既存のエージェント ステップを追加する

既存の AI エージェントをワークフローのステップとして追加して、タスクを専門のエージェントに転送できます。 これにより、さまざまなエージェント間でオーケストレーションを行うマルチエージェント ワークフローを作成できます。各エージェントは、より大きなプロセスの特定の部分を処理します。

始める前に

この機能を使用する前に、次の手順を完了してください。

  • Gemini Enterprise 管理者が、アプリの機能管理設定で Workflow Builder 機能の切り替えを有効にしていることを確認します。詳細については、 ウェブアプリの機能を管理するをご覧ください。

  • 追加するエージェントが組織で使用可能であることを確認します。 この機能では、次のエージェントを追加できます。

既存のエージェント ステップを追加する

アプリ

  1. ブラウザで Gemini Enterprise ウェブアプリを開きます。
  2. 既存のエージェントに移動するか、 新しいエージェントを作成します。
  3. フロービルダーで、[ステップを追加] をクリックします。
  4. [ステップを追加] パネルで、[既存のエージェント] をクリックしてセクションを開きます。

  5. 利用可能なエージェントのリストを参照します。

  6. 追加するエージェントをクリックします。

    既存のエージェント ステップがワークフローに追加されます。選択したエージェントはワークフローの一部として実行され、前のステップから入力を受け取り、後のステップに出力を渡します。

  7. キャンバスで既存のエージェント ステップをクリックして構成パネルを開き、次の項目を構成します。

    • プロンプト: エージェントをトリガーするために使用するプロンプトまたは手順を入力します。静的テキストを含めることも、前のステップの出力を参照することもできます（例: ${step_name.output}）。

エージェント ステップは、選択したエージェントへの動的な参照です。ソース エージェントが更新されるか、新しいバージョンが公開されると、ワークフローでは自動的に最新バージョンが使用されます。

この機能の制限事項について詳しくは、 既知の問題と制限事項をご覧ください。

明確化のための質問の仕組み

既存のエージェントがワークフローで実行される際、タスクを完了するために不足している情報が必要な場合は、実行を一時停止してユーザーに明確化のための質問をすることができます。 参照されるエージェントが input-required シグナル（A2A）または RequestInput イベント（ADK）を発行する場合、明確化のための質問はネイティブにサポートされます。

既存のエージェント ステップが実行され、追加情報が必要な場合:

  1. 実行が一時停止する: ワークフローは既存のエージェント ステップで実行を一時停止し、人間参加型（HITL）プロンプトを開始します。
  2. ユーザーがプロンプトに回答する: Gemini Enterprise ウェブアプリに、エージェントの明確化のための質問と、回答を入力するテキスト フィールドが表示されます。
  3. 実行が再開される: ユーザーが回答を送信すると、ワークフローは 既存のエージェントを再開し、ユーザーの回答をエージェントに返します。
  4. マルチターンのサポート: エージェントは、必要な情報をすべて収集して最終的な出力を生成するまで、複数のターンにわたって 明確化のための質問を連続して行うことができます。

コンテキストの分離

明確化のための質問のやり取り中、参照されるエージェントは、ユーザーとのインタラクション履歴とノード用に構成された最初のプロンプトのみを受け取ります。ステップのプロンプトで明示的に参照されていない限り、ワークフローの他のステップの出力と変数は、参照されるエージェントに自動的に渡されません。

エージェントに明確化のための質問を実装する

明確化のための質問をサポートするには、追加情報が必要な場合にプロトコルレベルの request-input シグナルを発行するようにカスタム エージェントを構成します。

A2A エージェント（ネイティブ）

Agent-to-Agent（A2A）プロトコルを直接実装するエージェントの場合は、メッセージ ペイロードに明確化のための質問を指定して、TaskUpdater でタスクを input-required 状態にします。

from a2a.server.tasks import TaskUpdater
from a2a.types import Message, Part, Role, TextPart

# Inside your custom agent's task executor class:
async def execute(self, context, event_queue):
    updater = TaskUpdater(event_queue, context.task_id, context.context_id)
    if context.current_task is None:
        await updater.submit()
    await updater.start_work()

    user_input = context.get_user_input()
    if "weather" in user_input and "tokyo" not in user_input.lower():
        await updater.requires_input(
            Message(
                message_id=f"q-{context.task_id}",
                role=Role.agent,
                parts=[Part(root=TextPart(
                    text="Which city would you like the weather for?"))],
                task_id=context.task_id,
                context_id=context.context_id,
            )
        )
        return

    await updater.complete(
        Message(
            message_id=f"a-{context.task_id}",
            role=Role.agent,
            parts=[Part(root=TextPart(
                text="It is sunny and 72°F in Tokyo."))],
            task_id=context.task_id,
            context_id=context.context_id,
        )
    )

ユーザーのレスポンスは、同じ taskId を持つ message/send リクエストとしてエージェントに返送されます。

A2A エージェント（ADK で構築）

エージェントが Agent Development Kit（ADK）で構築され、A2A（to_a2a() を使用）を介して公開されている場合は、質問を行う関数を LongRunningFunctionTool でラップします。

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.long_running_tool import LongRunningFunctionTool
from google.adk.a2a.utils.agent_to_a2a import to_a2a

def get_weather(city: str) -> str:
    """Returns weather information for a city."""
    return f"It is sunny and 72°F in {city}."

def ask_clarifying_question(question: str) -> None:
    """Asks the user a question and waits for their reply."""
    return None

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.5-flash",
    name="weather_agent",
    instruction=(
        "If the user asks for weather without specifying a city, call "
        "`ask_clarifying_question` and wait. Do not guess."
    ),
    tools=[get_weather, LongRunningFunctionTool(ask_clarifying_question)],
)

a2a_app = to_a2a(root_agent, port=8000)

Agent Engine の ADK エージェント

Agent Engine で推論エンジンによってホストされる ADK エージェントの場合は、ジェネレータ ツールまたはカスタム エージェント ステップ内で RequestInput イベントを発行します。

from google.adk.events import RequestInput

# Inside a generator tool or custom agent step
def ask_for_details():
    """Requests user input during tool or step execution."""
    yield RequestInput(
        interrupt_id="weather_city",
        message="Which city would you like the weather for?",
    )

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