1. 学習内容
ADK マスタークラスへようこそ - マルチエージェント システムへの旅
AI エージェントの魅力的な世界に足を踏み入れようとしています。質問に答えるだけのシンプルなチャットボットは忘れてください。Agent Development Kit (ADK) を深く掘り下げて、推論、計画、ツールを使用して複雑なタスクを達成できる高度な自律型システムを構築します。
このチュートリアルを終えると、次のことができるようになります。
- 最初の AI エージェントを構築する: ユーザーのニーズを理解し、Google 検索などのツールを使用して、詳細で役立つ回答を生成できる、完全に機能するエージェントをゼロから作成します。
- マルチエージェント システムを構築する: エージェントがタスクを他の専門エージェントに委任し、連携して作業する AI エキスパートのチームを作成する革新的なコンセプトである 「ツールとしてのエージェント」 パターンについて学びます。
- 複雑なワークフローをオーケストレートする: 単純な委任を超えて、ルーター 、シーケンシャル チェーン 、ループ 、並列実行 などの高度なパターンを習得し、ほぼすべてのリクエストを処理できる堅牢で効率的かつインテリジェントなアプリケーションを構築します。
- エージェントにメモリーを与える: 会話メモリーの重要な役割を理解し、エージェントがフォローアップの質問に対応し、フィードバックから学習し、複数ステップのタスクをシームレスに管理できるようにします。
- MCP と接続する: MCP ツールボックスと接続します。
では始めましょう。🚀
2. GCP と Gemini API キーを設定する
GCP プロジェクトと Gemini API キーを設定する
AI エージェントを強化するには、基盤となる Google Cloud プロジェクトと、Google の強力なモデルにアクセスするための Gemini API キーの 2 つが必要です。
ステップ 1: 請求先アカウントを有効にする
この Codelab を実行するには、クレジットが設定された請求先アカウントが必要です。開始するには、この Codelab の上部にあるバナーのクレジットを使用します。請求先アカウントにすでに接続している場合は、この手順をスキップできます。
ステップ 2: 新しい GCP プロジェクトを作成する
- Google Cloud コンソールに移動し、新しいプロジェクトを作成します。
- Google Cloud コンソールに移動し、新しいプロジェクトを作成します。
- 左側のパネルを開き、[
Billing] をクリックして、請求先アカウントがこの GCP アカウントにリンクされているかどうかを確認します。
このページが表示されたら、[manage billing account] をオンにして、Google Cloud トライアルを選択してリンクします。
ステップ 3: Google Cloud プロジェクト ID を確認する
👉Google Cloud コンソールの上部にある [Cloud Shell をアクティブにする] をクリックします（Cloud Shell ペインの上部にあるターミナル型のアイコンです）。
👉[エディタを開く] ボタン（鉛筆のアイコンが付いた開いたフォルダのようなアイコン）をクリックします。ウィンドウに Cloud Shell コードエディタが開きます。左側にファイル エクスプローラが表示されます。
👉Google Cloud プロジェクト ID を確認します。
- Google Cloud コンソールを開きます。リンク
- ページの上部にあるプロジェクトのプルダウンから、このワークショップで使用するプロジェクトを選択します。
- プロジェクト ID は、ダッシュボードの [プロジェクト情報] カードに表示されます。
👉💻 ターミナルで、次のコマンドを使用して、すでに認証済みであることと、プロジェクトがプロジェクト ID に設定されていることを確認します。
gcloud auth list
👉💻 GitHub からブートストラップ プロジェクトのクローンを作成します。
git clone https://github.com/cuppibla/adk_tutorial.git
👉💻 初期化スクリプトを実行します。このスクリプトを実行すると、Google Cloud プロジェクト ID の入力を求められます。setup_venv.sh スクリプトで入力を求められたら、前の手順で確認した Google Cloud プロジェクト ID を入力します。
cd ~/adk_tutorial
./setup_venv.sh
gcloud services enable compute.googleapis.com \
artifactregistry.googleapis.com \
run.googleapis.com \
iam.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
cloudresourcemanager.googleapis.com
3. セッション 1: ADK ウェブで最初のエージェントを作成する
次のコマンドを実行して ADK ウェブを開きます。
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
adk web
コマンドを実行すると、ターミナルに ADK ウェブサーバーが起動したことを示す次のような出力が表示されます。
+-----------------------------------------------------------------------------+
| ADK Web Server started |
| |
| For local testing, access at http://localhost:8000. |
+-----------------------------------------------------------------------------+
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)
👉 次に、ブラウザから ADK 開発 UI にアクセスします。
Cloud Shell ツールバー（通常は右上にあります）の [ウェブでプレビュー] アイコン（目のアイコンや矢印付きの四角形のアイコン）から、[ポートを変更] を選択します。ポップアップ ウィンドウで、**ポートを 8000 に設定** して、"[**変更してプレビュー**]" をクリックします。Cloud Shell で新しいブラウザタブまたはウィンドウが開き、ADK 開発 UI が表示されます。
👉 呼び出しの儀式が完了し、エージェントが実行されるようになりました。ブラウザの ADK 開発 UI は、Familiar への直接接続です。
並列ワークフロー エージェントを選択する UI の上部にあるプルダウン メニューで、parallel_agent を選択します。
ここで single_agent を選択できます。
トレースはここで確認できます。
👉 テスト プロンプト:
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love food and art.
