Adobe Illustrator 2027 の新機能「AI アシスタント（beta）」は なんと、レイヤーの中身を見て自動で名前を付けてくれるのだ！！ これはズボラな私にはありがたい！ この調子で、私のお絵描きフォルダに大量にある「名称未設定」のファイルも、中身を見て自動で名前を付けてくれるようになると、もっとありがたいなぁ。 #AdobeMAX#

# ADKの便利で実践的な使い方 🧪 エージェントのテストで、本番APIを叩くわけにはいきません。ADKのEnvironment Simulation機能を使えば、ツール呼び出しをインターセプトし、制御されたレスポンスに差し替えることで、本番システムに影響を与えずにエッジケースを再現できます。 📌 タイトル：Environment Simulation 🔗 URL： 🧩 概要 ADKのEnvironment Simulatorは、エージェント実行中のツール呼び出しをインターセプトし、制御されたレスポンスに置き換えます。エージェントのコードを一切変更せずに、エラー注入、固定レスポンス、条件付き注入、確率的障害、レイテンシシミュレーションが可能です。CallbackまたはPluginとして統合でき、注入設定→モック戦略→実ツール実行の優先順位で動作します。 🛠 使い方 Callbackとしての統合例です。 `google.adk.agents` から `LlmAgent` を、` から `EnvironmentSimulationFactory` を、同パッケージの `environment_simulation_config` から `EnvironmentSimulationConfig`、`InjectedError`、`InjectionConfig`、`ToolSimulationConfig` をインポートします。`EnvironmentSimulationConfig` の `tool_simulation_configs` に `ToolSimulationConfig` のリストを渡し、各ツールに対する注入設定を定義します。例えば `tool_name="get_user_profile"` に対して `InjectionConfig` で `InjectedError(injected_http_error_code=503, error_message="Service temporarily unavailable.")` を設定すると、503エラーが注入されます。作成した `config` を `EnvironmentSimulationFactory.create_callback(config)` でコールバックに変換し、`LlmAgent` の `before_tool_callback` パラメータに渡します。 固定レスポンスの注入： `InjectionConfig` の `injected_response` パラメータに辞書（例: `{"status": "ok", "order_id": "ORD-9999"}`）を渡すことで、ツール呼び出しに対して固定のレスポンスを返すことができます。 引数に基づく条件付き注入： `InjectionConfig` の `match_args` パラメータに引数パターン（例: `{"item_id": "ITEM-404"}`）を指定すると、ツール呼び出しの引数が一致した場合のみ注入が発動します。`injected_error` に `InjectedError(injected_http_error_code=404, error_message="Item not found.")` を設定すれば、特定の引数でのみ404エラーを返すことができます。 確率的な障害シミュレーション： `InjectionConfig` の `injection_probability` に確率値（例: `0.3` で30%）を設定し、`random_seed`（例: `42`）で再現性を確保します。`injected_error` に `InjectedError(injected_http_error_code=500, error_message="Internal server error.")` を指定すると、指定確率でランダムに500エラーが発生します。 レイテンシのシミュレーション： `InjectionConfig` の `injected_latency_seconds` に遅延秒数（例: `5.0`）を設定し、`injected_response` にレスポンス（例: `{"result": "slow but successful"}`）を指定すると、指定秒数の遅延後にレスポンスが返されます。 Mock Strategyモードでは、ツールスキーマから自動的にレスポンスを生成します。 `environment_simulation_config` から `MockStrategy` をインポートし、`ToolSimulationConfig` の `mock_strategy_type` に `MockStrategy.MOCK_STRATEGY_TOOL_SPEC` を設定します。これにより、`tool_name`（例: `"create_order"`）で指定したツールのスキーマから自動的にレスポンスが生成されます。 🏗 実践的な使い方 **API障害時のエージェント回復力テスト**: 503エラーや500エラーを注入して、エージェントがリトライやフォールバックを適切に行うかを検証します。本番システムに影響を与えることなく、障害シナリオを再現できます。 **条件付き注入によるエッジケーステスト**: `match_args`を使って特定の引数パターンでのみエラーを発生させます。例えば「存在しない商品ID」「在庫切れの商品」など、特定条件下でのエージェントの振る舞いをピンポイントでテストできます。 **確率的障害でのリアルなテスト**: `injection_probability`を使って30%の確率でエラーを発生させ、不安定なAPIとのやり取りをシミュレートします。`random_seed`を固定すれば再現性のあるテストになります。 **環境データの提供によるリアルなモック生成**: `environment_data`にDBスナップショットなどのコンテキストを渡すと、Mock Strategyがよりリアルなレスポンスを生成します。 DBスナップショットなどのコンテキストデータ（例: 商品リストの辞書）を `json.dumps()` でJSON文字列に変換し、`EnvironmentSimulationConfig` の `environment_data` パラメータに渡します。Mock Strategyはこの環境データを参照して、よりリアルなレスポンスを生成します。 **注入とモック戦略の組み合わせ**: 特定の条件ではエラーを注入し、それ以外はMock Strategyで自動生成するという組み合わせが可能です。注入設定が先に評価され、マッチしなければモック戦略にフォールバックします。 💡 ユースケース 🔧 外部API障害時のエージェント回復力の検証 🎯 特定条件下でのエッジケース再現テスト 📉 不安定なAPIとのやり取りの確率的シミュレーション ⏱ レイテンシの高いAPIでのタイムアウト処理の検証 ⚠️ 注意点 - `injected_latency_seconds`の上限は120秒です。 - `InjectionConfig`はエラーとレスポンスのどちらか一方のみ指定可能で、両方同時には設定できません。 - `tool_name`は登録されたツール名と完全一致する必要があります。タイポに注意してください。 - Mock Strategyはツールスキーマに依存するため、スキーマが不十分だと生成されるレスポンスの質が下がります。 ✨ Environment Simulationは、本番環境を汚さずにエッジケースを再現できる強力なテスト基盤です。エラー注入と条件付きモックを組み合わせて、あらゆる障害シナリオに対するエージェントの耐性を検証しましょう！ #ADK# #AIAgent#

# 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#

Adobe Community Expert（アドビコミュニティエキスパート）として活動している方々のXリストです！ アドビ製品に詳しい方々が集まっているので、アドビユーザーの皆さんはフォローしておくと、困ったときに役立つ情報が見つかるかもしれませんよー！

Adoがフィーチャリングボーカルとして参加した 「SAYONARA」収録🎤 B’z 松本孝弘さん率いるTMGのアルバム 『TMG Ⅲ SAYONARA』配信中！！ ぜひお聴きください🎧