AI エージェント新時代到来 A2A protocol を試してみた #GoogleCloudNext | DevelopersIO
はじめに 2025/4/9-11 の 3日間の日程で Google Cloud Next '25 がラスベガスで開催されています！ 4/9 の Keynote にて複数のアップデートがリリースされましたが、リリースの中から A2A protocol について試してみました。 A2A protocol A2A protocol は、AI エージェントの連携を標準化することで、AI を活用したワークフローをさらに実用的にします。 このプロトコルの標準化によって AI エージェントは相互に通信し、様々なエンタープライズプラットフォームやアプリケーション上で活用できるようになります。 すでに 50 社が A2A protocol への対応を表明しています。 ソースコードも公開されているので色々試してみることができます。 Demo アプリ A2A にはデモアプリが付属しており、Web UI 上から動
Google I/O の発表まとめ
tl;dr Google I/O 2025 でたくさんのサービスや機能が発表されたよ イベントに合わせて公開されたものはすべてひと通りまとめたよ 発表だけでまだ使うことのできないサービスも多いよ（アメリカ限定も多い） しばらく追記していくよ これはなに？ Google I/O 2025 の発表をまとめたもの。開発者向けに限らず、よくばって発表内容をおおよそ網羅した（書きかけのため予定）ので、気になるところだけ読んでください。発表内容が豪勢で、悲しいかな、徹夜をしてしまったので、せっかくなのでみなさんの時短になれば＆自分の覚え書きとしてまとめています。少しでも参考になれば幸いです。 こちらに今回の発表に関わる全 27 記事が一覧になっており、それらの中から押さえておくべき記事をかいつまんで簡潔にまとめます。 発表動画（Keynote）について 計約三時間の実況中継。場所はマウンテンビューの
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
10分くらいでできるA2Aのはじめ方
(2025/05/08)uv venvの手順に誤りがあり修正しました。 概要 対象者：エージェント連携やA2Aに興味のあるAIエンジニアや開発者 内容：Google製のA2Aプロトコルを用いた複数エージェント連携チュートリアルの実践解説 できること：複数のAIエージェントをA2Aで接続し、統合チャットUIから対話・実行できるようになる 序説 本日、A2Aチュートリアルを触りました。 １回目構築: 1時間30分(エラーで２回ハマる) ２回目構築: 10分くらい !? ※個人差あり という感じでちょっと詰まった部分がありましたので、共有したいと思います！ A2Aとは エージェントとエージェントをつなげるプロトコルです！ たとえば、チャットボット・画像生成・為替変換など異なるAIサービスを連携させて、一貫したユーザー体験を提供できます。 An open protocol enabling com
はじめに 自己紹介 株式会社ナレッジワークVP of Engineeringの@hidekです。 CTOのmayahを支えながら、Engineeringチーム全体のマネジメントをやっています。 また、AI Integrationグループという社内のAIを支えるチームのマネージャーも兼任しています。 「SaaS is dead」 昨年末から「SaaS is Dead」という刺激的なフレーズが注目を集めました。しかし、これはすでに語られている通り、文字通りにSaaSが消滅するという意味ではありません。むしろ、従来の単一機能・単一領域のSaaSが次の段階へと進化していることを表現したキャッチフレーズと捉えています。これまでユーザーがブラウザやアプリのUIを直接操作していたSaaSが、AIとの統合により、より高度で複合的なサービスへと進化しているのです。 最新のSaaSでは、LLMなどのAIを活用
現状の決済システムでは人間が信頼できる画面上で直接購入ボタンをクリックすることを前提としており、自立型の AI エージェントがユーザーに代わって決済することは想定されていません。そこで Google により Agent Payments Protocol (AP2) と呼ばれる新しいプロトコルが提案されました。プラットフォーム間でエージェント主導の決済を安全に開始・処理することを可能にします。この記事では AP2 のサンプルコードを実際に試してみた手順を紹介します。 今日ではユーザーの操作を代行する AI エージェントが普及しつつあります。ユーザーが旅行の計画を立てる際には、AI エージェントがウェブサイトを検索し宿泊施設やフライトの手段を提案したり、カレンダーから空き時間を確認してスケジュールを調整するといった操作を委任できます。とはいえすべての操作を AI エージェントに任せるわけには
【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) - Insight Edge Tech Blog
目次 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) はじめに 1.AIエージェント✖️音声 = 音声エージェント 1.1 普及してきたAIエージェントについて 1.2 音声エージェントの恩恵について考える 1.3 リアルタイム音声対話API・音声エージェント開発ツールの紹介 2. OpenAI Agents SDK (Python版)で作る音声対話型マルチエージェントツール 2.1 OpenAI Agents SDKとは 2.2 2種類の音声エージェントの構造 2.3 デモの紹介 2.4 今後の展望 おわりに 参考資料 はじめに こんにちは！！！ Insight Edgeでアルバイトをしております、東京科学大学大学院 修士2年の田中です。大学院では、経営工学系の研究室で、サッカーの
"MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools." ― Anthropic TL;DR I would like for this to turn out to be a skill
Pydantic AI
Pydantic AI: Python Agent Framework for GenAI Pydantic AI: Python Agent Framework for GenAI Pydantic AI Installation: Setup and Requirements Pydantic AI Support: Slack Channels & GitHub Pydantic AI Error Handling & Troubleshooting Pydantic AI Gateway Documentation Pydantic Evals Pydantic Graph Integrations Related Packages Examples API Reference Project GenAI Agent Framework, the Pydantic way Pyda
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら - Qiita
This report. からあげさんから示唆された視点で記事を１０個書いたら、 Paper & Hacksで発表しようかなって思うんです。 自分の専門が通信で、USBにはいつもお世話になっている。 MCPがUSBのType-Cならいいのにってなった。 20251012 追記 からあげさんたちが本を出された。 PythonではじめるMCP開発入門 https://www.kodansha.co.jp/book/products/0000419324 関連記事を書きかけ中。 「PythonではじめるMCP開発入門」の前に with ChatGPT https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/263ac2f93519e9e000c3 PythonではじめるMCP開発入門 GitHubから始める Anaconda編 https://qiita.com/kaizen
MAI-Thinking-1: Building a Hill-Climbing Machine The Microsoft AI Team 1 Abstract Progress in AI is driven not by a single model, but by the ability to continually improve upon the current state of models. Achieving this requires treating model development as a system-level optimization problem, for which the solution is building a hill-climbing machine for rapid improvement. Our process includes
追加機能も実装できる 上記は、サーバー側が実装すべき主要な機能だが、追加ユーティリティとして以下の様な機能も実装して良いとされている。 Configuration（何かを設定する機能） Progress tracking（進捗管理機能） Cancellation（処理をキャンセルする機能） Error reporting（エラー報告機能） Logging（ログを取る機能） MCP クライアント側が満たすべき主要機能は？ サーバー側に上記のような "決め" があるなら、クライアント側にもあるのか？…というと、特にない。 一応、「Sampling（サンプリング）」 という機能は定義されているが、説明がややこしいのと、今回の理解には不要なので割愛する。 SDK の提供 これは、一般ユーザーではなく開発者向けの話だが、 そもそも 「SDK（ソフトウェア開発キット）」 とは、開発者がプログラムを開発
●この記事のポイント ・米グーグルが、AIエージェント設計のためのフレームワーク「Agent Development Kit（ADK）」をOSSとして無償で公開したことが注目されている。 ・フレームワークやベンダーの垣根を超えてエージェントを連携させるオープンプロトコル「Agent2Agent プロトコル（A2A）」も提供。 ・自社の生成AIモデル「Gemini」や「Vertex AI」の普及が目的とみられる。 米Google（グーグル）は9日、AIエージェントを構築・管理するためのプラットフォーム「Vertex AI」の機能を強化すると発表したが、エージェント設計のためのフレームワーク「Agent Development Kit（ADK）」をオープンソースソフトウエア（OSS）として無償で公開したことが注目されている。フレームワークやベンダーの垣根を超えて各社が開発するエージェントを連携
ほぼ週間Go言語 2026年4月6日
