Vertex AI Agent Builder

エンタープライズ グレードの AI エージェントを構築、スケーリング、管理

Vertex AI Agent Builder は、企業がエンタープライズ データに基づいてエンタープライズ グレードのエージェントを迅速に構築、スケーリング、管理できるようにする、オープンで包括的なプラットフォームです。アプリケーションとワークフローをグローバル規模で強力かつ信頼性の高いエージェント システムに変換するために必要な、フルスタックの基盤と幅広い開発者の選択肢を提供します。

機能

エージェントとマルチエージェント ワークフローの設計

Agent Development Kit(ADK)を使用して、高度なマルチエージェント システムを簡単に作成できます。100 行未満の直感的な Python コード、Java でプロダクション レディなエージェントを構築できます。今後、さらに多くの言語がサポートされる予定です。ADK では、決定的なガードレールとオーケストレーション制御によって、エージェントの思考、推論、コラボレーションを正確に制御できます。ADK 独自の双方向の音声 / 動画ストリーミング機能により、人と同じようにエージェントと会話できます。

Agent Garden を使用してすぐに開発を開始できます。Agent Garden は、ADK 内から直接アクセスできる、すぐに使えるサンプルとツールのコレクションです。

ADK では、好みのモデルやデプロイ ターゲットを選択できます。Google のツールしか使用できないかとご心配でしょうか。ご安心ください。LangChainLangGraphAG2、Crew.ai などの一般的なオープンソース フレームワーク、またはご自身の好みに合った代替フレームワークを使用してエージェントを構築することもできます。

多様なエージェントがコミュニケーションを取り、協力して働く

オープンな Agent2Agent(A2A)プロトコルを使用して、任意のエージェントを任意の場所に接続できます。このユニバーサルな通信標準により、さまざまなエコシステムのエージェントは、フレームワーク(ADK、LangGraph、Crew.ai など)や構築元のベンダーに関係なく、相互に通信できます。A2A を使用すると、エージェントは、自分の能力を公開し、ユーザーとのやり取り方法(テキスト、フォーム、双方向音声/ビデオ)を交渉できます。すべて安全に連携しながらです。

A2A は、API のようにエージェント間の通信を可能にします。これにより、分離されたエージェントを連携するチームに変え、互換性のないエージェント フレームワークへの投資に関する懸念を解消できます。A2A は、Box、Deloitte、Elastic、Salesforce、ServiceNow、UiPath、UKG など、50 社を超えるパートナーからなるエコシステムの成長に貢献し、エージェントの相互運用性を標準化するための共同作業です。

適切なツール、データ、ガードレールをエージェントに接続する

エージェントに既存の企業の実体データを装備するには、以下のような任意のアプローチを使用できます。

ADK は Model Context Protocol(MCP)をサポートしているため、MCP 対応ツールのエコシステムの拡大により、エージェントはすでに使用している多種多様なデータソースや機能を利用できます。

また、100 以上の事前構築済みコネクタApigee のカスタム API、Application Integration のワークフローを使用して、エージェントをエンタープライズ システムに接続することもできます。これらの使いやすい構成要素により、エージェントがビジネスルールに沿って行動し、適切なガードレール内で操作することを確実にします。

ADK を使用すると、Apigee API Management で管理されている既存の API 投資を、その場所に関係なく活用できます。

信頼性の高い本番環境へのエージェントのデプロイ

Agent Engine を使用して本番環境への移行を簡素化できます。Agent Engine は、デベロッパーが本番環境で AI エージェントをデプロイ、管理、スケーリングできるようにする一連のサービスです。Agent Engine がインフラストラクチャの管理、スケーリング、セキュリティ、モニタリングを処理するため、運用上の問題ではなくエージェント機能に集中できます。

フレームワークやモzデル プロバイダを問わず、エージェントをシームレスにデプロイできます。Agent Engine を使用すると、会話のコンテキストを維持できるため、エージェントとのやり取りが毎回ゼロから始まるのではなく、人間と対話しているように感じます。

