エージェントを使用する

エージェントにクエリを実行するコードは、エージェントがローカルで実行されているか、リモートでデプロイされているかに関係なく同じです。そのため、このページでは、agent という用語は local_agent または remote_agent のいずれか指します。サポートされるオペレーションのセットはフレームワークによって異なるため、フレームワーク固有のテンプレートの使用方法を以下に示します。

フレームワーク 説明
Agent Development Kit 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。
Agent2Agent(プレビュー) Agent2Agent(A2A)プロトコルは、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ように設計されたオープン スタンダードです。
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すぐに使用できます。
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高レベル インターフェースを提供します。
カスタム フレームワーク固有のテンプレートを使用せずに開発、デプロイされたエージェント。

Google Cloud コンソールでデプロイされたエージェントを使用する

Agent Development Kit(ADK)を使用して開発されたデプロイ済みエージェントの場合は、Google Cloud コンソールを使用してエージェントを操作できます。

  1. Google Cloud コンソールで、[Vertex AI Agent Engine] ページに移動します。

    Agent Engine に移動

    選択したプロジェクトの一部である Agent Engine インスタンスがリストに表示されます。[フィルタ] フィールドを使用して、指定した列でリストをフィルタできます。

  2. Agent Engine インスタンスの名前をクリックします。

  3. [Playground] タブをクリックします。

  4. メッセージを入力してエージェントとやり取りしたり、[新しいセッション] をクリックしてエージェントとの新しいセッションを開始したりできます。

  5. OpenTelemetry を使用してトレースを有効にしている場合は、インタラクション中のエージェントの動作に関する詳細を表示できます。

    • トレース: エージェントとの会話のトレース。

    • イベント: エージェントとの会話中に呼び出された API とイベントの詳細のグラフ。

    • 状態: 会話中のエージェントの状態に関する情報。

    • セッション: エージェントに関連付けられているセッションのリスト。詳細については、 Google Cloud コンソールまたは API 呼び出しを使用して管理するをご覧ください。

次のステップ