AI Agent開発日記 2025/05/22

2025年5月22日

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

データを読み込むだけで、以下が自動で行われる仕組みを構築したい。

読み込んだデータがElasticsearchに自動登録される
データと指示内容がGeminiに渡され、PlaybookやTool／Schemaが自動生成される
生成された内容が自動でPlaybookやToolに反映され、管理用エージェントと紐づいて構成される

前回の調査日記

WebUIからではなく、コードを使ってagentbuilder/agentのToolや、Playbookを作成したい

現状
- 下記の記事は、Dialogflow CX（Agent Builder）の Playbooks を作成、取得、一覧表示、更新、削除するためのPythonクライアントライブラリのドキュメントのようなので、詳しく調べてみる。

発見した記事

Google Agent Spaceを調査する。

やりたいこと
- 下記記事を参考にしてGoogle Agent Spaceについて簡単に理解する。
Google Agentspaceとは？
- ざっくり言うと、さまざまなサービスにあるデータを参照し、ひとつの指示で計画や調査、コンテンツ作成など、さまざまな作業をこなしてくれるエージェント
Google Agentspaceのエディションについて
- 下記３つのエディションがある
  - NotebookLM Enterprise
    - NotebookLM と同様の機能を持つエージェントを作成することができ、YouTube 動画、URL、Google ドキュメントやスプレッドシート、PDF ファイルに加えて、DOCX や PPTX ファイルも情報ソースとして利用できる。
  - Google Agentspace Enterprise
    - NotebookLM Enterprise の機能に加え、各種エンタープライズアプリケーション(Confluece, Google Drive, Jira, Microsoft SharePoint, ServiceNowなど)の統合検索機能を使うことができる。
  - Google Agentspace Enterprise Plus
    - カスタムの AI エージェントを作成することができる。
    - 複雑なタスクを実行するエージェントを構築できるプラットフォーム機能が備わっているため、各社の規定やビジネスワークフローに応じたアクションまで自動化可能で、
    - マーケティングキャンペーンの成果レポートを毎週自動生成したり、業界や競合他社のニュースを簡潔に音声で要約するといった、定型業務を任せることができるらしい。

参考記事

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