Agent Engine は、短期メモリと長期メモリをサポートしています。これにより、セッションを管理でき、エージェントは過去の会話や好みを思い出すことができます。

最後に、Vertex AI の包括的な評価ツールと Example Store を使用して、エージェントのパフォーマンスを向上させ、実際の使用状況に基づいて改良できます。

エージェントがデータを理解し、データに基づいて判断できるようにする

エージェントに包括的な検索拡張生成(RAG)機能を装備して、組織の知識にインテリジェントにアクセスし、解釈できるようにします。Vertex AI Search は、数回のクリックですぐに利用できる RAG ソリューションを提供します。一方、ベクトル検索は、ベクトルベースとキーワード ベースのアプローチを組み合わせたハイブリッド手法に対応し、より関連性の高い回答を返します。また、ローカル ファイル、Cloud Storage、Google ドライブ、Slack、Jira など、さまざまなデータソースに接続して、独自のカスタム RAG エンジンを構築することもできます。

AI の応答を信頼できるデータソースに根拠付ける

Google 検索(世界中の検索データの 99% を支える)などの信頼できる情報や、Cotality、Dun & Bradstreet、HGInsights、S&P Global、Zoominfo などのプロバイダから提供される専門的なデータを使用して、AI の回答を根拠づけることができます。

地理空間コンテキストに依存するエージェントの場合、Google マップを使用してエージェントを地図上に配置することもできます。現在、米国のお客様を対象に試験運用が開始されており、AI は Google マップのデータにアクセスできます。このデータは毎日 1 億件以上の更新を受けており*、世界中の 2 億 5, 000 万以上のビジネスや場所をカバーしています*。

*Grounding with Google Maps は現在、試験運用版として米国でテスト公開されており、米国の場所データと更新情報のみにアクセスできます

エージェントの導入を企業全体に拡大

Google Agentspace に公開して、カスタム AI エージェントのリーチを拡大しましょう。このエンタープライズ エージェント マーケットプレイスでは、一元化されたガバナンスとモニタリングを維持しながら、制御された共有が可能になります。Agentspace は、組織のすべてのエージェントへの単一のアクセス ポイントを提供し、従業員がニーズに応じた適切な AI ツールを簡単に見つけ、使用できるようにします。数回クリックするだけで、慎重に作成されたエージェントを社内のチームに利用可能にし、一貫した AI エクスペリエンスを促進して、AI 投資の収益率を最大化できます。

AI エージェント向けのエンタープライズ グレードのセキュリティ

禁止されているトピックの境界を定義する構成可能なコンテンツ フィルタやシステム指示など、Gemini の組み込みの安全機能を使用して、エージェント出力を制御します。

エージェントが専用サービス アカウントで動作するか、個々のユーザーに代わって動作するかを決定できる ID 管理を通じてエージェントの権限を管理します。エージェントのアクティビティをセキュリティ境界内に限定することで、センシティブ データを保護します。入力がモデルに到達する前のスクリーニングから、ツールの実行前のパラメータの検証まで、あらゆるステップでインタラクションを制御するためのガードレールをエージェントに設定します。

包括的なトレース機能を使用してエージェントの動作を自動的にモニタリングし、エージェントの推論プロセス、ツールの選択、実行パスなど、エージェントが実行するすべてのアクションを可視化します。

Vertex AI Agent Builder の 3 つの柱

コア コンポーネント 主なメリット

ビルド

オープン フレームワーク: Agent Development Kit(ADK)と OSS サポート(LangGraph、CrewAI)

モデル: Gemini とのネイティブ インテグレーションとモデルに依存しないアクセス(Model Garden)

ツール使用: RAG、検索、グラウンディング、数百のコネクタ(BigQuery)

エコシステム: 相互運用性を実現するオープン プロトコル(MCP と A2A)

ADK またはお好みのフレームワークやモデルを使用して、エンタープライズ データや幅広いオープン エコシステムと密接に統合しながら、最大限の柔軟性で構築できます。

