エージェント AI のユースケース: インタラクティブな学習を管理する

このドキュメントでは、エージェント AI ワークフローを使用してインタラクティブな学習クイズを生成して管理するアプリケーションのアーキテクチャの概要について説明します。エージェントは、特定のトピックに関するユーザーの知識を評価し、永続的なセッション状態と長期記憶を使用して、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成します。エージェントはユーザーの回答の履歴を保持し、それに基づいて後続の質問の難易度と内容を動的に調整します。

このドキュメントは、エージェント AI アプリケーションを構築して管理するアーキテクト、デベロッパー、管理者を対象としています。このアーキテクチャは、さまざまな業界でインタラクティブでステートフルな教育用アプリケーションを作成するのに適しています。このドキュメントは、AI エージェント システムに関する基礎知識があることを前提としています。エージェントと非エージェント システムの違いについては、AI エージェント、AI アシスタント、ボットの違いは何ですか？をご覧ください。

このドキュメントのデプロイ セクションでは、データ サイエンス ワークフローを実行するエージェント AI アプリケーションのデプロイを試すためのコードサンプルへのリンクを提供しています。

アーキテクチャ

次の図は、インタラクティブな学習エージェントのアーキテクチャの概要を示しています。

インタラクティブな学習エージェントのアーキテクチャ。

このアーキテクチャは、次のデータフローを示しています。

  1. ユーザーが、Cloud Run でホストされているクイズ アプリケーション内で、クイズの開始や回答の送信などのアクションを実行します。
  2. アプリケーションはユーザーの入力を AI エージェントに転送します。

  3. AI エージェントは、Vertex AI の Gemini モデルを使用してユーザーの入力を解釈します。ユーザーのリクエストに基づいて、エージェントは適切なツールを呼び出して、リクエストされたクイズ アクションを実行します。

    たとえば、エージェントはクイズ セッションを開始したり、回答を評価したり、次の質問を生成したりするツールを選択します。

  4. エージェントがクイズ アプリケーションに回答を送信します。

  5. クイズ アプリケーションがレスポンスをユーザーに転送します。

クイズの状態を維持し、エクスペリエンスをパーソナライズするために、エージェントは次のバックグラウンド タスクを実行します。

  • エージェントは、最新のクイズの進行状況とスコアを、Vertex AI Agent Engine Sessions に保存されている保存済みセッションの履歴に追加します。
  • エージェントはクイズデータをメモリーに変換し、長期的なリコールのために Memory Bank に保存します。エージェントは、メモリに保存されている過去のデータを使用して、今後のセッションでコンテキストを認識したレスポンスを生成します。

使用するプロダクト

このアーキテクチャ例では、次の Google Cloud プロダクトを使用します。

  • Cloud Run: Google のスケーラブルなインフラストラクチャ上でコンテナを直接実行できるマネージド コンピューティング プラットフォーム。
  • Agent Development Kit（ADK）: AI エージェントの開発、テスト、デプロイを行うためのツールとライブラリのセット。
  • Vertex AI: ML モデルと AI アプリケーションのトレーニングとデプロイを行い、AI を活用したアプリケーションで使用する LLM をカスタマイズできる ML プラットフォーム。
  • Vertex AI Agent Engine セッション: ユーザーとエージェント間のやり取りの履歴を保存して取得する永続ストレージ サービス。
  • Memory Bank: ユーザーとエージェントの会話に基づいて長期記憶を生成、絞り込み、管理、取得する永続ストレージ サービス。

デプロイ

コーディング関連のクイズを提供するこのアーキテクチャのサンプル実装をデプロイするには、GitHub で入手できる Python チューターのコードサンプルを使用します。

次のステップ

寄稿者

著者: Samantha He | テクニカル ライター

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