4. セッション 2: ワークフロー エージェント: シーケンシャル エージェント、並列エージェント、ループ エージェント
並列エージェント
並列ワークフロー エージェントを選択する UI の上部にあるプルダウン メニューで、parallel_agent を選択します。
👉 テスト プロンプト:
Plan my trip to San Francisco, I want to find some good concert, restaurant and museum.
ここで選択できます。parallel_agent
トレースはここで確認できます。
シーケンシャル エージェント
シーケンシャル ワークフロー エージェントを選択する UI の上部にあるプルダウン メニューで、sequential_agent を選択します。
👉 テスト プロンプト:
Find a good sushi near Standford and tell me how to get there.
ここで選択できます。sequential_agent
トレースはここで確認できます。
ループ エージェント
ループ ワークフロー エージェントを選択する UI の上部にあるプルダウン メニューで、loop_agent を選択します。
👉 テスト プロンプト:
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco today.
ここで loop_agent を選択できます。
トレースはここで確認できます。
5. セッション 3: カスタム エージェント
ADK ウェブ UI が開いたら、Custom_Agent エージェントを選択できます。
👉 テスト プロンプト:
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love food and art. Make sure within budget of 100 dollars.
ここで選択できます。Custom_Agent
トレースはここで確認できます。
6. セッション 4: オーケストレーター パターン - ルーティング エージェント
ADK ウェブ UI が開いたら、routing_agent を選択できます。
👉 テスト プロンプト:
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love concert, restaurant and museum.
ここで routing_agent を選択できます: 
トレースはここで確認できます。
7. セッション 5: ツールとしてのエージェント
ADK ウェブ UI が開いたら、Agent_as_tool エージェントを選択できます。
👉 テスト プロンプト:
Plan a trip from Sunnyvale to San Francisco this weekend, I love concert, restaurant and museum.
ここで選択できます。agent_as_tool
トレースはここで確認できます。
8. セッション 6: 長期記憶を備えたエージェント
👉💻 フォルダに移動してランナーを使用してエージェントをパワーアップし、長期記憶をテストします。
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/f_agent_with_memory
python main.py
👉 テスト プロンプト:
I like Art and Italian food.
「crtl+C」を押してセッションを終了します。セッションを再開します。
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/f_agent_with_memory
python main.py
👉 テスト プロンプト:
Plan a trip to San Francisco based on my preference.
9. セッション 7: MCP でエージェントを強化する
ステップ 1: ローカル データベースを準備する
👉💻 ターミナルで次のコマンドを実行します。
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
chmod +x setup_trip_database.py
./setup_trip_database.py
ステップ 2: MCP ツールボックス サーバーをインストールして実行する
👉💻 ターミナルで次のコマンドを実行します。
cd ~/adk_tutorial/mcp_tool_box
export VERSION=0.16.0
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/linux/amd64/toolbox
ダウンロードが完了したら、次を実行します。
chmod +x toolbox
ステップ 3
1 つのターミナルで 次のコマンドを実行します。
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/mcp_tool_box
./toolbox --tools-file "trip_tools.yaml" --port 7001
別のターミナルで 次のコマンドを実行します。
cd ~/adk_tutorial
source .adk_env/bin/activate
cd ~/adk_tutorial/g_agents_mcp
python main.py