【ITニュース解説】Construindo um Agentic usando o google ADK

この記事では、Googleが提供する「Agent Development Kit（ADK）」というツールを使って、「Agentic（エージェント）」と呼ばれるプログラムを構築する方法について解説する。このエージェントは、ユーザーとの会話を通じて株価情報を取得し、質問に答えることができる。

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、AI（人工知能）を使った開発は非常に興味深いテーマだろう。AIがただ情報を生成するだけでなく、具体的な「行動」を起こせるようになる「エージェント」という概念は、今後のソフトウェア開発の大きな流れの一つだ。

まず、「エージェント」とは何かを理解しよう。これは、まるで人間が目標を持って行動するように、与えられたタスクや目標を達成するために自律的に動くことができるソフトウェアプログラムのことだ。例えば、あなたが「今日のAAPLの株価は？」と質問したとする。普通ならウェブサイトを開いて検索する手間がかかるが、エージェントはあなたの質問を理解し、適切な情報源を探し、必要なデータを取得して、最終的にあなたに分かりやすい形で回答する、一連のプロセスを自動で行う。このプロジェクトで構築されるエージェントも、まさに株価情報に関してこうした役割を果たす。

このエージェントを構築するために、いくつかの主要な技術が使われている。一つはGoogle ADKだ。これは、エージェントを効率的に開発するためのキットであり、エージェントの設計、機能の追加、他のシステムとの連携をスムーズにするための様々な機能を提供する。つまり、エージェントの「骨格」を作り、それを動かすための環境を用意してくれるものと考えると良い。

次に、エージェントの「脳」となるのが、Googleの生成AIモデル「Gemini」だ。Geminiは、ユーザーが入力した自然言語（日本語や英語など）の質問を理解し、その意図を読み取る能力を持つ。例えば、「AAPLの株価」という言葉から、これがApple社の株式に関する情報だと判断し、さらに「株価」が現在の価格、日中の高値、安値などの特定の情報を示していることを推測する。この理解能力がなければ、エージェントはただの文字の羅列しか処理できない。Geminiモデルは、このプロジェクトではgemini-2.0-flashという、応答速度を重視したバージョンが使われている。

そして、エージェントが「手足」として使うのが「ツール」だ。このプロジェクトでは、fetch_stock_infoというツールが定義されている。ツールは、エージェントが直接持たない外部の機能やデータ源にアクセスするための特別なプログラムモジュールだ。例えば、今回のエージェントは株価情報を知りたいときに、自分でインターネットを検索するのではなく、fetch_stock_infoというツールに「この銘柄の株価を教えて」と依頼する。

fetch_stock_infoツールは、具体的に「YFinance」というPythonライブラリを使って株価データを取得する。YFinanceは、Yahoo Financeという有名な金融情報サイトから、特定の銘柄コード（ティッカーシンボル、例えばアメリカのApple社なら「AAPL」、ブラジルの石油会社なら「PETR4.SA」など）を入力するだけで、その株の現在の価格、一日の最高値・最安値、推奨度といった様々な情報をプログラムで簡単に取得できるようにしてくれる便利なライブラリだ。ツールはこの取得した情報をエージェントに返す役割を担う。

エージェントが実際にどのように動くのか、その流れを見てみよう。まず、あなたが端末（ターミナル）でエージェントに「PETR4.SAの現在の価格は？」と質問を入力する。この質問はGoogle ADKを通じてGeminiモデルに渡される。Geminiモデルはあなたの質問を分析し、「PETR4.SAという銘柄の現在の価格を知りたい」という意図を正確に理解する。そして、この質問に答えるためにはfetch_stock_infoというツールを使うべきだと判断する。

次に、Geminiモデルはfetch_stock_infoツールを呼び出し、必要な情報である銘柄コード「PETR4.SA」を引数として渡す。fetch_stock_infoツールは、その銘柄コードを使ってYFinanceライブラリ経由でYahoo Financeから株価データを取得する。取得されたデータは、現在の価格、日中の高値、安値などの情報を含む辞書形式でfetch_stock_infoツールからGeminiモデルに返される。最後に、Geminiモデルは受け取った生データを基に、「PETR4.SAの現在の価格は〇〇です」といった、あなたが理解しやすい自然な言葉の回答を生成し、それを端末に表示する。この一連の動作が、非常に短い時間で自動的に行われるのだ。

このエージェントを実際に動かすためには、いくつかの準備が必要だ。まず、Python 3.12以上のバージョンがインストールされていること。Pythonは多くのITシステムで使われているプログラミング言語なので、システムエンジニアを目指すなら必須の知識だ。さらに、GoogleのGenerative AI APIを利用するための「APIキー」というものが必要になる。これは、GoogleのAIサービスを使うための「鍵」のようなもので、この鍵がないとGeminiモデルを利用できない。これらの前提条件を満たせば、指定されたコマンドを使って必要なライブラリをインストールし、APIキーを設定することで、すぐにエージェントを起動できる。

ただし、エージェントが提供する株価情報にはいくつかの注意点がある。YFinanceから取得されるデータは、Yahoo Financeという外部サービスに依存しているため、ネットワークの問題やサービスの停止によって一時的に情報が取得できない場合がある。また、入力された銘柄コードが正しくない場合や、特定の株の情報が完全に利用できない場合もある。最も重要なのは、取得されるデータはリアルタイムではない可能性があり、金融取引の判断に直接使うべきではないということだ。これらの情報はあくまで参考として捉える必要がある。

今回のプロジェクトは、わずかなコードで、AIモデルと実用的なデータソース（YFinance）を組み合わせ、会話形式で市場情報にアクセスできるエージェントを構築できることを示している。このシステムは、非常に汎用性が高く、株価情報だけでなく、天気予報の取得、ニュースの要約、顧客サポートなど、様々な用途に応用できる可能性がある。例えば、さらに多くのツールを追加して、過去の株価データを分析したり、特定の条件に基づいてレポートを作成したりする機能も考えられる。このように、Google ADKとGeminiモデルを組み合わせることで、AIが単なる情報提供者から、具体的なタスクを実行する「賢いアシスタント」へと進化する可能性を秘めている。システムエンジニアの皆さんにとって、このようなエージェント開発は、未来の技術を形作る上で非常に魅力的な分野となるだろう。