Geminiエンタープライズエージェントプラットフォームを活用するための13のハンズオンデモ
サマリー
Geminiエンタープライズエージェントプラットフォームの機能を体験できる13のデモを紹介します。これらのデモは、AIエージェントの構築、スケーリング、管理、最適化に役立つ具体的な手法を提供します。手順に従う必要はなく、コーディングエージェントを使って簡単に実践できます。
本文
今年初めに、Geminiエンタープライズエージェントプラットフォームを紹介しました。このプラットフォームでは、エージェントを構築、スケール、管理、最適化することができます。今回は、エージェントプラットフォームの機能を体験できる13のデモを共有します。各デモは、すぐに実践できる概念、パターン、またはアーキテクチャを教えてくれます。最も良い点は、手順に従う必要がないことです。お好きなコーディングエージェント（Antigravity、Claude Code、Codexなど）にAgents CLIをインストールすると、ADKとエージェントプラットフォームの専門家となる7つのスキルが即座に得られます。構築したいものを平易な英語で説明すると、コーディングエージェントがエージェントをスキャフォールディング、評価、デプロイ、監視してくれます。エディタを離れる必要はありません。
では、さっそく始めましょう！
AIエージェントを構築する
これらのデモはすべて、コードファーストのADKに基づいています。基礎から始めて、徐々に進んでいきます。
1. ここから始めましょう：ADKを使って最初のエージェントを構築します。ADK Foundationのコーディングラボは、完璧なスタート地点です。環境を設定し、Geminiによって動かされる基本的な会話エージェントを定義し、その設定を構成し、コマンドラインインターフェースとWeb UIの両方を通じてテストします。ADKに触れたことがない場合は、まずこれを行ってください。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループを持つイベント駆動型承認エージェントを構築します。環境費用エージェントのコーディングラボは、セットの中で最も完全な「エージェントプラットフォームの実践」デモです。ADK 2.0のグラフベースのワークフローAPIを使用して、企業の経費エージェントを構築します。閾値以下の経費は平易なPythonで自動承認されます。閾値を超えるものは、事前のLLMセキュリティスクリーニング（PIIの削除、プロンプトインジェクション防御）を経て、Geminiのコンプライアンス分析を通過し、最終決定の前にヒューマン・イン・ザ・ループのレビューを受けます。これをFastAPIの背後に設置し、Pub/Subイベントからトリガーし、LLMを審査官として評価します。このエージェントは、スケールとガバナンスのセクションでも再登場します。
3. モデルコンテキストプロトコルを使用してエージェントをデータに接続します。MCPのコーディングラボでは、GeminiがBigQueryをクエリし、ファイルを検索し、APIを呼び出すことを可能にする再利用可能なMCPツールを構築する方法を示します。MCPはオープンプロトコルであるため、構築したツールは異なるベンダーやフレームワークで機能します。
4. エージェントからUI（A2UI）を使用して動的なフロントエンドを構築します。最高のユーザーエクスペリエンスは視覚的に優れています。A2UIのコーディングラボでは、会話が進行するにつれてリアルタイムで動的に更新されるインターフェースコンポーネント（レイアウト、チャート、インタラクティブメニュー）をレンダリングするエージェントを構築する方法を示します。エージェントは、ユーザーが必要とするUIをその場で組み立てます。
AIエージェントをスケールする
ノートパソコン上のプロトタイプは一つのことですが、本番トラフィック、メモリ、オーケストレーションを扱うことが次に来ることです。
5. エージェントランタイム（旧エージェントエンジン）に状態を持つデータサイエンスエージェントをデプロイします。状態を持つデータサイエンスエージェントのコーディングラボでは、ユーザーの好みをセッション間で記憶するBigQueryエージェントを構築し、それをエージェントランタイムに直接デプロイする方法を説明します。すべての基盤となるインフラストラクチャ、スケーリング、セッション管理は自動的に処理されます。
6. 一時停止、再開し、コンテキストを失わない長期間実行されるエージェントを構築します。単一のプロンプトに応答するエージェントを構築するのは簡単ですが、実際の企業のワークフローは完了するのに数日または数週間かかることがよくあります。このチュートリアルでは、数週間にわたって信頼性のあるエージェントを構築する方法を説明します。耐久性のある状態マシン、イベント駆動型アイドルタイム処理、チェックポイントと再開を持つ永続的なセッションという3つのアーキテクチャパターンを学びます。例として、コンテナの再起動を生き延び、正確に前回の状態から再開するオンボーディングコーディネーターエージェントを示します。
