# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 エージェントのプロンプトを手作業で調整する代わりに、自動で最適化してくれたら効率的だと思いませんか？ ADK 2.0の最適化機能は、サンプラーとエージェントオプティマイザーを組み合わせて、エージェントのインストラクションを自動的に改善する仕組みです。 📌 タイトル：最適化 (Optimization) 🔗 URL： 🧩 概要 最適化機能は、Samplers（候補の評価）とAgent Optimizers（インストラクションの改善）の2つのコンポーネントで構成されます。`LocalEvalSampler` は候補エージェントを評価データセットに対して実行しスコアを算出します。オプティマイザーとしては、GEPAアルゴリズムを用いてルートエージェントのプロンプトを最適化する `GEPARootAgentPromptOptimizer` と、「実行→評価→批評→書き直し」の反復サイクルで改善する `SimplePromptOptimizer` が用意されています。最適化の結果は `OptimizerResult` に格納され、スコア付きの最適化済みエージェントが得られます。 🛠 使い方 CLIから `adk optimize` コマンドで最適化を実行できます。 ```python import asyncio from google.adk.evaluation.eval_config import EvalConfig from google.adk.evaluation.local_eval_sets_manager import LocalEvalSetsManager from google.adk.optimization.local_eval_sampler import LocalEvalSampler from google.adk.optimization.local_eval_sampler import LocalEvalSamplerConfig from google.adk.optimization.simple_prompt_optimizer import SimplePromptOptimizer from google.adk.optimization.simple_prompt_optimizer import ( SimplePromptOptimizerConfig, ) # サンプラーの設定 sampler_config = LocalEvalSamplerConfig( eval_config=EvalConfig(criteria={"response_match_score": 0.75}), app_name="my_agent", train_eval_set="train_eval_set", ) sampler = LocalEvalSampler(sampler_config, LocalEvalSetsManager(agents_dir=".")) # オプティマイザーの実行 optimizer = SimplePromptOptimizer(config=SimplePromptOptimizerConfig()) result = sampler)) # 最適化されたエージェントとスコアを取得 best = result.optimized_agents[0] best_agent = best.optimized_agent print(f"Score: {best.overall_score}") ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・定期的に最適化を実行し、評価データセットの更新に合わせてプロンプトを継続的に改善する ・`SimplePromptOptimizer` で素早くイテレーションし、`GEPARootAgentPromptOptimizer` で本格的な探索を行う ・最適化前後のスコアを比較し、改善が確認できた場合のみプロンプトを更新する ・評価データセットを実際のユーザーインタラクションから構築し、実用的な最適化を実現する 💡 ユースケース 📈 エージェントのプロンプトを評価スコアに基づいて自動改善する 🔬 複数のプロンプト候補を体系的に比較して最良のものを選定する 🔄 モデル変更やAPI仕様変更後に、プロンプトを新環境に最適化し直す 🎯 特定のタスク（コード生成、要約、分類など）に特化したプロンプトチューニングを行う ⚠️ 注意点 `GEPARootAgentPromptOptimizer` はルートエージェントのプロンプトのみを最適化対象とします。サブエージェントのプロンプト最適化には対応していないため、必要に応じて個別に最適化を行ってください。また、最適化には複数回の評価実行が必要となるため、LLMのAPI呼び出しコストに注意が必要です。 ✨ 最適化機能を活用すれば、試行錯誤に頼っていたプロンプト改善をデータ駆動で自動化できます。定期的な最適化サイクルで、エージェントの品質を継続的に向上させましょう。 #ADK# #AIAgent#