今週もプログラミング雑記からGo言語の話題を中心に気になった話題を取り上げていきます。 Go言語 Go 1.26で改善された型チェッカーの型構築とサイクル検出について説明しています。Goの型チェッカーは、AST（抽象構文木）をトレースして各型の内部表現を構築します。単純な型では深さ優先で完成しますが、再帰型では不完全な型を扱わねばなりません。サイクル検出は、不完全な値が配列サイズなど型構築時に分解が必要な場所に渡された場合、エラーを報告します。新しいアルゴリズムは「上流」の値式で完全性チェックを挿入し、不完全な値が下流に逃げるのを防ぎ、より安定したコンパイラを実現しました。 GoLand 2026.1 がリリースされました。主な新機能は以下の通りです。 Go構文の現代化支援：Go 1.26への対応として、古い構文パターンを検出し新しい書き方を提案します。「new()」による型安全なポインタ
2026年4月22日〜24日に開催されたGoogle Cloud Next '26へ参加してきました。昨年に引き続きアメリカ・ラスベガスで開催され、弊社からはMA部の平井・林・木野、AI事業戦略部の川田・桜井の5名が参加しました。なお、昨年参加した様子は以下の記事で紹介しています。 techblog.zozo.com 今年はAIエージェントを『実戦』に投入し、いかに賢く、安全に使うのかに焦点を当てたセッションが多い印象でした。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介します。 また、Recapのオンラインイベント「Google Cloud Next 2026 Recap in ZOZO」を2026年5月18日に開催しました。このイベントでは、Google Cloud Next '26について、今回のテックブログで紹介できなかった内容など、より詳細に共有してお
Google Apps Script 新時代: 生成 AI と自然言語で拓く Google Workspace 自動化の未来
Google Apps Script 新時代: 生成 AI と自然言語で拓く Google Workspace 自動化の未来 概要 本稿では、Google Apps Script (GAS) を AI 時代の統合ハブとして再定義し、Model Context Protocol (MCP) や Agent2Agent (A2A)、そして Gemini CLI エコシステムとの融合によって実現する Google Workspace 自動化の最前線を紹介します。ローカルとクラウドをつなぐデータ統合 (RAG) や、AI が生成した GAS を安全に実行するサンドボックス技術、さらには最新の Google Antigravity 上での自律エージェント連携までを網羅。自然言語による指示だけで複雑なワークフローが自律的に完結する、次世代のワークスタイルとその実装手法を探求します。 序論 人工知能（A
【徹底解説】Agent2Agentプロトコルとは？ A2A × MCP：次世代AIエージェント連携基盤 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げ、様々な分野で活用され始めています。 しかし、特定のタスクに特化したAIエージェントが増えるにつれて、「それぞれのAIが持つ能力を組み合わせて、もっと複雑な問題を解決できないか？」 という新たな課題が生まれてきました。 例えば、旅行計画を立てるAI、最新ニュースを要約するAI、専門知識を持つAIなどが個別に存在しても、それらが連携できなければ、ユーザーはそれぞれのAIに個別に指示を出す手間がかかってしまいます。 この課題に応えるためにGoogle Cloudが提唱するのが、Agent2Age
以降では上記の技術要素に対して、現時点でどのような研究、技術開発が進んでいるかを見ていきます。 オーケストレーション マルチAIエージェントでは、複数のエージェントが同時並行的に振る舞うため、それらを無秩序に動かすだけでは一貫した成果に到達できません。 そのため、エージェント同士の役割分担や実行順序、情報の受け渡し方を設計・制御する仕組みが必要になります。この設計をオーケストレーションと呼び、その役割を担う概念を、オーケストレータと呼びます。 オーケストレーションアーキテクチャの種類とオーケストレータの役割 マルチAIエージェントでは、単一エージェントにツールや知識を詰め込むのではなく、専門エージェントをどう協調させて成果に到達させるかが設計の中心になります。 Microsoftのガイドでは、オーケストレーションを5つの基本パターンとして整理しています。 各オーケストレーションパターンにお
MCPサーバ（モック）を生成AIにサクッと作ってもらう - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
サイボウズ・ラボの中谷です。サイボウズの「AIやっていき」というチームにも所属しています。このチームは、サイボウズ社内にAIの新技術を紹介したり、AIに関するPoCを作って導入のイメージを共有したりと、チーム横断的に活動しています。4月15日に発表されたばかりのkintone AIラボにも協力しています。 さて、最近AI界隈では MCP（Model Context Protocol）がとても話題になっていますね。 github.com これは Anthropic 社が提案している AI（大規模言語モデル）と AI 以外のリソース（データやサービス）を接続するベンダー非依存の通信規格（プロトコル）です。お互いが MCP を話すことで、任意の AI ツール（MCP クライアント/ホスト）と外部リソース（MCP サーバ）を接続して賢い処理ができるようになります。 こうした相互接続を目的としたプロ
