重點解讀台積電的玻璃核心載板投影片 台積電在 6 月 11 日的日本 JPCA Show 2026，進行主題為「AIの進化に不可欠な先端パッケージング技術」的簡報，該份簡報約40頁，當中某張標題為「Glass Substrate Development for CoWoS」的投影片流出，引發廣泛關注。 以下是對該投影片（見附圖）的重點解讀，能網路科普查到的技術細節就不多說了，要注意的是投影片上的 COP 不是 Chip-on-Package 的縮寫，而是 Coplanarity、也就是平整度 / 共面度。 ▌重點結論： 1. 台積電正式宣布與 Ibiden 以及群創合作，開發玻璃核心載板（glass core substrate），結構為玻璃上下各黏合 ABF 的三層結構設計，該技術就是用於 CoPoS 的 oS。 2. 市場低估玻璃核心載板的重要性，該技術對台積電是「must have」，意即 CoPoS 中，oS 的重要性高於 CoP，這也是該技術進行測試時，先搭配既有的 CoW 而非 CoP 的原因。 3. 玻璃核心載板單價較既有 ABF 載板高出數倍，群創加工的玻璃單價非常高，為最核心的材料。除 Nvidia 外，目前已有兩家美系客戶同樣表達高度興趣。 ▌與本投影片相關的產業調查： 1. 本投影片提及的玻璃核心載板由 250x250mm 切割而來，ABF 增層主要採用 Ajinomoto 的 GL107 並混搭 ABF-GCP，以 2027–2028 主流 AI 晶片 ABF 規格的 24-28 層進行測試 2. 台積電實驗時的 CoW 是測試載具（test vehicle），足以驗證採用複合材料時最具挑戰性的機械結構問題。測試結果良好意味著台積電、Ibiden 與群創已合作突破關鍵技術瓶頸。 3. 目前是由 Ibiden 負責切割 250x250mm 的玻璃核心載板。待 2H27 採用 510x515mm 做量產前模擬時，若 Ibiden 仍想降低生產複雜性以維持超高毛利率，可能會改交由更熟悉玻璃特性的群創切割。 ▌流出的投影片內容是將 CoPoS 中的 oS、也就是玻璃核心載板（投影片中的 glass-SBT）與 CoW 搭配的技術驗證結果，這是為解決該投影片前一頁所提到的「Substrate mechanical and electrical Dilemma」，而這顯著凸顯了 CoPoS 中 oS 的重要性。 1. CoPoS 中，CoP 要解決的是生產效率 / 切割經濟性的問題，這與成本與售價有關；而 oS 要解決的是翹曲與耐用性問題，這牽涉到能否做出晶片，以及晶片能否運作。 2. CoP 與 oS 兩者整合相得益彰，但展望未來數年，兩者的技術定位還是有些差異。CoP 是可選的絕佳優化選項（very-nice-to-have），沒有它的代價就是晶片更貴；但 oS 是必需品（must-have）， 沒有它可能連能否做出可用晶片都是問題。 3. 比較定位差異不是為了捧 oS 貶 CoP，這牽涉到客戶願意為哪個技術環節付錢的現實問題，細節下面分析。 ▌投影片中含金量最高的是電源完整性（power integrity；PI）改善，這對客戶意義重大，這也代表玻璃核心載板生產穩定後，台積電獲利能力與競爭優勢可望同步提升。 1. 技術說明：玻璃核心載板薄 → TGV（through glass via）垂直導通路徑短 → 導通路徑電阻（R）跟迴路電感（L）同降 → PI 改善 2. 對客戶意義重大原因：PI 改善 → 供電更穩 → 釋出功率餘裕（power headroom）→ 可整合更多電晶體、或拉高運作時脈 → AI 晶片算力提升 3. 對客戶而言，生產效率是台積電的基本責任，客戶不會為此多付錢；但 AI 算力提升能直接轉化為客戶的競爭力與獲利，故客戶願意為此買單。這也是 Nvidia 積極看待玻璃核心載板的原因。 4. 對台積電而言，玻璃核心載板可提升良率並降低成本，同時提高 AI 晶片的算力與售價，既是降本工具，也是漲價籌碼，對獲利與競爭力都是加分。 5. 目前載板成本佔 AI 晶片 BOM 約低個位數，封裝良率造成的損失約載板成本的 5-10 倍，故即便未來玻璃核心載板成本高於目前的數倍以上，但佔 BOM 比重仍低，且可改善封裝良率造成的損失，故預期玻璃核心載板的高單價不會影響客戶採用意願。 ▌簡報後的問答環節，有聽眾提問關於玻璃核心載板的 TGV 細節，台積電當場拒絕回答，因為玻璃核心載板的關鍵技術就是 TGV，核心 know-how 目前掌握在台積電與群創手中。相較下，另一個提問者的問題是關於 IVR、eDTC、與 LSI 的整合，台積電就回答了不少。 ▌根據產業調查，若一切順利，台積電的目標是在 4Q28-1Q29 開始量產玻璃核心載板，以符合 Nvidia AI 晶片迭代節奏。順帶一提，許多人在傳的 Ibiden 的法說投影片，上面將玻璃核心載板時程列為 CY30，我對此的解讀是：對外向來保守謹慎的 Ibiden 將玻璃核心載板正式列為發展路線，這更確定了該技術長期趨勢。但從 Ibiden 投影片的其他細節與市場資訊不完全一致來看，例如 reticle 時程與台積電公開宣稱的差約一個世代、Rubin Ultra 載板尺寸明顯大於其在 CY26-27 標示的 90x90 等，這說明了在預測未來時，需隨時多方交叉驗證。

《6月27日泉ももか見面會 ，將於明日10/6 下午六時正式發券！》 本次活動將會以 糖果屋 為主題，泉ももか @momoca_izm 會穿上 XX 套裝 與參加者進行互動！ Sixtoy官網發券： 活動日期: 2026 年 6 月 27 日（星期六） 活動時間: 下午 2 時 至 晚上 8 時半 活動當日派籌時間: 上午11 時 至 下午 4 時（參加者必須於下午4點前取籌號） 活動地點: 旺角西洋菜南街 58 號 2 樓 見面會套餐以包括以下內容！無須再另外購買！ -參加資格 -簽名一個 **簽名時間上限每人60秒** -合照三張（可選拍立得或手機） -十五秒自拍（由客人拿手機與女優合照） -個攝20秒（可自己手持手機/相機 對 泉ももか進行攝影，限時 20 秒。拍照動作pose由 泉ももか 臨場發揮，參加者可給出簡單的指示。） *只可拍照，禁止錄影、禁止使用閃光燈。* 1. 本次活動套餐費用全免， 售完即止，不設門市購買。 2. 請於 2026 年 6 月 23 日至 6 月 27 日期間到門市領券。參加者可向門市店員出示電子收據上的四位數字單號 (eg. #1026#)，以換取實體參加券。 3. 如因私人問題無法出席活動，以購入的活動券將不能轉成其他女優活動，購買前請先知悉。 4. 每人限買一套，不設代買，一經發現會被取消參加資格。 5. Sixtoy保留一切最終決定權。 -——————— 【領取籌號的注意事項】 1. 所有參加者必須於見面會當天下午四點前領取號碼籌，否則即使持有參加券亦無法參加活動，不設退款。 2. 取得籌號後可以離開隊伍自由活動，但必須要在該節數開始前30分鐘到達地下排隊。（即籌號上標明的須到達時間） 3.參加者完成已購買的項目後需要離開，不得在會場內逗留

遊戲好玩角色鮮明！天下布魔成Coser的最愛！ 手遊存活不易，能成功的遊戲都不簡單，要設計好玩的內容，要建立很好的商業模式然後還要做好行銷ー所以你看看，這麼多漂亮妹子玩摳死不累，讚不讚？ #天下布魔#

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リードエンジニアから、たまに「〇〇ってどうやればいいですか？」と一文だけ質問が飛んでくる。 本当にこれだけ。簡潔だからこちらも答えやすい。 単純に聞きたいことが明確で、的を射てるというのもある。 だけどそれとは別に、質問するときに「余計な気を遣ってない」のも、分かりやすさに繋がっていそう。 例えば僕なら、聞きたいこととは別に「お疲れ様です！」とか「〇〇でやってみたんですが、うまくいかないので確認した次第です！」とかいちいち書きたくなる。 申し訳なさや、「ちゃんと自分でも試したうえで聞いてます」ということを表したくて。 その結果、聞きたいこと本体は一文なのに、全体で5行くらいになっている。 でもこの方の質問を見ていると、少なくとも「ちゃんと自分でも考えてます」みたいな前置きは、なくても別に困らない。 文章が短いから重さもなく、気軽に反応しやすい。 質問の上手さ以前に、僕は質問するときに「質問してすみません」を伝えるための文章を書きすぎだなと思いました。