7. Agents CLIを使用してエージェントランタイムに環境費用エージェントをデプロイします。ビルドセクションの経費エージェントを覚えていますか？エージェントランタイムへのデプロイのコーディングラボでは、そのエージェントを引き継ぎ、本番環境に移行します。Agents CLIを使用してデプロイメント設定をスキャフォールディングし、ドライランでプレビューし、ライブでデプロイします。Cloud Trace、Cloud Logging、BigQueryエージェント分析が自動的に接続され、エージェントはエージェントレジストリに自動登録されるため、ライブになるとすぐに組織内で発見可能になります。
8. 本番エージェントに実際のフロントエンドを提供します。フロントエンドのコーディングラボでは、すべてが一つにまとまります。Cloud Run上にマネージャーダッシュボードを構築し、OIDC認証されたPub/Subパイプラインを通じてエージェントランタイムに接続し、マネージャーがブラウザから一時停止したヒューマン・イン・ザ・ループのセッションを再開できるようにします。これにより、経費エージェントとデプロイメントが完全なエンドツーエンドの企業アーキテクチャに統合されます。
AIエージェントを管理する
組織全体でエージェントをスケールするには、アクセスを管理し、エンドポイントを追跡し、トラフィックをフィルタリングするための組み込みのガードレールシステムが必要です。
9. 最初のコミットからエージェントのライフサイクルを保護します。セキュアエージェンティックコーディングのコーディングラボでは、テスト駆動開発（TDD）を使用してショッピングアシスタントをテストファーストで構築し、カスタムSTRIDE脅威モデルを接続し、Semgrepのプレコミットフックを設定し、実行前にリスクのあるアクションをブロックするPreToolUseゲートを構成する方法を示します。ハードコーディングされたAPIキーを意図的に植え付け、エージェントはフックが発火した瞬間にそれをキャッチして修正します。
10. エージェントゲートウェイでエージェントのアクセスを制御します。エージェントゲートウェイのコーディングラボでは、ランタイムガバナンスをカバーします。エージェントランタイム上にマルチツールADKエージェントをデプロイし、エージェントゲートウェイを介してCloud Run上のMCPサーバーを呼び出します。各エージェントにはエンドツーエンドのmTLSを持つユニークなIDが付与されます。すべてのアウトバウンドコールはIAP認証とIAM認可を通過します。その上、Model Armorはすべてのコンテンツをプロンプトインジェクションやデータ漏洩のために検査します。これは、1つのデモで完全な生産グレードのガバナンススタックです。
AIエージェントを最適化する
エージェントを出荷することはスタートです。難しいのは、次のプロンプトの調整が本当に改善されるのか、それとも静かに他の10のことを壊してしまうのかを知ることです。エージェントプラットフォームは、そのループを閉じるためのツールを提供します。
11. コーディングエージェントからエージェントの品質フライホイールを駆動します。プロンプトを調整しました。3つの例では良く見えますが、他の10のものを壊してしまったのでしょうか？このチュートリアルでは、コーディングエージェントから直接実行する5段階の評価フライホイールを紹介します：データを準備（OTelトレース、手作りのケース、または合成シナリオから）、推論を実行し、Googleの適応型AutoRatersで評価し、失敗クラスターを分析し、ターゲットを絞った最適化を実行します。AutoRatersは、Googleが自社のモデルやファーストパーティエージェントを評価するために使用する原則に基づいており、DeepMindとのパートナーシップで開発されています。測定したいことを平易な言葉で説明すると、コーディングエージェントが残りを引き受けます。
12. A2Aを使用してクロスランゲージのマルチエージェントパイプラインを構築します。大規模な企業では、異なるチームが異なる言語でエージェントを構築することは避けられません。このチュートリアルでは、PythonベースのエージェントがGeminiを使用して条件を抽出し、Goベースのエージェントがそれらを企業ポリシーに対して検証する契約コンプライアンスパイプラインを説明します。2つのサービスはエージェント間（A2A）プロトコルを介して接続され、ADKによってオーケストレーションされます。RemoteA2aAgentが、A2A準拠のサービスを数行のコードでローカルサブエージェントに変える方法を学びます。