Google Cloud Next '25 速報レポート - キーノート（1日目） - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next '25 in Las Vegas の、1日目のキーノートに関する速報レポートをお届けします。 Google Cloud Next '25 in Las Vegas イベント概要 キーノートの発表 Google が強調したかったこと スンダーによる発表 Cloud Wide Area Network（Cloud WAN） Ironwood（7th gen TPU） Gemini 2.5 Flash AI 特化のインフラ A4/A4X VM、NVIDIA Vera Rubin GPUs Cluster Director ストレージ AI ワークロード向けのストレージ Hyperdisk Exapools Anywhere Cache Rapid Storage AI 推論向けのソフトウェアアップデート GKE Infere
Microsoftが「A2A」プロトコルをサポート まずは「Azure AI Foundry」と「Copilot Studio」から
Microsoftは2025年5月7日（米国時間）、複数のAI（人工知能）エージェントを相互接続し、動的に連携させるオープン標準プロトコルである「Agent2Agent Protocol」（以下、A2A）を、「Azure AI Foundry」と「Microsoft Copilot Studio」（以下、Copilot Studio）でサポートすると発表した。 A2Aは、異なる開発言語やフレームワークで開発されたAIエージェント同士が情報を交換し、協調してアクションを実行できるようにする。同プロトコルはGoogleが2025年4月に発表したもので、2025年5月現在でMicrosoftをはじめとする60社以上がパートナーとして名を連ねている。 AIエージェントははじめ、実験的ツールとして登場したが、今では企業システムには不可欠な存在に進化しつつある。こうした動きに追従するように、LLM（大
learning-webrtc_2024-02.md 時雨堂 WebRTC 入門 (講師資料) v2024-02 これは時雨堂が 2024 年 2 月 8 日 (木) 14:00-18:00 で開催を予定しているオンラインイベント WebRTC 入門 v2024-02 の 講師用 の資料であり、 参加者用の資料ではありません。 時雨堂 WebRTC 入門 オンラインイベント v2024-02 概要 ChatGPT がある今、学ぼうと思えば好きなだけ学べる時代がきています。 ただ「正しい情報」をなんとなく知っている事はとても重要だと考えています。 進め方 今回の WebRTC 入門はまず最後まで大まかに話をしていきます。 その後、残り時間を利用して、細かく話をしていきます。 資料表示用の画面と iPad を画面共有してホワイトボード的な使い方をしていきます。 お願い 是非 Discord に
GitHub - fainir/most-capable-agent-system-prompt: Most Capable Agent System Prompt
Paste this prompt into your coding agent of choice - Claude Code, Codex, Cursor, or any similar tool - and it will build the most capable, self-improving agentic system possible. Either as a harness wrapper around your existing agent or as fresh code built from scratch based on your preference. A system that can handle software engineering, scientific research, running a company, data analysis, br
2025 年 4 月 3 日公開。 Technology Radar についてはここにまとめている。 この記事では次のことがわかる。 今号のテーマ 各カテゴリーごとの Adopt / Hold / ピックアップを紹介 ピックアップは将来的に影響がありそうなものや面白そうなものを選んでいる 個人的な思いなども書いているので参考に 過去まとめ Volume 31 Volume 30 Volume 29 Volume 28 今号のテーマ Adopt 入りの理由が弱いものや ThoughtWorks 社の嗜好が入っているものが多い印象を受けた号。あくまで参考情報として参照するとよいだろう。 Supervised agents in coding assistants: コーディングアシスタントにおける指示駆動型エージェント Cursor や Cline など IDE に組み込まれたエージェントが良
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud が提供する生成 AI アシスタントサービスである Gemini Enterprise を徹底解説します。ユーザー目線での機能や、管理者目線での注意事項、料金等についても解説します。 概要 Gemini Enterprise とは Gemini Enterprise で何ができるのか 多様なデータソース 提供形態 利用するには モバイルアプリ 個人での利用 料金とライセンス サブスクリプション プランと料金 クォータ サブスクリプションの購入 ライセンスの適用 アシスタント アシスタントとは 横断検索 テキストの生成、ファイルの分析 画像や動画の生成 Google ドキュメント、Google スプレッドシートへのエクスポート Word、PowerPoint、PDF の生成 アシスタントアクション エージェント エージェントの種類
