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# ADKの便利で実践的な使い方 📄 エージェントの定義をコードではなくYAMLファイルで行えたら、プロンプトの変更やモデルの切り替えが再デプロイなしでできますよね。ADKのAgent Configなら、宣言的なエージェント定義と環境ごとの設定切り替えが実現できます！ 📌 タイトル：Agent Config — YAML宣言によるコードレスエージェント定義 🔗 URL： 🧩 概要 Agent Configは、ADKワークフローをコードなしでYAMLファイルとして定義できる機能です。`name`、`model`、`description`、`instruction`といった基本プロパティに加え、`tools`でのツール定義や`sub_agents`でのサブエージェント参照もYAMLで記述できます。`adk create --type=config`でプロジェクトを生成し、`adk web`、`adk run`、`adk api_server`で実行可能です。Pythonからは`config_agent_utils.from_config()`でプログラマティックに読み込むこともできます。 🛠 使い方 基本的なAgent Config YAMLの構成です。 ```yaml # root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-flash-latest description: ユーザーの質問に答えるヘルパーエージェント instruction: | あなたはユーザーの様々な質問に答えるエージェントです。 丁寧で正確な回答を心がけてください。 tools: - google_search sub_agents: - config_path: specialist_agent.yaml ``` プロジェクトの作成と実行は以下のコマンドで行います。 ```bash # プロジェクト作成 adk create --type=config my_agent # 実行方法 adk web # Webインターフェース adk run # ターミナル実行 adk api_server # APIサーバーモード ``` Pythonから読み込む場合は以下のとおりです。 `google.adk.agents.config_agent_utils` の `from_config()` メソッドにYAMLファイルのパス（例: `"my_agent/root_agent.yaml"`）を渡して、エージェントオブジェクトをプログラマティックに読み込みます。 🏗 実践的な使い方 **環境別の設定切り替え**: dev/staging/prodごとに異なるYAMLファイルを用意し、環境変数でどのファイルを読み込むかを制御します。 ```yaml # config/dev/root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-flash-latest instruction: | [DEV] デバッグ情報を含めて回答してください。 # config/prod/root_agent.yaml name: assistant_agent model: gemini-2.5-pro instruction: | ユーザーの質問に正確かつ簡潔に回答してください。 ``` `os.getenv("ENVIRONMENT", "dev")` で環境名を取得し、`config_agent_utils.from_config(f"config/{env}/root_agent.yaml")` で環境に対応するYAMLファイルを動的に読み込みます。 **プロンプトバージョニング**: YAMLファイルをGitで管理し、プロンプトの変更履歴を追跡します。コードの変更なしにインストラクションを更新でき、ロールバックも容易です。 **A/Bテスト**: 異なるインストラクションやモデルを持つ複数のYAMLファイルを用意し、ランタイムで切り替えてパフォーマンスを比較します。 `get_ab_variant(user_id)` でユーザーごとのA/Bバリアント（`"a"` または `"b"`）を取得し、`config_agent_utils.from_config(f"config/variant_{variant}.yaml")` で対応するYAMLファイルを読み込むことで、ランタイムでのA/Bテストを実現します。 💡 ユースケース 🔄 コード変更なしのプロンプト・モデル切り替え（再デプロイ不要） 🌍 dev/staging/prod環境ごとの設定管理 📊 インストラクションのA/Bテスト 📝 プロンプト変更履歴のGit管理とロールバック 🧩 非エンジニアによるエージェント設定の更新 ⚠️ 注意点 - 現在はGeminiモデルのみサポートされています。他のモデルプロバイダーは今後のサポートを待つ必要があります。 - カスタムコードを含むツールの利用はPythonとJavaに限定されています。 - `LangGraphAgent`や`A2aAgent`はAgent Configではまだサポートされていません。 - `.env`ファイルでAPIキーやプロジェクト設定を管理しますが、シークレットのコミットには注意してください。 ✨ Agent Configは、エージェントの定義をコードから設定ファイルに分離することで、非エンジニアでも安全にプロンプトやモデルを変更でき、環境ごとの切り替えやA/Bテストを容易にします。運用フェーズでの柔軟性を高めたい場面でぜひ活用してください！ #ADK# #AIAgent#

# Elasticsearchの機能と実践的な使い方 🧩 「キーワード + たくさんの絞り込み」を1つのJSONで表現する——Query DSLとその`bool`クエリは、検索バックエンドのデファクトです。filter句の使い分けが性能を左右します。 🏷️ タイトル: Query DSL(JSON クエリ言語) 🔗 URL: 📘 概要 Query DSLは、`_search` APIを通じて使うJSON形式のクエリ言語です。検索・フィルタ・集計を表現でき、クエリは互いに連結した節(clause)の抽象構文木として組み立てられます。検索バックエンド実装の事実上の標準です。 ⚙️ 機能の説明 理解の鍵は2つの分類です。 ・節の種類:単独で動く「リーフクエリ」(`match`/`term`/`range`など)と、それらを束ねる「複合クエリ」(`bool`/`dis_max`など)。 ・コンテキスト:クエリコンテキストは「どれだけ一致するか」を問い、`_score`を計算します。フィルタコンテキストは「一致するか否か」のYes/Noのみで、スコア計算をせず高速・自動キャッシュされます。 中心となる`bool`クエリの4節は、`must`(一致必須・スコアあり)、`should`(任意・スコア加点、`minimum_should_match`で制御)、`filter`(一致必須・スコアなし・キャッシュ)、`must_not`(除外・フィルタコンテキスト)です。 🛠️ 実践的な使い方 求人検索のように、キーワード検索を`must`に、絞り込みを`filter`に置く構成です。 ``` { "query": { "bool": { "must": [ { "multi_match": { "query": "バックエンド エンジニア", "fields": ["title", "description"] } } ], "filter": [ { "term": { "location": "tokyo" } }, { "terms": { "employment_type": ["fulltime", "contract"] } }, { "range": { "salary": { "gte": 5000000 } } } ] } } } ``` キーワードはスコアに効かせたいので`must`、勤務地・雇用形態・年収はスコア不要なので`filter`に置きます。`filter`句はキャッシュされ繰り返し実行が速くなります。 💡 ユースケース ECや求人・不動産など「全文検索 + 構造化された多数の絞り込み」を持つ検索アプリ全般に当てはまります。スコアで並べたい条件と、単に該当/非該当で絞りたい条件を`must`と`filter`に振り分けることで、関連度ランキングと厳密な絞り込みを両立できます。 ⚠️ 注意点 最大の落とし穴は`term`と`match`の取り違えです。`term`は解析せず完全一致するため、解析済みの`text`フィールドに使うと0件になりがちです。`text`には`match`、`keyword`やステータス・日付などの構造化フィールドには`term`を使います。スコア不要の条件は必ず`filter`に置き、キャッシュとCPU削減の恩恵を受けましょう。 #Elasticsearch# #QueryDSL#

エンジニア「介護なんて数週間でできる、誰でもなれるから給料は安い」→「AIができない仕事」「SNSで自分の方が上と攻撃する奴に介護は無理」と反論　

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