前兩天晚上坐在門口抽煙，看到越南小朋友愁眉苦臉，問問怎麼回事，結果是世界杯來了，小傢伙從網上買了個中古ナビ帶ワクTV的，想裝在車上，他家裡沒電視，NHK的世界杯直播還是全免費。拆車件的本體和套件寄來了，一張紙的簡單日文說明，小傢伙麻了爪兒，問附近自動車工場要五六萬円，他花不起。我建議他去豊田網站找找說明，他說他下了個PDF，600多頁，全是操作說明，沒安裝什麼事兒。我正好沒事，接過來看看覺得不難，找了把改錐，把前面板給他拆了，豊田的車系都是通用接口，十來分鐘連天線和主機加行動破解都裝完了，扣好面板，小傢伙看上了世界杯。我回去抽煙，一會兒工夫小傢伙拎著個塑料袋，送了好幾瓶可樂過來。 今天早晨碰到，小朋友說他有個朋友晚上開車過來，問我有沒有時間？還說讓他朋友給我買一箱可樂，我說沒事，也不用買可樂，你們做個越南牛肉粉給我就行了😸。

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 AIエージェントが重要なアクションを実行する前に、人間の確認を挟めたら安心だと思いませんか？ ADK 2.0のアクション確認機能は、ツール実行前にユーザーの承認を求めるフローを簡単に組み込める仕組みです。Boolean方式とAdvanced方式の2つのアプローチがあり、用途に応じて使い分けられます。 📌 タイトル：アクション確認 (Action Confirmations) 🔗 URL： 🧩 概要 アクション確認機能は、エージェントがツールを呼び出す際に実行を一時停止し、ユーザーの承認を得てから処理を続行する仕組みです。Boolean方式では `require_confirmation=True` を設定するか、動的に確認要否を判定する関数を渡せます。Advanced方式では `tool_context.request_confirmation` を使い、ヒントやペイロードを含む詳細な確認リクエストを送信できます。フローは「リクエストステージ（一時停止）→ レスポンスステージ（続行）」の2段階で構成されます。 🛠 使い方 Boolean方式は最もシンプルで、ツール定義時に `require_confirmation=True` を指定するだけです。 ```python from adk import FunctionTool def delete_record(record_id: str) -> str: # 削除処理 return f"Deleted {record_id}" tool = FunctionTool( func=delete_record, require_confirmation=True # 常に確認を求める ) ``` Advanced方式では、ツール関数内で `tool_context.request_confirmation` を呼び出し、確認メッセージやペイロードをカスタマイズできます。リモート確認の場合は `/run_sse` エンドポイント経由で `FunctionResponse` を返すことで、外部システムからの承認も可能です。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・データ削除や課金処理など不可逆な操作には必ず確認フローを設定する ・動的確認関数を使って、金額や影響範囲に応じて確認の要否を切り替える ・リモート確認を活用して、Slackやメール経由での承認ワークフローを構築する ・確認待ちのタイムアウト処理を適切に設計し、放置されたリクエストを処理する 💡 ユースケース 🗑 データベースレコードの削除前に内容を表示して確認を求める 💳 一定額以上の決済処理で承認フローを挟む 📧 大量メール送信前に送信先リストと内容を確認させる 🔧 本番環境の設定変更前に変更内容のレビューを求める ⚠️ 注意点 アクション確認機能は `DatabaseSessionService` および `VertexAiSessionService` ではサポートされていません。これらのセッションサービスを使用する場合は、別の方法で確認フローを実装する必要があります。また、確認フロー中はエージェントの実行が一時停止するため、長時間の確認待ちが発生する場合のセッション管理に注意してください。 ✨ アクション確認を適切に組み込むことで、エージェントの自律性を保ちながら人間の監督を確保できます。特に本番環境では、安全弁として積極的に活用しましょう。 #ADK# #AIAgent#