A2Aのチュートリアルを解説しつつ完走してみる
今回はAIエージェント間の通信・連携を補完するためのオープンプロトコルであるA2A（Agent2Agent）の公式チュートリアルを試しながら、その概要を理解していきます。 A2Aとは？ A2Aは米国時間2025年4月9日にGoogleから発表されたオープンプロトコルです。 複数のAIエージェント間の連携を定義し、クライアントエージェントがタスクの作成と伝達を、リモートエージェントがそのタスクの実行や情報提供を行うことで、最終的なアーティファクトを生成することを目的としています。 今年話題のMCP（Model Context Protocol）とは性質が違うものであり、どちらかがどちらかを代替するということはなく、むしろ互いに補完しあうものです。 具体的には、ユーザーから与えられたタスクの実行はA2Aによるマルチエージェントで実行しつつ、それらのエージェントが外部システムやデータと連携を行う
Amazon Bedrock AgentCore のご紹介: AI エージェントをあらゆる規模で安全にデプロイおよび運用する (プレビュー) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock AgentCore のご紹介: AI エージェントをあらゆる規模で安全にデプロイおよび運用する (プレビュー) わずか数年で、基盤モデル (FM) は、ユーザーのプロンプトに応じてコンテンツを直接作成するために使用されるものから、現在では AI エージェントを強化するものへと進化しました。AI エージェントは、限定的な人間による監視を使用しながら、ユーザーが定義した目標の達成を目指して、FM を使用して推論、計画、実行、学習、適応する新しいクラスのソフトウェアアプリケーションです。エージェンティック AI のこの新しい波は、エージェントが他のツールやシステムと接続する方法を簡素化する、Model Context Protocol (MCP) や Agent2Agent (A2A) などの標準化されたプロトコルの登
AI fatigue is real and nobody talks about it | Siddhant Khare
AI fatigue is real and nobody talks about it You're using AI to be more productive. So why are you more exhausted than ever? The paradox every engineer needs to confront. I shipped more code last quarter than any quarter in my career. I also felt more drained than any quarter in my career. These two facts are not unrelated. I build AI agent infrastructure for a living. I'm one of the core maintain
AIエージェントが急速に普及するなか、ひとつの問題が浮上しています。あるベンダーのエージェントと別のベンダーのエージェントは、互いに「話せない」のです。クラウド時代がKubernetesという共通基盤を得て爆発的に拡大したように、エージェント時代にも同じ転換点が訪れようとしています。その標準化の場がいま、オープンソースコミュニティのなかで急速に形成されつつあります。Open Source Summit North America 2026でマイクロソフトが示したのは、製品発表にとどまらない、エージェント時代のアーキテクチャ構想です。 2026年5月18日にミネアポリスで開幕したOpen Source Summit North America 2026において、マイクロソフトはエージェント型AIシステムの標準化に向けた複数の取り組みを発表した。 中核となるのは、Agentic AI Foun
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システムアーキテクチャから考えるAIエージェント時代のSaaSの可能性
AI エージェントのための Agent Payments Protocol (AP2) を試してみた
A Critical Look at MCP - Raz Blog
MAI-Thinking-1: Building a Hill-Climbing Machine
ちゃんと理解したい初心者のための「MCP」まとめ - Qiita
グーグル、なぜAIエージェント開発ツールADKを無償公開？したたかな戦略
Google Cloud Next '26 参加レポート - ZOZO TECH BLOG
AIエージェントの最前線~シングルからマルチAIエージェントへの進化につながる技術とマルチAIエージェントの現在地~
時雨堂 WebRTC 入門 (講師資料) v2024-02
Technology Radar Volume 32 まとめ
Gemini Enterpriseを徹底解説！ - G-gen Tech Blog
Agentic AI Foundation｜エージェント時代の標準化が動き出した——AAIFとA2Aが描く設計図