【Agent Development Kit】 ADKセットアップガイド

はじめに

DXソリューション営業本部の三浦です。
GoogleのAIエージェント開発フレームワークである ADK (Agent Development Kit) を使ってみたので、さっそくセットアップ手順と動かし方を解説します。

ADKは、Googleが提供する「エージェントファースト」な開発フレームワークで、ツール利用やマルチエージェント連携を前提としたエージェント開発エコシステムの中心となる存在です。

今回は、Pythonを使って「独自のツール（関数）を持った自律型AIエージェント」を構築し、CLIおよびWeb UIで対話するまでのステップを紹介します。

ADK (Agent Development Kit) とは？

ADKは、Googleの先進的なAIモデル（Geminiシリーズなど）を活用し、「ツール利用（Function Calling）」「マルチエージェント連携」「動的なグラフワークフロー」などを高度に、かつシンプルに実装できるエージェントファーストな開発キットです。

単にテキストで答えるだけのチャットボットではなく、必要に応じてプログラム（関数）を実行して自律的にタスクを完了する「AIエージェント」を簡単に作成できます。

開発環境・前提条件

本ガイドでは、以下の環境を前提としています。

• Python 3.10 以上（今回は Python 3.12.3 を使用）
• pip（Pythonパッケージ管理ツール）
• Google Cloud プロジェクト ID と有効な Vertex AI API
  • 事前に Google Cloud Console でプロジェクトを作成し、Vertex AI API を有効化しておきます。
  • ローカル開発環境に Google Cloud CLI (gcloud) がインストールされている必要があります。

ステップ1：仮想環境の作成とADKのインストール

まずはプロジェクト用のディレクトリを作成し、Pythonの仮想環境（venv）を構築した上で、google-adk パッケージをインストールします。

# 仮想環境（.venv）の作成
python3 -m venv .venv

# 仮想環境の有効化（Linux / macOS）
source .venv/bin/activate

# 仮想環境の有効化（Windows Command Prompt）
# .venv\Scripts\activate.bat

# 仮想環境の有効化（Windows PowerShell）
# .venv\Scripts\Activate.ps1

# google-adk のインストール
pip install google-adk

仮想環境を利用することで、他のプロジェクトと依存パッケージが衝突するのを防ぎ、環境をクリーンに保てます。

ステップ2：エージェントプロジェクトの新規作成

ADKには便利なCLIツールが付属しています。adk create コマンドを使用するだけで、エージェントのベーステンプレートとなるプロジェクトをインタラクティブに作成できます。

adk create my_agent

実行すると、ターミナル上で以下のような選択肢が表示されます。

1. モデルの選択 (Model Selection)

Choose a model for the root agent:
1. gemini-3.5-flash
2. Other models (fill later)

ここでは最新世代の軽量高速モデルである 1（gemini-3.5-flash）を選択します。

2. バックエンドの選択 (Backend Selection)

1. Google AI
2. Vertex AI
3. Login with Google
Choose a backend (1, 2, 3):

Google Cloud環境での利用を想定しているため、2（Vertex AI）を選択します。

3. 認証情報の入力 (Project ID & Location)

Vertex AI を選択した場合、Google Cloud プロジェクト ID とロケーション（リージョン）の入力が求められます。

• GCP Project ID：ご利用の Google Cloud プロジェクト ID
• GCP Location：global を指定します（gemini-3.5-flash などの最新世代モデルは global エンドポイントで提供されるため）

404 NOT_FOUND ... your project does not have access to it

なお、ここで入力した内容は my_agent/.env に自動で書き込まれます（GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE / GOOGLE_CLOUD_PROJECT / GOOGLE_CLOUD_LOCATION）。後からモデルやリージョンを変更したい場合は、この .env を直接編集します。

完了すると、以下のように my_agent/ ディレクトリ配下に最小限必要なファイル群が自動生成されます。

my_agent/
├── .env          # APIキーやプロジェクトIDなどの環境変数を格納
├── .gitignore    # Git追跡除外設定
├── __init__.py   # パッケージ初期化用
└── agent.py      # エージェントの挙動やツール定義を記述するメインファイル

ステップ3：エージェントとカスタムツールの実装

自動生成された my_agent/agent.py を開き、エージェントに「特定の都市の現在時刻を返すツール」を持たせてみましょう。

今回はガイドに沿って、モック（模擬データ）を返す関数をツールとして登録します。

from google.adk.agents.llm_agent import Agent

# Mock tool implementation
def get_current_time(city: str) -> dict:
    """Returns the current time in a specified city."""
    return {"status": "success", "city": city, "time": "10:30 AM"}

root_agent = Agent(
    model='gemini-3.5-flash',
    name='root_agent',
    description="Tells the current time in a specified city.",
    instruction="You are a helpful assistant that tells the current time in cities. Use the 'get_current_time' tool for this purpose.",
    tools=[get_current_time],
)

ADKエージェント定義のポイント

• model：使用するGeminiモデルを指定します。
• instruction：エージェントのペルソナや、どのようなルールに従ってツールを呼び出すかを指示します（システムプロンプトに相当します）。
• tools：エージェントが実行できるPython関数のリストを渡します。関数のドキュメントストリング（docstring）や型ヒント（Type Hints）を元に、ADKが自動でモデルへツール仕様を伝達してくれます。

ステップ4：エージェントを動かす

ADKでは、作成したエージェントを CLI（ターミナル） と Web UI の2つの方法で簡単に実行・テストできます。

1. ターミナル（CLI）で対話する

以下のコマンドを実行すると、ターミナル上にインタラクティブなチャットインターフェースが起動します。

adk run my_agent

User: 東京の時間を教えて。
Agent: (自動的に get_current_time(city='東京') を呼び出し...)
Agent: 東京の現在時刻は午前10:30です。

作成したAIエージェントが動作していることが確認できました。
※今回の get_current_time は固定値（10:30 AM）を返すモック実装のため、応答時刻は常に同じになります。

2. リッチな Web UI でテストする

ADKは、デバッグや検証に最適なWebチャットUIサーバーを標準搭載しています。

adk web --port 8000

起動後、ブラウザで http://localhost:8000 にアクセスします。
左上のセレクトボックスから root_agent を選択すれば、チャット形式でツールの呼び出し結果や履歴を視覚的にデバッグ・検証できます！

Web UI上でもエージェントが正しく動作していることが確認できました。

まとめ ＆ 次のステップ

Googleの新しいADKを使用することで、わずか数ステップで「ツールを使いこなすAIエージェント」が作成できました。

ADKではマルチエージェント連携やグラフワークフローを使って、より複雑な処理も実現できます。業務効率化を進めるために、引き続き試していきたいと思います。

参考リンク：

• Agent Development Kit (ADK) 公式ドキュメント
• GitHub - adk-python

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