13. CrewAI、LangGraph、A2A、ADKを使用してフレームワーク全体でエージェントをスケールします。ほとんどの生産チームは1つのエージェントフレームワークに標準化していません。このコーディングラボでは、すべてのフレームワークをオーケストレーションする方法を示します：ADKコントロールルームがLangGraph状態マシンに計画を委任し、CrewAI実行クルーにタスクを配信し、すべてがA2Aプロトコルを介して接続されます。1つのステップが失敗した場合、コントロールルームは自動的に再計画します。
始めるには
10分以内にエージェント開発ライフサイクル全体を見たい場合は、このウォークスルーを視聴してください。そうでない場合は、Agents CLIをインストールし、コーディングエージェントを開いて、今日から構築を始めましょう。
では、さっそく始めましょう！
AIエージェントを構築する
これらのデモはすべて、コードファーストのADKに基づいています。基礎から始めて、徐々に進んでいきます。
1. ここから始めましょう：ADKを使って最初のエージェントを構築します。ADK Foundationのコーディングラボは、完璧なスタート地点です。環境を設定し、Geminiによって動かされる基本的な会話エージェントを定義し、その設定を構成し、コマンドラインインターフェースとWeb UIの両方を通じてテストします。ADKに触れたことがない場合は、まずこれを行ってください。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループを持つイベント駆動型承認エージェントを構築します。環境費用エージェントのコーディングラボは、セットの中で最も完全な「エージェントプラットフォームの実践」デモです。ADK 2.0のグラフベースのワークフローAPIを使用して、企業の経費エージェントを構築します。閾値以下の経費は平易なPythonで自動承認されます。閾値を超えるものは、事前のLLMセキュリティスクリーニング（PIIの削除、プロンプトインジェクション防御）を経て、Geminiのコンプライアンス分析を通過し、最終決定の前にヒューマン・イン・ザ・ループのレビューを受けます。これをFastAPIの背後に設置し、Pub/Subイベントからトリガーし、LLMを審査官として評価します。このエージェントは、スケールとガバナンスのセクションでも再登場します。
3. モデルコンテキストプロトコルを使用してエージェントをデータに接続します。MCPのコーディングラボでは、GeminiがBigQueryをクエリし、ファイルを検索し、APIを呼び出すことを可能にする再利用可能なMCPツールを構築する方法を示します。MCPはオープンプロトコルであるため、構築したツールは異なるベンダーやフレームワークで機能します。
4. エージェントからUI（A2UI）を使用して動的なフロントエンドを構築します。最高のユーザーエクスペリエンスは視覚的に優れています。A2UIのコーディングラボでは、会話が進行するにつれてリアルタイムで動的に更新されるインターフェースコンポーネント（レイアウト、チャート、インタラクティブメニュー）をレンダリングするエージェントを構築する方法を示します。エージェントは、ユーザーが必要とするUIをその場で組み立てます。
AIエージェントをスケールする
ノートパソコン上のプロトタイプは一つのことですが、本番トラフィック、メモリ、オーケストレーションを扱うことが次に来ることです。
5. エージェントランタイム（旧エージェントエンジン）に状態を持つデータサイエンスエージェントをデプロイします。状態を持つデータサイエンスエージェントのコーディングラボでは、ユーザーの好みをセッション間で記憶するBigQueryエージェントを構築し、それをエージェントランタイムに直接デプロイする方法を説明します。すべての基盤となるインフラストラクチャ、スケーリング、セッション管理は自動的に処理されます。
6. 一時停止、再開し、コンテキストを失わない長期間実行されるエージェントを構築します。単一のプロンプトに応答するエージェントを構築するのは簡単ですが、実際の企業のワークフローは完了するのに数日または数週間かかることがよくあります。このチュートリアルでは、数週間にわたって信頼性のあるエージェントを構築する方法を説明します。耐久性のある状態マシン、イベント駆動型アイドルタイム処理、チェックポイントと再開を持つ永続的なセッションという3つのアーキテクチャパターンを学びます。例として、コンテナの再起動を生き延び、正確に前回の状態から再開するオンボーディングコーディネーターエージェントを示します。
7. Agents CLIを使用してエージェントランタイムに環境費用エージェントをデプロイします。ビルドセクションの経費エージェントを覚えていますか？エージェントランタイムへのデプロイのコーディングラボでは、そのエージェントを引き継ぎ、本番環境に移行します。Agents CLIを使用してデプロイメント設定をスキャフォールディングし、ドライランでプレビューし、ライブでデプロイします。Cloud Trace、Cloud Logging、BigQueryエージェント分析が自動的に接続され、エージェントはエージェントレジストリに自動登録されるため、ライブになるとすぐに組織内で発見可能になります。