スケーリング

マネージド ランタイム: サーバーレスの自動スケーリング エージェントのデプロイ

コンテキスト管理: ステートフルな会話のためのセッションとメモリバンク

品質: フィードバック ループのための Vertex AI 評価サービスとサンプルストア

サンドボックス: 複雑なタスクのための安全なコード実行とコンピュータ制御

Agent Engine 内にある、信頼性、コンテキスト、品質、複雑なタスクの実行をグローバル規模で扱うフルマネージドのサービス セットを使用して、プロトタイプから本番環境に移行できます。

管理

エージェント ID(IAM): エージェントごとに固有のネイティブ Google Cloud ID

オブザーバビリティ: 完全なトレース、ロギング、モニタリング

レジストリ: 承認されたエージェントとツールの一元管理

セキュリティ: Model Armor(ランタイム保護)と Security Command Center

Google Cloud の安全性を重視して設計された基盤、きめ細かい権限、完全な監査証跡により、エンタープライズ グレードのセキュリティとコンプライアンスを適用します。

ビルド

コア コンポーネント

オープン フレームワーク: Agent Development Kit(ADK)と OSS サポート(LangGraph、CrewAI)

モデル: Gemini とのネイティブ インテグレーションとモデルに依存しないアクセス(Model Garden)

ツール使用: RAG、検索、グラウンディング、数百のコネクタ(BigQuery)

エコシステム: 相互運用性を実現するオープン プロトコル(MCP と A2A)

主なメリット

ADK またはお好みのフレームワークやモデルを使用して、エンタープライズ データや幅広いオープン エコシステムと密接に統合しながら、最大限の柔軟性で構築できます。

スケーリング

コア コンポーネント

マネージド ランタイム: サーバーレスの自動スケーリング エージェントのデプロイ

コンテキスト管理: ステートフルな会話のためのセッションとメモリバンク

品質: フィードバック ループのための Vertex AI 評価サービスとサンプルストア

サンドボックス: 複雑なタスクのための安全なコード実行とコンピュータ制御

主なメリット

Agent Engine 内にある、信頼性、コンテキスト、品質、複雑なタスクの実行をグローバル規模で扱うフルマネージドのサービス セットを使用して、プロトタイプから本番環境に移行できます。

管理

コア コンポーネント

エージェント ID(IAM): エージェントごとに固有のネイティブ Google Cloud ID

オブザーバビリティ: 完全なトレース、ロギング、モニタリング

レジストリ: 承認されたエージェントとツールの一元管理

セキュリティ: Model Armor(ランタイム保護)と Security Command Center

主なメリット

Google Cloud の安全性を重視して設計された基盤、きめ細かい権限、完全な監査証跡により、エンタープライズ グレードのセキュリティとコンプライアンスを適用します。

仕組み

Vertex AI は、オープンな開発の柔軟性とまとまりのあるプラットフォーム機能を両方備えています。これは、マルチエージェント エコシステムを構築するために必要な組み合わせであり、そうでなければ断片的なソリューションが必要になります。

一般的な使用例

独自の高度なエージェントを作成

オープンソース フレームワークを使用してマルチエージェント ワークフローを構築する

Agent Garden を使用してすぐに開発を開始できます。Agent Garden は、ADK 内から直接アクセスできる、すぐに使えるサンプルとツールのコレクションです。事前構築済みのエージェント パターンとコンポーネントを活用して開発プロセスを加速させ、実例から学ぶことができます。

Agent Development、LangGraph などの一般的なオープンソース フレームワークを使用してエージェントを構築し、Vertex AI にシームレスにデプロイすることで、チームの既存の専門知識を活用できます。コードの書き換えや開発ワークフローの変更なしに、カスタム エージェントを Google のエンタープライズ グレードのインフラストラクチャに接続できます。選択したフレームワークの柔軟性を維持しながら、Vertex AI のスケーリング、モニタリング、セキュリティの機能を活用できます。ローカル開発から本番環境へのデプロイまでの全プロセスをガイドする、ステップバイステップのチュートリアルから始めましょう。

