Agent Development Kit

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Agent Engine の Session & MemoryBank

実行は Cloud Run やローカルで行いたい、Session や MemoryBank は独立して呼び出せる

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2025/12/14 今のところ無料

現在、Agent Engine ランタイムの料金が設定されています。セッション、Memory Bank、コード実行などの他の Agent Engine サービスの料金は、後日公開されます（現在は無料でご利用いただけます）。

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You have memory. You can use it to answer questions. If any questions need you to look up the memory, you should call load_memory function with a query.

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コールバックで設定する

code:agent.py

async def auto_save_session_to_memory_callback(ctx: CallbackContext) -> None:

await ctx.add_session_to_memory()

root_agent = Agent(

name="sample",

model="gemini-2.5-flash",

instruction="あなたは優秀なアシスタントです。Memory を活用しつつユーザと会話してください",

after_agent_callback=auto_save_session_to_memory_callback,

)

AgentLoader

code:tree.md

agents_dir/

├── sample.py # 方法1: 単一ファイル

│ └── root_agent = Agent(...)

│

├── sample/ # 方法1: パッケージ

│ └── __init__.py

│ └── app = App(...) または root_agent = Agent(...)

│

├── sample/ # 方法2: サブモジュール

│ └── agent.py

│ └── app = App(...) または root_agent = Agent(...)

│

└── sample/ # 方法3: YAML (実験的)

└── root_agent.yaml

なので Agent を定義しつつ App をスコープにおいておけばそちららが使われる

例えば EventsCompaction を使うときなど

code:events_compaction.py

root_agent = Agent(...)

app = App(

name="sample",

root_agent=root_agent,

events_compaction_config=EventsCompactionConfig(

compaction_interval=10,

overlap_size=2,

),

)

---.icon

リリース当初触ったメモ

Web Console がついてるのがいいね

from google.adk.tools.langchain_tool import LangchainTool

起動

$ adk web

$ adk run DIR

どのように agent インスタンスを探す?

実行したサブディレクトリから agent.py, __init__.py をロードして root_agent を採用する?

ツール

単なる関数、docstring は LLM に渡る

引数はどうもらう?

返り値はどう返す

単機能なパーツを作るには、1ツール1agent て感じかな?

tool_context を受け取る

tool_context.state.get("key", default)

Agent

コードから単に呼ぶには?

before_model_callback

before_tool_callback

def fn(tool: BaseTool, args: Dict[str, Any], tool_context: ToolContext) -> Optional[Dict]:

ちゃんと input_schema, output_schema 使えるじゃん

なんか並列実行して結果をあつめる MapReduce 的なの書けなくないか?

長さが不定なリストを入力してもらって仕分けて加工してマージするとか

これで custom agent 要るの...

うーん、並列部分を tool に閉じ込めて複雑なオブジェクト返す感じならまだ書きやすそうだが

この手のは state 管理がムズいのに徒手空拳すぎないか

LangChain & LangGraph でいいなという気持ちになってきた

state を元に instruction を