マルチエージェントシステムのアーキテクチャーを紐解く
はじめに 2025年8月5日〜6日に開催された Google Cloud Next Tokyo のブレークアウトセッションで、図のようなマルチエージェントシステムのデモを紹介しました。これに対して、予想外に反響が大きく、詳しいアーキテクチャーを知りたいという問い合わせを多数の方からいただきました。そこでこの記事では、このデモシステムのアーキテクチャー設計を例にして、ADK による実装例とあわせてマルチエージェント設計の基本を紹介します。 マルチエージェントシステムのデモ構成 デモの内容 このデモでは、「ネット記事の作成業務」を例としています。Gemini に「記事を書いて！」とお願いするだけでもそれらしい記事は生成できますが、ここでは、より実業務に即した業務フローをマルチエージェントで実現しています。具体的には、次のような流れになります。 (1) ユーザーが記事のテーマを入力する ↓ (2
【マルチエージェント徹底入門】Agent Development Kit ではじめるマルチエージェント開発
2025/06/07 追記 ADK のバージョンを 1.2.1 にアップデートしました。 2025/06/20 追記 ADK のバージョンを 1.4.1 にアップデートしました。 はじめに Agent Development Kit（ADK）には、複数のエージェントが連携するマルチエージェントを手軽に実装する機能があります。ただし、マルチエージェントを利用する際は、ユースケースに応じて、「複数のエージェントがどのように役割分担するのか」というシステム構成、言い換えると、マルチエージェントのアーキテクチャーを適切に選択する必要があります。 この記事では、ADK が提供する「サブエージェント（Subagent）」と「エージェント・アズ・ア・ツール（Agent-as-a-Tool）」の機能比較を通して、マルチエージェントの基本となるアーキテクチャーを学びます。 ツールの仕組みの復習 この記事のメ
Gemini 1.5 のロングコンテキストを活かして AI を育てるアプローチ 〜 RAG の限界を軽やかに突破するために
Gemini 1.5 のロングコンテキストを活かして AI を育てるアプローチ 〜 RAG の限界を軽やかに突破するために はじめに この記事では、Gemini 1.5 のロングコンテキストを活かして LLM を用いた AI システムを段階的に育てるアプローチを説明します。後半では、RAG システムの導入ハードルを下げるためにこのアプローチを適用するイメージをサンプルコードとあわせて紹介します。 ここではまず、前提知識となるグラウンディングや RAG の仕組みを説明します。 グラウンディングと RAG の違いについて LLM の業務活用に向けて勉強していると、かならず耳にするのが「グラウンディング」や「RAG」というキーワードです。グラウンディングは、LLM の基盤モデル自身が保有していない（学習していない）追加の参考情報をプロンプトに埋め込む事で、参考情報に基づいた回答を生成させるテクニ
WinSCPなどのAmazon S3互換クライアントでGoogle Cloud Storageにアクセスする方法
こんにちは。Google Cloudのカスタマーエンジニアの有賀です。 Google Cloud Storage（GCS）へGUIでアクセスできるソフトウェアとしてはCloudBerry ExplorerやCyberduckなどがありますが、これまで使っていたWinSCPなどのAmazon S3互換クライアントでアクセスしたい、という場合も多いかと思います。 そこで、この記事ではAmazon S3互換クライアントの1つであるWinSCPでGCSにアクセスする方法をご紹介します。 （ちなみにCloud StorageそのものについてはG-genさんの記事「Cloud Storage(GCS)を徹底解説」が詳しいです。） Amazon S3 APIアクセス WinSCPはその名の通りSSH/SCP/SFTPでアクセスするのがデフォルトですが、その他にもFTP、WebDAV、そしてAmazon
Cloud RunでOpenTelemetry Collectorをサイドカーとして動かす
こんにちは！Google Cloudでオブザーバビリティを担当しているものです！Cloud Runでマルチコンテナーサポートがパブリックプレビューになりましたね！これはCloud Runでサイドカーを走らせられるということです！というわけで今日は1ユースケースとしてOpenTelemetry CollectorをCloud Runのサイドカーとして走らせてみようと思います。 TL;DR Cloud Runのマルチコンテナーサポートを使うと、アプリケーション側はOTLP送信の実装だけして、OpenTelemetry Collectorをサイドカーとして走らせて、テレメトリーをCloud Opsや外部のオブザーバビリティツールに送ることが可能になります。 構成 Kubernetesで使っているようなポッド内のサイドカーの構成をCloud Runでもできますよ、というだけなので、それをわかってる
Google の事例とともに考える採用
本記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2022 の 通常版 の 20 日目の記事です。 私は Google Cloud Japan で Manager を務めています。Manager の大切な仕事の中に採用があります。採用活動を通じて日々試行錯誤し、学びを得ています。Google も Google re:Work というサイトで Google の働き方、研究、アイディアを公開しています。今日は Google re:Work を参考にしながら、私が学んだことを投稿します。大切なこととなりますが、このブログでご紹介することは Google の事例、そして、私の意見が入ったものです。これが正解というものではなく、皆様のが採用を考えるときのアイデアの一助となれば幸いです。 採用とは 採用は、組織にとって最も重要な活動の一つです。組織のゴールに貢献する適切な
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