オープンソース フレームワークを使用してマルチエージェント ワークフローを構築する

Agent Garden を使用してすぐに開発を開始できます。Agent Garden は、ADK 内から直接アクセスできる、すぐに使えるサンプルとツールのコレクションです。事前構築済みのエージェント パターンとコンポーネントを活用して開発プロセスを加速させ、実例から学ぶことができます。

Agent Development、LangGraph などの一般的なオープンソース フレームワークを使用してエージェントを構築し、Vertex AI にシームレスにデプロイすることで、チームの既存の専門知識を活用できます。コードの書き換えや開発ワークフローの変更なしに、カスタム エージェントを Google のエンタープライズ グレードのインフラストラクチャに接続できます。選択したフレームワークの柔軟性を維持しながら、Vertex AI のスケーリング、モニタリング、セキュリティの機能を活用できます。ローカル開発から本番環境へのデプロイまでの全プロセスをガイドする、ステップバイステップのチュートリアルから始めましょう。

ワークフローをエージェント化

既存のプロセスをマルチエージェント ワークフローに変換

組織のワークフローを理解し、適切なアクションを実行できるエージェントを作成することで、複雑なビジネス オペレーションを合理化できます。Apigee で管理される 100 以上のコネクタと API を使用して、エージェントを ERP、調達、HR プラットフォームなどのエンタープライズ システムに接続します。Application Integration の既存のワークフローを再利用して、オーケストレートされたエージェント ワークフローを作成します。ビジネスルールやコンプライアンス要件に従いながら、ドキュメント処理、承認ルーティング、データ検証、システム アップデートなどのプロセスを処理するエージェントを構築できるようになりました。

既存のプロセスをマルチエージェント ワークフローに変換

組織のワークフローを理解し、適切なアクションを実行できるエージェントを作成することで、複雑なビジネス オペレーションを合理化できます。Apigee で管理される 100 以上のコネクタと API を使用して、エージェントを ERP、調達、HR プラットフォームなどのエンタープライズ システムに接続します。Application Integration の既存のワークフローを再利用して、オーケストレートされたエージェント ワークフローを作成します。ビジネスルールやコンプライアンス要件に従いながら、ドキュメント処理、承認ルーティング、データ検証、システム アップデートなどのプロセスを処理するエージェントを構築できるようになりました。

多様なエージェント エコシステムを接続

異なるフレームワークで構築されたエージェントが連携できるようにする

オープンな Agent2Agent(A2A)プロトコルを導入してエージェント システム間のサイロを解消し、異なるベンダーやフレームワークのエージェントが簡単に通信できるようにします。さまざまなチームや部門が構築した専門的なエージェントが、システムを再構築または統合することなく、複雑なタスクを共同で処理できる統合エクスペリエンスを作成します。エージェントが互いの機能を動的に検出し、インタラクション形式をネゴシエーションし、システム間で会話のコンテキストを維持できるようにします。企業のセキュリティとガバナンスの要件を維持しながら、テキスト、フォーム、マルチメディア コンテンツにわたるリッチなインタラクションを実装する。

異なるフレームワークで構築されたエージェントが連携できるようにする

オープンな Agent2Agent(A2A)プロトコルを導入してエージェント システム間のサイロを解消し、異なるベンダーやフレームワークのエージェントが簡単に通信できるようにします。さまざまなチームや部門が構築した専門的なエージェントが、システムを再構築または統合することなく、複雑なタスクを共同で処理できる統合エクスペリエンスを作成します。エージェントが互いの機能を動的に検出し、インタラクション形式をネゴシエーションし、システム間で会話のコンテキストを維持できるようにします。企業のセキュリティとガバナンスの要件を維持しながら、テキスト、フォーム、マルチメディア コンテンツにわたるリッチなインタラクションを実装する。

