Antigravity は、コーディング タスクやエージェント オーケストレーションに AI を活用したいと考えているデベロッパー向けの主要なソリューションであり、チームがアプリの構築とデプロイの方法を変革できるようにします。デベロッパー向けのコーディング戦略を、複数のサーフェスで共有されるこの単一の強力なハーネスに統合しました。

Gemini モデル ファミリーと相互に最適化されており、高い効率性により開発サイクルを加速し、コストを削減します。Antigravity で開発したスキルは、さまざまなサーフェスでそのまま利用できるように設計されています。

コーディング ワークフロー内で Google の高度な推論機能を活用し、カスタム開発ループを実装して、アプリケーションの構築、デプロイ、管理の方法を変革したいと考えている開発チームを対象としています。

このたび、以下の新しいツールによってこの機能を拡張しました。

• Antigravity 2.0: コーディング エージェントの操作、カスタマイズ、オーケストレーションを行う一元化されたワークスペースを提供する、新しいスタンドアロンのデスクトップ アプリケーションです。デベロッパーはこれを使用して、コードのリファクタリング、単体テストの生成、仕様に基づく新しいサービス コンポーネントのスキャフォールディングなど、エージェントをオーケストレートする複雑なタスクを管理できます。エージェントは 1 つのプロンプトからサブエージェントを生成でき、マルチエージェント オーケストレーションによりタスクを並行して実行できます。

• Antigravity CLI: このツールを使用すると、Antigravity のすべての機能をコマンドラインで利用できます。Antigravity 2.0 と同じハーネス、同じエージェント、同じ品質のインテリジェンスを備え、ターミナルに合わせたプロダクト エクスペリエンスを提供します。速度とオーバーヘッドの削減に最適化されており、ユーザーに合わせて柔軟に変化します。CLI はデスクトップ アプリと緊密に統合されており、認証、コンテキスト、スキル、構成を共有しているため、どちらのインターフェースでも一貫したエクスペリエンスが得られます。独自のランタイムを構築するには、Antigravity SDK を使用します。

• エンタープライズ セキュリティとコンプライアンス: Google Cloud のお客様は、Gemini Enterprise Agent Platform プロジェクトで Antigravity 2.0 と Antigravity CLI を使用できるようになりました。Cloud OAuth でログインし、Agent Platform プロジェクト ID とリージョンを設定するだけです。その結果、すべてのエージェント推論は安全なクラウド境界内の Agent Platform モデルを介して実行され、Google Cloud の標準的なデータ プライバシー保護と利用規約を継承します。これにより、顧客データをお客様自身の管理下に置き、リージョンのモデル エンドポイントを利用できるようになります。

他のコーディング エージェントの統合

Antigravity は Google が推奨するエージェント コーディング ソリューションですが、Google Cloud は、お客様が選択したあらゆるコーディング エージェントと連携して機能するように設計されています。Google のプラットフォームはオープンであり、柔軟性を確保するために次のようなツールを用意しています。

• Agent CLI と Agent Development Kit（ADK）を使用すると、Claude Code などのツールを含むさまざまなソースからエージェントを構築して操作できます。つまり、デベロッパーは多くの場合、基盤となる AI 推論を Google Cloud で実行しながら、使い慣れたインターフェースを使い続けることができます。このアプローチにより、ワークフローにおいて Google Cloud のセキュリティ、コンプライアンス、インフラストラクチャのメリットを確実に享受できます。

• Next でリリースされた Google Skills for Google products は、複数のコーディング ツールと互換性を持つように設計されており、一貫した機能セットでさまざまなエージェントを強化できます。

この柔軟性により、チームは使い慣れたツールやモデルを統合し、確立されたワークフロー内でシームレスかつコンプライアンスに準拠した運用を確保できます。

4 段目: Agent Development Kit（ADK 2.0）

コード ファースト、低い導入障壁（ローフロア）、高い柔軟性（ハイシーリング）。Managed Agents が構成ファーストであるのに対し、ADK はエンジニアリング ファーストです。これは、カスタム エージェント メッシュをゼロから構築したいソフトウェア エンジニア向けのツールです。アーキテクチャやモデルを問わず、制約のない自由な開発が可能です。

ADK の機能強化が Google Cloud Next で発表され、すべてのお客様にご利用いただけるようになりました。ADK には、動的なモデル主導の推論から厳格かつ決定論的なワークフローまでスライダーで調整できる、グラフベースの統合エンジンが導入されています。このフレームワークは、サブエージェント、ツール、データが相互にどのように受け渡されるかを管理し、マルチエージェントの連携という煩雑な作業を処理します。

• コラボレーション ワークフロー（Python v2.0.0）: 以前はタスクベースのエージェント コラボレーション API と呼ばれていました。これは、自己管理型エージェント チームを構築するための機能です。コーディネーターは、明示的な動作モードを使用してサブエージェントに委任します。

