概要
Vertex AI Framework を使用して���律エージェントを構築する
Vertex AI のエージェント フレームワークは、生成 AI エージェントの開発を効率化するように設計された強力なクライアントサイドの Python SDK です。ローカルにダウンロードして実行し、実際のユースケースに対応できるエージェントを定義します。このフレームワークでは、永続メモリ、多目的ツール、高度なマルチエージェント オーケストレーションを統合することで、単純な LLM インタラクションを超えることができます。また、Vertex AI Agent Engine などのランタイムにデプロイする前に、ローカルマシンでエージェントを開発してテストすることもできます。
エージェント フレームワークの主なメリット
- 迅速なプロトタイピング: ローカルの Python SDK を使用して、エージェントを迅速に開発してイテレーションを行います。
- ツールの統合: シンプルな Python 関数から複雑な API 統合まで、さまざまなツールをエージェントに装備して、エージェントが現実世界とやり取りできるようにします。
- メモリ管理: 短期メモリと長期メモリの両方を実装して、コンテキストを維持し、時間の経過とともに学習するエージェントを作成します。
- マルチエージェント システム: 複数の特殊なエージェント間のインタラクションをオーケストレートして、複雑なワークフローを構築します。
- 柔軟なデプロイ: スケーラブルでマネージドなデプロイメントのためにエージェントを Vertex AI Agent Engine にデプロイするか、必要に応じて他のランタイムを利用します。
- 評価とモニタリング: エージェントのパフォーマンスを体系的にテストして評価し、本番環境での品質を確保し、効果を追跡します。
エージェント開発ワークフロー
Agent Framework は、明確で反復的なワークフローにより、エージェントの開発を簡素化します。
- エージェント フレームワークを選択する: Agent Framework Python SDK を使用して、エージェントの構造を定義してビルドします。
- シンプルなエージェントを構築する: コア インストラクションとモデル選択に重点を置いて、最小限のエージェント定義から始めます。
- メモリとツールを追加する: コンテキストのメモリと実際のやり取り用のツールを統合して、エージェントの機能を強化します。
- マルチエージェント ロジックを実装する（省略可）: 複雑なタスクの場合は、特殊なロールと通信フローを備えたマルチエージェント システムを設計します。
- エージェントをデプロイする: Vertex AI エージェント エンジンやカスタム ランタイムなどのデプロイ環境を選択します。
- エージェントのパフォーマンスを評価する: テストファイルと評価指標を使用して、エージェントを徹底的にテストして評価します。
- モニタリングと反復処理: デプロイされたエージェントのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、実際の使用状況とフィードバックに基づいて設計と機能を反復処理します。
フレームワークの詳細を確認する
詳細をご確認ください。Vertex AI のエージェント フレームワークの詳細については、次のリソースをご覧ください。
- クイックスタート: すぐに使い始められるように、最も一般的な設定と構成を示します。
- エージェント フレームワークのコンセプト: フレームワークの基本的な構成要素と設計原則を理解します。
- チュートリアルとガイド: エージェント開発の一般的なタスクに関するチュートリアル。
- リファレンス ガイド: すべてのクラス、属性、メソッドに関する包括的なドキュメント。