コピペで出来る！ モーショングラフィック！ MiniMax H3のプロンプトを作りました。 プロンプトの冒頭で好きな文字に変えて使えるようにしてあります。 最近、H3をずっと使っていてわかってきたのですがプロンプトを書き込むより、ある程度H3に任せちゃってガチャを楽しんだ方が、こういうプロンプトは面白いです。 今回は、かなり文字を削ったので3000文字もないです。 また、完全にテキストだけで作れますのでコピペで簡単にモーショングラフィックが作れます。 何かのオープニングとかタイトルロゴを出すとかMVとか色々と使い道があるんじゃないでしょうか？ 段々、わかってきたので、またこのシリーズを続けられたらいいなと考えています。 因みに今回はDomo AIのMiniMax H3 (2k)で生成しました。 ちょっと生成が遅い気がしたのですが、仕上がりはすごく綺麗な気がします。 ------------ プロンプト ------------ subject_definitions: この映像の設定は以下の通りである。 アクセント色は彩度の高いオレンジである。 第1の文字列は "MiniMax H3" である。 第2の文字列は "MOTION" である。 第3の文字列は "GRAPHICS" である。 第4の文字列は "NO EDIT" である。 第5の文字列は "ONE SHOT" である。 第6の文字列は "コピペで" である。 第7の文字列は "超簡単！" である。 第8の文字列は "ONEROOM" である。 第9の文字列は "AI STUDIO" である。 画面を3分割する縦棒は、第1の文字列に含まれる大文字 H の縦棒である。 画面に登場する文字列は上の9つだけであり、これ以外の文字・単語・記号・数字は一切出現しない。すべて上に書いた通りの綴りで、大文字と小文字の別も空白の有無もそのまま正確に保ち、平坦・鮮明・安定した状態で描画する。崩れたり、文字が増減したり、文字化けしたりすることは決してない。 「第1の文字列」「第2の文字列」などの呼び方は、この指示書の中だけで使う呼称である。画面に描くのは必ずその呼称に割り当てられた文字列そのものであり、「第1」「文字列」といった呼称の語や数字が画面に描かれることは決してない。 書体は太いジオメトリックサンセリフ1種類のみで、欧文はすべて大文字。ただし固有名詞にもともと小文字が含まれる場合は、その混在をそのまま正確に保つ。日本語は太いゴシック体1種類のみ。 色はオフホワイト、インクブラック、アクセント色の3色のみ。この3色以外は一切使わない。地の色は映像の途中で白と黒のあいだで3回反転し、そのたびに文字色も反転する。 画面には常に3つの層がある。奥の背景層、中間の装飾層、手前の文字層。この3層は必ず異なる速度で動き、3層すべてが同時に静止する瞬間は最後のホールドだけである。 背景層には第8の文字列が、塗りのない輪郭線だけで描かれ、画面幅の3倍の大きさで横倒しに寝そべり、右から左へ超低速で流れ続けている。これは背景の壁紙であり、手前の文字層とは別物である。重複した単語ではない。 中間の装飾層には、細いバーコードの帯、極小のUIティックの列、レジストレーションマーク、ハーフトーンのドット網、テクニカルな円弧、データ数値のティックが常時いずれか複数存在し、文字層とは別の速度で動いている。 summary: 15秒の爆発的なフラットグラフィック・モーションデザイン。9つのカットすべてが構図的に全く異なり、地の白黒が3回反転し、背景の巨大なアウトライン文字が全編流れ続ける。文字は硬い物体として叩きつけられ、圧縮され、砕け、跳ね返り、増殖し、最後に激突する。ばらばらの線分が第1の文字列を組み上げ、縦棒が画面を3分割し、第2の文字列が叩き込まれ、第3の文字列がワイヤーフレームのグリッド上で増殖し、カードが連打され、収束した光点から第8の文字列が左右から激突して生まれ、最後に第9の文字列を上、第8の文字列を下に置いた2行のロックアップで着地する。 retention_analysis: 各文字列が出現するショットは次の通りであり、増殖・複製された文字もすべて同じ綴りを保つ。 第1の文字列は [Shot 2]、[Shot 3]、[Shot 4] に出現する。 第2の文字列は [Shot 5] に出現する。 第3の文字列は [Shot 6] に出現する。 