エージェントの品質とパフォーマンスを向上させます。

エージェントのパフォーマンスをデバッグして最適化する

Vertex AI に組み込まれたデバッグ機能と最適化機能でエージェント アプリケーションを強化できます。トレースを使用して、エージェントがリクエストを処理し、意思決定を行い、ツールやデータソースとやり取りする方法を正確に可視化します。包括的なログと可視化ツールにより、パフォーマンスのボトルネック、推論エラー、予期しない動作を特定できます。使用パターンとフィードバックに基づいてエージェントを継続的に改善し、品質基準とユーザーの期待に応えられるようにします。

Agent Engine でホストされているエージェントを Gemini Enterprise に登録できます。このエンタープライズ プラットフォームは、一元化されたガバナンスとセキュリティを維持しながら、Gemini、Google 品質の検索、強力なエージェントを従業員に提供します。

Agent Engine の概要
Vertex AI Agent Engine で本番環境のエージェントをデプロイ、管理する

エージェントのパフォーマンスをデバッグして最適化する

Vertex AI に組み込まれたデバッグ機能と最適化機能でエージェント アプリケーションを強化できます。トレースを使用して、エージェントがリクエストを処理し、意思決定を行い、ツールやデータソースとやり取りする方法を正確に可視化します。包括的なログと可視化ツールにより、パフォーマンスのボトルネック、推論エラー、予期しない動作を特定できます。使用パターンとフィードバックに基づいてエージェントを継続的に改善し、品質基準とユーザーの期待に応えられるようにします。

Agent Engine でホストされているエージェントを Gemini Enterprise に登録できます。このエンタープライズ プラットフォームは、一元化されたガバナンスとセキュリティを維持しながら、Gemini、Google 品質の検索、強力なエージェントを従業員に提供します。

Agent Engine の概要
Vertex AI Agent Engine で本番環境のエージェントをデプロイ、管理する

料金

Vertex AI Agent Builder の料金の仕組み 公表されている料金は、このページで確認できます。プレビュー版のサービスについては、セールスチームにお問い合わせください。
使用量説明Price

エージェント エンジン

エージェントによって使用されるコンピューティング リソース。表示

エージェントのメモリ使用量。表示

$0.00994/vCPU-Hr

$0.0105GiB-Hr

モデルの使用

エージェントが使用するモデルの入力トークンと出力トークンに基づく使用料

Vertex Model Garden に公開されている

ツールと事前構築済みエージェント

ツールと事前構築済みエージェント(Code Interpreter、BigQuery など)を使用する場合、エージェントが使用するツールに基づいてデベロッパーに料金が発生します。

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Vertex AI Agent Builder の料金の仕組み

公表されている料金は、このページで確認できます。プレビュー版のサービスについては、セールスチームにお問い合わせください。

エージェント エンジン

説明

エージェントによって使用されるコンピューティング リソース。表示

エージェントのメモリ使用量。表示

Price

$0.00994/vCPU-Hr

$0.0105GiB-Hr

モデルの使用

説明

エージェントが使用するモデルの入力トークンと出力トークンに基づく使用料

Price

Vertex Model Garden に公開されている

ツールと事前構築済みエージェント

説明

ツールと事前構築済みエージェント(Code Interpreter、BigQuery など)を使用する場合、エージェントが使用するツールに基づいてデベロッパーに料金が発生します。

Price

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料金計算ツール

リージョン固有の料金と手数料を含む、毎月の費用を試算できます。

カスタムの見積もり

カスタム見積もりをご希望の場合は、Google のセールスチームにお問い合わせください。

概念実証を開始する

Vertex AI でエージェントを構築する

Vertex AI プロジェクト環境を設定する

アプリやエージェントのグラウンディングに Google 品質の検索を使用

Model Builder を使用して、AI モデルの探索、微調整、トレーニング、評価、管理を行う

プロジェクトのサポートが必要な場合は、セールスチームにお問い合わせください

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