# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 AIエージェントが外部APIの一時的な障害で止まってしまい、手動で再実行した経験はありませんか？ ADK 2.0のRetryConfigは、エージェントの失敗時に自動リトライを行うフレームワークレベルの機能です。手動のtry-catchを書かずに、宣言的にリトライ戦略を定義できます。 📌 タイトル：自動リトライ (RetryConfig) 🔗 URL： 🧩 概要 RetryConfigは、エージェントやツールの実行中に発生した一時的なエラーに対して、フレームワークが自動的にリトライを管理する仕組みです。max_attemptsでリトライ回数を指定するだけで、ネットワークタイムアウトやAPIのレート制限など、一過性の障害からの復旧を自動化できます。開発者がリトライロジックを個別に実装する必要がなくなり、エージェントの堅牢性が大幅に向上します。 🛠 使い方 RetryConfigをエージェントに設定するだけで、自動リトライが有効になります。 ```python from adk import Agent, RetryConfig agent = Agent( name="api_caller", model="gemini-2.0-flash", instruction="外部APIからデータを取得してください", retry_config=RetryConfig(max_attempts=3), ) ``` フレームワークがエラーを検知すると、指定回数まで自動的にリトライを実行します。手動でのtry-exceptブロックは不要です。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・外部API呼び出しを含むエージェントには必ずRetryConfigを設定する ・max_attemptsは対象APIのレート制限やSLAに合わせて適切に設定する ・リトライでは回復できない永続的なエラーと一時的なエラーを区別して設計する ・リトライ回数やエラー内容のログを監視し、根本原因の特定に活用する 💡 ユースケース 🌐 外部APIのレート制限やタイムアウトからの自動回復 🗄️ データベース接続の一時的な切断への対応 ☁️ クラウドサービスの瞬断に対する耐障害性の確保 🔄 マルチステップワークフローの中間ステップでの安定性向上 ⚠️ 注意点 広範な`except Exception:`ブロックでエラーを捕捉すると、フレームワークのリトライ機構が正しく動作しなくなります。また、`BaseException`を捕捉すると、HITL（Human-in-the-Loop）で使用されるNodeInterruptedErrorまでトラップしてしまい、人間の介入フローが壊れます。リトライで回復が見込めないエラー（認証エラーなど）に対しては、リトライを無駄に繰り返さないよう注意が必要です。 ✨ RetryConfigを活用することで、手動のエラーハンドリングから解放され、本番環境でも安定して動作する堅牢なエージェントを構築できます。 #ADK# #AIAgent#