🔍 はじめに

AIエージェント技術は、単なるチャットボットから自律的に判断・行動できる高度なシステムへと急速に進化しています。

2025年4月、Google Cloud Next 2025においてGoogleが発表した「Agent Development Kit（ADK）」は、この進化の流れを加速させる画期的なオープンソースフレームワークです。

ADKは開発者に高度な制御と柔軟性を提供し、特にマルチエージェントシステムの構築を劇的に簡素化します。本記事では、このツールキットの主要機能や技術的特徴から、開発者にとっての魅力、そして今後のGoogleのAI戦略における可能性まで、包括的に解説します。

📚 背景

ADKとは何か

Agent Development Kit（ADK）は、GoogleがAIエージェントの開発・評価・デプロイを行うために開発した、オープンソースのコードファーストなPythonツールキットです。

このフレームワークの最大の特徴は、エージェントの振る舞い、オーケストレーション、ツールの使用をコード内で直接定義できる点にあります。これにより、ローカル環境からクラウドまでどこでもロバストなデバッグ、バージョン管理、デプロイが可能になります。

GoogleはGoogle Cloud Next 2025（2025年4月10日）においてADKを発表し、オープンソースとして公開しました。現在はPythonのみをサポートしていますが、2025年後半には多言語対応が予定されています。

誕生の背景とGoogle AIエコシステムにおける位置づけ

ADKの登場は、AI技術が単一目的のモデルから自律的なマルチエージェントシステムへと進化する流れの中で生まれました。注目すべきは、このフレームワークがGoogleの自社製品であるAgentspaceやGoogle Customer Engagement Suite（CES）内のエージェントを支える同じ技術基盤であり、Googleがこの技術をオープンソース化したことです。

Vertex AIの新機能として追加されたADKは、エージェント実行環境の「Agent Engine」、エージェント同士が協調して動作するためのプロトコルである「Agent2Agent プロトコル（A2Aプロトコル）」とともに発表されました。Googleは近い将来、多くの企業が異なるフレームワークやプロバイダーを使って構築された複数のAIエージェントを用いる「マルチエージェントシステム」を導入すると予測しており、これらの新機能は次世代AIインフラストラクチャの中核となる要素と位置づけています。

💡 主要機能と技術的特徴

コードファースト開発アプローチ

ADKの中核にある理念は「Pythonicな単純さ」です。開発者はエージェントのロジック、使用可能なツール、情報処理方法を定義し、ADKが状態管理、ツール呼び出しのオーケストレーション、基盤となるLLMとの対話構造を提供します。このコードファースト開発アプローチにより、テスト容易性、バージョン管理、統合開発環境との適合性が実現されます。

ADKでのエージェント実装は簡潔で直感的です。例えば、以下のように天気情報を提供するエージェントを数十行のコードで実装できます：

from google.adk.agents import Agent

def get_weather(city: str) -> dict:
    """特定の都市の現在の天気情報を取得します
    
    Args:
        city (str): 天気情報を取得する都市名
    
    Returns:
        dict: 成功ステータスと結果、またはエラーメッセージ
    """
    # 天気情報を取得するロジック
    # 実際の実装ではAPI呼び出しなどが入る
    
    return {"status": "success", "report": "晴れ、気温25度"}

root_agent = Agent(
    name="weather_agent",
    model="gemini-2.0-flash",  # Geminiモデルを使用
    instruction="あなたは天気情報を提供する役立つアシスタントです。",
    description="天気情報を提供するアシスタント",
    tools=[get_weather]
)

Googleによれば、100行未満のコードでAIエージェントを開発することが可能とされています。

マルチエージェントシステムの構築

ADKの大きな特徴は、複数の専門エージェントを階層構造に組み合わせてモジュール式でスケーラブルなアプリケーションを構築できる点です。これにより、複雑な連携と委任が可能になります。例えば、天気を調べるエージェントと挨拶を担当するエージェントを別々に設計し、それらを連携させることができます：

from google.adk.agents import LlmAgent, BaseAgent

# 個別のエージェントを定義
greeter = LlmAgent(name="Greeter", model="gemini-2.0-flash")
task_executor = CustomAgent(name="TaskExecutor")  # BaseAgentのサブクラス

# 親エージェントを作成し、子エージェントを割り当て
coordinator = LlmAgent(
    name="Coordinator",
    model="gemini-2.0-flash",
    description="I coordinate greetings and tasks.",
    sub_agents=[
        greeter,
        task_executor
    ]
)

豊富なモデルとツールのエコシステム

ADKは異なるAIモデルを柔軟に統合できるよう設計されています。Geminiモデルはもちろんのこと、Vertex AI Model Garden経由で利用可能なモデルや、LiteLLM統合によりAnthropicのClaude、Meta、Mistral AI、AI21 Labsなど多様なプロバイダのモデルにも対応しています。

ツール面では、ビルドインツール（検索、コード実行など）、Model Context Protocol（MCP）ツール、サードパーティのライブラリ（LangChain、LlamaIndexなど）との統合、他のエージェント（LangGraph、CrewAIなど）をツールとして利用する機能を提供しています。

リアルタイム双方向コミュニケーション

ADKは、リアルタイムの双方向コミュニケーションを可能にするストリーミング機能を備えています。これにより、完全な応答を待つことなく、よりレスポンシブで自然な会話体験が実現されます。このストリーミング機能は音声、画像、動画にも対応しており、マルチモーダルなアプリケーション開発も可能です。

