# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 Pythonコードを書かずに、YAMLファイルだけでAIエージェントを定義できたらと思いませんか？ ADK 2.0のAgent Configは、YAML/JSON形式の宣言的な設定ファイルでエージェントを定義する機能です。コードなしでエージェントの構成・実行・変更が可能になります。 📌 タイトル：Agent Config（宣言的なエージェント定義） 🔗 URL： 🧩 概要 Agent Configでは、エージェントの名前、モデル、説明、指示をYAML/JSONで宣言的に記述します。ツール（google_searchなどの組み込みツールやカスタムツール）やサブエージェント（config_pathで別の設定ファイルを参照）も設定ファイル内で定義できます。LlmAgentをサポートしており、LangGraphAgentとA2aAgentは未サポートです。定義したエージェントは`adk web`、`adk run`、`adk api_server`、または`from_config()`で実行できます。 🛠 使い方 YAMLファイルでエージェントを定義し、ADK CLIで実行します。 ```yaml # root_agent.yaml name: research_assistant model: gemini-2.0-flash description: リサーチを支援するエージェント instruction: | ユーザーの質問に対して、検索ツールを使って 最新の情報を調査し、わかりやすく回答してください。 tools: - name: google_search sub_agents: - config_path: ./summarizer.yaml ``` ```bash # CLIで実行 adk web # ブラウザUIで対話 adk run # ターミナルで実行 ``` プログラムから利用する場合は`from_config()`でエージェントオブジェクトを生成できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・エージェント定義をYAMLファイルとしてGitで管理し、変更履歴を追跡する ・環境ごと（開発/ステージング/本番）に設定ファイルを分離して管理する ・sub_agentsのconfig_pathを活用し、再利用可能なエージェントモジュールを構築する ・`adk api_server`を使って、設定ベースのエージェントをAPIとしてデプロイする 💡 ユースケース 📝 非エンジニアでもYAMLを編集するだけでエージェントの振る舞いを変更 🔄 CI/CDパイプラインでのエージェント定義のバージョン管理とデプロイ自動化 🧩 共通サブエージェントを複数のプロジェクトで再利用 🚀 プロトタイプからプロダクションまで、同じ設定ファイルで一貫した構成管理 ⚠️ 注意点 この機能は現在実験的（Experimental）なステータスです。Geminiモデルのみに対応しており、LangGraphAgentやA2aAgentは未サポートです。複雑なカスタムロジックやコールバックが必要な場合は、従来のPythonコードベースのアプローチの方が適切です。今後のバージョンで仕様が変更される可能性があるため、本番導入時は最新のドキュメントを確認してください。 ✨ Agent Configにより、エージェントの定義と運用のハードルが大きく下がります。特にチームでの共同作業や設定管理の効率化に効果を発揮します。 #ADK# #AIAgent#