8. 本番エージェントに実際のフロントエンドを提供します。フロントエンドのコーディングラボでは、すべてが一つにまとまります。Cloud Run上にマネージャーダッシュボードを構築し、OIDC認証されたPub/Subパイプラインを通じてエージェントランタイムに接続し、マネージャーがブラウザから一時停止したヒューマン・イン・ザ・ループのセッションを再開できるようにします。これにより、経費エージェントとデプロイメントが完全なエンドツーエンドの企業アーキテクチャに統合されます。
AIエージェントを管理する
組織全体でエージェントをスケールするには、アクセスを管理し、エンドポイントを追跡し、トラフィックをフィルタリングするための組み込みのガードレールシステムが必要です。
9. 最初のコミットからエージェントのライフサイクルを保護します。セキュアエージェンティックコーディングのコーディングラボでは、テスト駆動開発（TDD）を使用してショッピングアシスタントをテストファーストで構築し、カスタムSTRIDE脅威モデルを接続し、Semgrepのプレコミットフックを設定し、実行前にリスクのあるアクションをブロックするPreToolUseゲートを構成する方法を示します。ハードコーディングされたAPIキーを意図的に植え付け、エージェントはフックが発火した瞬間にそれをキャッチして修正します。
10. エージェントゲートウェイでエージェントのアクセスを制御します。エージェントゲートウェイのコーディングラボでは、ランタイムガバナンスをカバーします。エージェントランタイム上にマルチツールADKエージェントをデプロイし、エージェントゲートウェイを介してCloud Run上のMCPサーバーを呼び出します。各エージェントにはエンドツーエンドのmTLSを持つユニークなIDが付与されます。すべてのアウトバウンドコールはIAP認証とIAM認可を通過します。その上、Model Armorはすべてのコンテンツをプロンプトインジェクションやデータ漏洩のために検査します。これは、1つのデモで完全な生産グレードのガバナンススタックです。
AIエージェントを最適化する
エージェントを出荷することはスタートです。難しいのは、次のプロンプトの調整が本当に改善されるのか、それとも静かに他の10のことを壊してしまうのかを知ることです。エージェントプラットフォームは、そのループを閉じるためのツールを提供します。
11. コーディングエージェントからエージェントの品質フライホイールを駆動します。プロンプトを調整しました。3つの例では良く見えますが、他の10のものを壊してしまったのでしょうか？このチュートリアルでは、コーディングエージェントから直接実行する5段階の評価フライホイールを紹介します：データを準備（OTelトレース、手作りのケース、または合成シナリオから）、推論を実行し、Googleの適応型AutoRatersで評価し、失敗クラスターを分析し、ターゲットを絞った最適化を実行します。AutoRatersは、Googleが自社のモデルやファーストパーティエージェントを評価するために使用する原則に基づいており、DeepMindとのパートナーシップで開発されています。測定したいことを平易な言葉で説明すると、コーディングエージェントが残りを引き受けます。
12. A2Aを使用してクロスランゲージのマルチエージェントパイプラインを構築します。大規模な企業では、異なるチームが異なる言語でエージェントを構築することは避けられません。このチュートリアルでは、PythonベースのエージェントがGeminiを使用して条件を抽出し、Goベースのエージェントがそれらを企業ポリシーに対して検証する契約コンプライアンスパイプラインを説明します。2つのサービスはエージェント間（A2A）プロトコルを介して接続され、ADKによってオーケストレーションされます。RemoteA2aAgentが、A2A準拠のサービスを数行のコードでローカルサブエージェントに変える方法を学びます。
13. CrewAI、LangGraph、A2A、ADKを使用してフレームワーク全体でエージェントをスケールします。ほとんどの生産チームは1つのエージェントフレームワークに標準化していません。このコーディングラボでは、すべてのフレームワークをオーケストレーションする方法を示します：ADKコントロールルームがLangGraph状態マシンに計画を委任し、CrewAI実行クルーにタスクを配信し、すべてがA2Aプロトコルを介して接続されます。1つのステップが失敗した場合、コントロールルームは自動的に再計画します。
始めるには
10分以内にエージェント開発ライフサイクル全体を見たい場合は、このウォークスルーを視聴してください。そうでない場合は、Agents CLIをインストールし、コーディングエージェントを開いて、今日から構築を始めましょう。
