AI Agent開発日記 2025/05/12

この記事について

本記事は、Agent Builder を使用したデータストア参照型対話エージェントの作成に関する調査記録です。

やりたいこと

Agent Builderを用いたデータストア参照型の対話エージェントを作成する際に、PlaybookのInstructionsやToolの Schemaの設定が手間であるため、必要な条件だけを入力すればAIが自動で作成してくれるようにしたい。

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データを読み込むと、その内容が自動的にElasticsearchに登録され、さらにそのデータと指示がGeminiに渡されて、PlaybookやTool／Schemaが自動生成されるようにしたい。

• 最終的にやりたいこと
  • データを読み込むと、その内容が自動的にElasticsearchに登録され、さらにそのデータと指示がGeminiに渡されて、PlaybookやTool／Schemaが自動生成されるようにしたい。これらの設定は、自動的にPlaybookやToolに反映され、管理用エージェントに紐づく形で構成される。
    ユーザーがデータを追加するだけで、管理エージェントを通じて一元的に管理できるようにしたい。
• 次やること
  • データを読み込むと、その内容が自動的にElasticsearchに登録され、さらにそのデータと指示がGeminiに渡されて、PlaybookやTool／Schemaが自動生成されるようにしたい。
• 大まかに下記のflowを使って実装したい
  • ローカルでpythonファイルを作成し、データなどの情報を指定してelasticに自動保存、tool Schemaとplaybook instructionsを自動作成し出力させたい。
    • 実行前にやること
      1. 検索agentに使用させたいデータをBQに保存
    • 実行で設定する内容
      1. 保存先のelasticに関しての情報(urlやインデックス、データ元のbqパスなど)
      2. tool Schemaとplaybook instructionsの自動作成に必要な情報(jsonデータの形式など)
    • 実行結果
      • resの結果
      • 自動で作られたSchemaとinstructionsが出力される
• 現状
  • ローカルで.pyファイルを作ってbqに保存したデータの情報を指定し、elasitcと同期させる仕組みを作成中。