第4、第5、第6、第7の文字列は [Shot 7] に出現し、いずれも完全に読める状態で保持される。 第8の文字列は背景層に全編出現し、手前の文字層としては [Shot 8]、[Shot 9] に出現する。背景層のものは輪郭線のみ、手前のものは塗りつぶしであり、同じ綴りだが別の層である。誤って重複した単語として扱わない。 第9の文字列は [Shot 9] に出現する。 detailed_description: 本映像は高密度で攻撃的なフラットグラフィックモーションデザインである。エネルギーはすべてタイポグラフィの物理から生み出す。9つのショットはすべて構図が異なっていなければならず、同じ構図、同じスケール、同じ配置を二度使わない。各ショットの演出の細部はここでは指定しない。 [Shot 1] 地は黒。黒い線分の群れが四辺すべてから爆発的に飛び込み、渦を巻きながら中央へ加速して吸い込まれていく。巨大なアクセント色の円が画面外から叩きつけられて着弾し、強いインパクトシェイクが走る。 [Shot 2] At 00:01.000, 渦の中心で線分が一斉に噛み合い、第1の文字列が画面いっぱいに組み上がる。組み上がった瞬間、地が黒から白へ一気に反転する。第1の文字列の最後の1字だけがアクセント色である。 [Shot 3] At 00:02.600, スナップズームでそのアクセント色の1字へ急速に寄り、その1字が画面全体を覆い尽くすまで巨大化する。画面全体が一度だけフリーズする。 [Shot 4] At 00:03.400, 地は白。縦棒が上下へ伸び上がって画面の全高を貫き、画面を3つの縦列に切り分ける。第1の文字列の残りの文字は左へ弾き飛ばされて画面外へ消える。3つの縦列はそれぞれ異なる速度で上下にスクロールする。 [Shot 5] At 00:05.200, 3つの縦列が一斉に急停止し、第2の文字列が画面いっぱいに正面から叩き込まれ、完全に読める状態で静止する。 [Shot 6] At 00:06.400, ハードカットで黒地へ反転する。巨大な白いワイヤーフレームのグリッドが3次元的に傾きながら奥へ伸び、その面に沿って第3の文字列が格子状に増殖して手前へ流れてくる。 [Shot 7] At 00:08.000, グラフィックカードが4枚、ハードカットで連打される。1枚ごとに構図もスケールも配置も異なり、第4、第5、第6、第7の文字列が1枚に1つずつ、画面の中央に大きく現れる。各カードの切り替わりはシャッターフラッシュで区切られる。 [Shot 8] At 00:10.000, 4枚のカードが中央へ一気に吸い込まれ、1つのアクセント色の光点に凝縮する。光点から左右へ、第8の文字列が2つの塊に分かれて超高速で飛び込み、画面中央で激突して一行に綴られる。アクセント色の同心円の衝撃波が中央から外へ炸裂し、砕けた平面の破片がガラスのように四方へ飛び散る。 [Shot 9] At 00:12.000, 破片が画面外へ抜け、第8の文字列が画面の下半分へ落下して着地し、その真上により小さいサイズで第9の文字列が固定される。2行が中央揃えで積み重なる。地が黒から白へ最終反転する。2行のあいだに短いアクセント色の罫線が1本割り込む。00:13.800 から 00:15.000 まで、背景層も含めて画面上のすべてが一切動かない状態を保持する。字形がランダムにグリッチすることは決してない。 ------------ #DomoAI# @DomoAI_

# ADKの便利で実践的な使い方 ⚡ Python関数をそのままツールに、エージェントもツールに、そして長時間タスクもノンブロッキングで実行 — ADKのFunction Toolsは、ツール定義の柔軟性を極限まで高めます。 📌 タイトル：Function Tools — 関数・エージェント・非同期タスクをツール化 🔗 URL： 🧩 概要 ADKのFunction Toolsでは、Python/TypeScriptの関数をそのままエージェントのツールとして利用できます。さらに、AgentToolを使えばエージェント自体をツールとして別のエージェントに提供できます。Long Running Function Toolsは、動画エンコードやバッチ処理のような長時間タスクをブロッキングせずに実行するための仕組みです。 🛠 使い方 基本的な関数ツールの定義とAgentToolの活用例です。 `google.adk`から`Agent`と`AgentTool`をインポートします。シンプルな関数ツールとして`calculate_price`を定義し、`base_price`（float）、`quantity`（int）、`discount_percent`（float、デフォルト0）を受け取り、合計金額を計算してdictで返します。 エージェントのツール化には`AgentTool`を使います。まず`analysis_agent`を`name="data_analyst"`、`tools=[query_database]`で定義し、次に`main_agent`の`tools`リストに`calculate_price`関数と`AgentTool(agent=analysis_agent)`を含めます。これにより、メインエージェントは価格計算関数とデータ分析エージェントの両方をツールとして呼び出せます。 Long Running Function Toolsの使い方です。 `google.adk`から`LongRunningFunctionTool`をインポートします。非同期関数`encode_video`は`video_url`（str）と`format`（str、デフォルト"mp4"）を受け取り、`start_encoding_job`でエンコードジョブを開始してジョブIDを返します。この関数を`LongRunningFunctionTool(func=encode_video)`でラップして`video_tool`を作成し、`Agent`の`tools=[video_tool]`に渡すことで、エージェントがブロッキングなしで長時間処理を実行できます。 🏗 実践的な使い方 **AgentToolによるモジュール化**: 複雑な処理を専門エージェントとしてカプセル化し、AgentToolで公開することで、メインエージェントのinstructionをシンプルに保てます。専門エージェントは独自のツールやプロンプトを持てるため、関心の分離が実現します。 `summarizer`（3行要約）と`translator`（英語翻訳）をそれぞれ`Agent`で定義し、メインの`content_manager`エージェントの`tools`リストに`AgentTool(agent=summarizer)`と`AgentTool(agent=translator)`として登録します。これにより、メインエージェントは要約と翻訳の専門エージェントをツールとして呼び出し、コンテンツ管理の依頼を処理できます。 **Long Running Toolsの活用場面**: バッチ処理、外部APIのポーリング待ち、ファイル変換など、完了まで数秒〜数分かかる処理に最適です。エージェントはジョブIDを受け取り、他のタスクを並行して進められます。 **型アノテーションの重要性**: 関数のパラメータ型と戻り値型を明確に定義することで、LLMが正確にツールを呼び出せます。docstringもツールの説明として使われるため、簡潔で明確に書きましょう。 💡 ユースケース 🧮 計算・変換関数のツール化（価格計算、単位変換） 🤖 専門エージェントのAgentTool化による再利用 🎬 動画エンコード・画像処理の非同期実行 📊 バッチデータ処理のノンブロッキング実行 ⚠️ 注意点 - 関数のdocstringがツールの説明になるため、LLMが理解しやすい説明を書いてください。docstringがないとツールの用途が不明確になります。 - AgentToolで呼び出されたエージェントは、親エージェントのコンテキストとは別のセッションで動作します。状態の共有には注意が必要です。 - Long Running Function Toolsは完了通知の仕組みを別途実装する必要があります。ポーリングや Webhook での通知を検討してください。 ✨ Function Toolsを使えば、既存のコード資産をそのままエージェントに統合でき、AgentToolでエージェントの再利用も自在。開発効率を大幅に向上させましょう！ #ADK# #AIAgent#

# 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#