統合開発エクスペリエンスとデプロイの簡素化

ADKは強力なCLIと視覚的なWeb UIを提供し、ローカル環境での開発、テスト、デバッグをサポートします。イベント、状態、エージェントの実行をステップバイステップで確認できる機能も備えています。また、Cloud RunやVertex AI Agent Engineへのシームレスなデプロイもサポートしており、エンタープライズレベルのAIエージェントアプリケーションの構築を可能にしています。

📊 開発者エクスペリエンスと活用事例

セットアップと学習曲線

ADKは比較的簡単にインストールおよびセットアップできます。Python仮想環境を作成し、pipコマンドでADKをインストール後、Google AIスタジオでAPIキーを取得して環境変数として設定するだけです。特にAI開発初心者やGoogleの技術に関心のある開発者にとって、基本的なエージェントから始めて徐々に複雑なマルチエージェントシステムへとステップアップできる段階的な学習アプローチが魅力です。

# Python仮想環境の作成と有効化
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linuxの場合

# ADKのインストール
pip install google-adk

実装事例

ADKは様々な用途で活用できます。最もシンプルな例としては、天気情報を提供するエージェントがあります。より複雑な実装では、異なるAIモデル（Gemini、GPT、Claude）を組み合わせて、挨拶や別れなどの特定タスクに特化したサブエージェントを設計し、それらの間でインテリジェントな委任を可能にするシステムも構築できます。

エンタープライズ領域では、GoogleはVertex AIとの統合に焦点を当てています。実際に法律事務所のFreshfieldsがVertex AIを活用して、法律業務と事業プロセス向けの独自AIエージェントを作成しています。また、100以上の事前構築されたコネクタを通じて企業のシステムやデータに直接接続できる機能も提供されており、AlloyDB、BigQuery、NetAppなどのシステムに保存されたデータに、データの複製なしでアクセス可能です。

📌 競合製品との比較と今後の展望

他のAIエージェント開発フレームワークとの比較

AIエージェント開発のためのフレームワークは他にもいくつか存在しますが、ADKは特に複雑なエージェントやマルチエージェントシステムに最適化されている点で差別化されています。LiteLLMとVertex AI Model Gardenの統合が組み込まれており、エージェント開発のための高レベルの抽象化を提供する点も強みです。

OpenAI Assistants APIと比較すると、ADKはより広範なモデルサポートと、特にGoogleのAIエコシステムとの緊密な統合が特徴です。また、マルチエージェントアーキテクチャの充実した機能と双方向ストリーミングによる自然な対話インターフェースは、ADK独自の強みと言えるでしょう。

今後のGoogleのAI戦略における可能性

Google Cloud Next 2025では、ADKによるマルチエージェント開発と、Agent2Agent Protocol（A2A）によるエージェント間通信が強調されました。これは、Googleが将来的に複数のエージェントが協調して動作するエコシステムの構築を重視していることを示しています。

A2Aプロトコルの登場により、フレームワークやベンダーに関係なく、AIエージェントが安全にエコシステム間で連携できる可能性が広がっています。この相互運用性の向上は、より複雑で強力なAIシステムの構築を可能にするでしょう。

また、Googleは近日中に「Gemini 2.5 Flash」をリリース予定です。このモデルは高速レスポンスと低コストを特徴とし、推論機能を搭載しています。ADKとこれらの新しいGeminiモデルの連携により、より高性能かつコスト効率の良いAIエージェントの開発が可能になるでしょう。

📖 まとめ

Google公式のAIエージェント開発ツールキット「adk-python」は、AIエージェント開発の新たな地平を切り開く強力なフレームワークです。コードファーストの開発アプローチ、マルチエージェントシステムのサポート、豊富なツールと柔軟なモデルエコシステム、そして双方向ストリーミングによるリアルタイムコミュニケーションといった特徴により、開発者は従来よりも簡単に高度なAIエージェントを構築できるようになりました。

Googleが自社のAgentspaceやCustomer Engagement Suiteで使用している技術をオープンソース化したことは、AIエージェント開発の民主化と標準化を促進するでしょう。また、Agent2Agent Protocol（A2A）の登場により、異なるプラットフォーム上のエージェント間の相互運用性が向上し、より複雑で強力なAIエコシステムの構築が可能になります。

今後、Gemini 2.5 Flashなどの新しいAIモデルの登場とADKの多言語対応により、AIエージェント開発はさらに加速すると予想されます。GoogleのAI戦略の一環として、ADKはAIの未来を形作る重要な役割を果たすでしょう。

📖 参考文献

1. Google. “google/adk-python”. GitHub. https://github.com/google/adk-python
2. Google. “Agent Development Kit”. Google Developers. https://google.github.io/adk-docs/
3. Google Developers Blog. “Agent Development Kit: Making it easy to build multi-agent applications”. 2025-04-09.
4. Qiita. “Google ADK（Agent Development Kit）使い方：AIエージェント開発の第一歩”. 2025-04-11.
5. AI HUB. “Googleの開発者向けオープンソースフレームワーク「Agent Development Kit (ADK)」を解説”. 2025-04-10.
6. DevelopersIO. “GoogleのAgent Development Kit（ADK）のQuick Startをやってみた”. 2025-04-10.
7. ITmedia. “Google Cloudが「Agent Development Kit」をオープンソースで公開へ”. 2025-04-10.
8. G-gen Tech Blog. “Google Cloud Next ’25 速報レポート – キーノート（2日目）”. 2025-04-12.