AI Agent開発日記 2025/05/14

2025年5月14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。

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。

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。
現状
- まずはローカルのDocker環境で検証するために、メインの処理を記述した main.py と、実行に必要な指定内容を記述してリクエストを送る t.py の構成にした。
- BigQueryの指定データをElasticsearchに登録するファイル類がひとまず完成したので、実際に検証してみる。