• チャット: 完全なユーザー インタラクション、親エージェントへの手動での復帰。これは「サブエージェントへの会話の引き渡し」です。

• タスク: ユーザー インタラクションによる明確化、親エージェントへの自動復帰。これは新しい「この課題での共同作業」であり、他の 2 つのオプションの長所を兼ね備えています。

• シングルターン: ユーザー インタラクションなし、並列実行、自動復帰、「ツールとしてのエージェント」。

• 動的ワークフロー: ADK の動的ワークフローでは、グラフベースのパス構造を脇に置き、選択したプログラミング言語の機能を最大限に活用してワークフローを構築できます。動的ワークフローでは、シンプルなデコレータでワークフローを作成し、ワークフロー ノードを関数として呼び出し、複雑なルーティング ロジックを構築できます。

• ADK Kotlin（ベータ版）:「ADK for Android」。Kotlin のサポートが加わったことで、Python、Go、Java と合わせて対応言語が増え、オンデバイスのモバイル エージェントとバックエンドの Python エージェントをシームレスに連携させることができます。

最後に、Agents CLI は、ADK、評価、デプロイ、オブザーバビリティ、公開に関する Google のエキスパート スキルをパッケージ化し、あらゆる AI コーディング エージェント（Antigravity、Gemini CLI、Claude Code、Cursor など）をエージェント アプリ構築とエージェント オペレーションのエキスパートに変えます。これにより、AI エージェントに Google Cloud エージェント スタックを理解するスキルが与えられ、広大なエコシステムが、エージェント構築の山登りに挑むデベロッパーにとってシームレスな組み立てラインに変わります。

おすすめの開始手順

今から始めるなら、次のような順序で取り組むことをおすすめします。

1. Antigravity 2.0 デスクトップ アプリから始める: インターフェースを確認し、事前構築されたエージェントを追加して操作することで、コア機能を理解します。これにより、API の詳細を掘り下げる前に、より直感的な入り口からプロセスを始めることができます。

2. メッシュを構築する: Agents API スキルと Interactions API スキルで、Managed Agents API を自由に試してみましょう。 ルーティングの決定を明示的に行いたい場合や、複雑なマルチエージェントのオーケストレーションが必要な場合は、ロジックを ADK 2.0 に移植しましょう。分岐パスが 3 つ以上になるなら、グラフモデルは学習の苦労に見合うだけの価値が十分にあります。これを実現するために、別々の部分をたくさんつなぎ合わせる必要はありません。Agents CLI が真価を発揮するのはまさにここです。

3. 共有ドメイン ロジックの管理と再利用: パッケージ化されたドメイン ロジックの再利用を管理、促進する一元化されたカタログである Skill Registry（公開プレビュー版）をご覧ください。スキルには、Managed Agents API、Agent Platform SDK、ADK（SkillToolset 経由）からアクセスできます。Skill Registry はまもなく Agent Registry の一部になります。

4. 評価: Gemini Enterprise Agent Platform の評価スイートを使用して、基本的なテキスト マッチングや感覚的なチェックを超えた評価を行います。合成ユーザー シミュレーションを活用してマルチターン テストシナリオを自動生成し、API 環境を安全にモックしてツールのレジリエンスをストレステストします。最後に、LLM ベースの自動評価モデルとトレース ロギングを利用して、複雑なロジックを評価し、失敗パターンをグループ化して、エージェントを継続的に最適化します。

5. パイプラインの保護: Agent Identity、Agent Gateway、Agent Security、Agent Registry などの Gemini Enterprise Agent Platform のガバナンス機能を利用して、デプロイを保護します。CodeMender がリリースされたら、CI / CD に追加しましょう。人間（および AI）のデベロッパーが push するコードをプロアクティブに保護できるようになります。

注: 請求先アカウントを紐付けていない Google Cloud のスターター ティア アカウントでも、この一連のプロセスをすべて実行できます。最初の 2 つのアプリのデプロイは、無料でご利用いただけます。

これからの展開にご期待ください

エージェントの分野は急速に進化しています。Agent Platform は、安全かつ柔軟性に優れた基盤を提供します。Agent Gateway、ID 管理、Skill Registry などのコア コンポーネントが連携して、エージェントのための堅牢で管理された環境を確保し、ベンダー ロックインなしで柔軟にイノベーションを実現できます。

プロジェクトに合った段階を選んでも、チームが好むコーディング エージェントを導入しても、どちらの場合も、最終的に行き着くプラットフォームは同じです。データは常に Cloud プロジェクト内に留まります。

この投稿を読んだ後に 1 つだけドキュメントを読むなら、Agent Platform のドキュメントにあるエージェントの概要をおすすめします。興味深いものを作成された際は、ぜひ共有してください。優れた事例は、次回のテンプレートに採用させていただきます。

皆様が構築されるソリューションを楽しみにしております。

- Google Cloud AI、ディレクター、Addy Osmani

- Google Cloud、プロダクト マネージャー、Alan Blount