エージェントを開発する

概要

Vertex AI Agent Engine を使用するには、まず Vertex AI Agent Engine にデプロイできるエージェントを開発する必要があります。エージェントを開発する最も簡単な方法は、Google が提供するフレームワーク固有のテンプレートのいずれかを使用することです。フレームワーク固有のテンプレートは、オブジェクトのシリアル化や、エージェントを初期化するコードとプロンプトに応答するコードの分離など、エージェントの開発における一般的な側面の一部を自動的に処理します。次のフレームワーク固有のテンプレートが用意されています。

フレームワーク	説明
Agent Development Kit（プレビュー）	AI アプリケーションを構築するデベロッパーや、堅牢なエージェントベースのソリューションを迅速にプロトタイピングしてデプロイする必要があるチーム向けに、Google の内部ベスト プラクティスに基づいて設計されています。
LangChain	事前定義された構成と抽象化により、基本的なユースケースで簡単に実装できます。
LangGraph	ワークフローを定義するためのグラフベースのアプローチ。高度な人間参加型機能と巻き戻し/再生機能を備えています。
AG2（旧 AutoGen）	AG2 は、LLM ワークフローを構築するための高レベルの抽象化として、マルチエージェント会話フレームワークを提供します。
LlamaIndex（プレビュー）	LlamaIndex のクエリ パイプラインは、検索拡張生成（RAG）ワークフローを作成するためのハイレベルなインターフェースを提供します。

ユースケースがフレームワーク固有のテンプレートのいずれにも適合しない場合は、独自のカスタム エージェントを開発できます。

Agent2Agent（A2A）プロトコル

マルチエージェント システムを構築する場合は、A2A プロトコルを確認することを強くおすすめします。A2A プロトコルは、基盤となるフレームワークに関係なく、AI エージェント間のシームレスな通信とコラボレーションを可能にするオープン スタンダードです。2025 年 6 月に Linux Foundation に寄贈されました Google Cloud 。A2A SDK を使用したり、サンプルを試したりするには、GitHub リポジトリをご覧ください。

次のステップ

• カスタム エージェントを開発する。
• エージェントを評価する。
• エージェントをデプロイする。
• サポートを利用する。