Agentspace を使用したエージェント開発

tl;dr

• Agentspace は Google Cloud のエージェント開発プラットフォームで、Custom Agent（Agent Engine）を登録して機能を拡張できる

はじめに

この blog では、Agentspace を使用したエージェント開発について書きます。AI エージェントの開発環境は日々進化しており、適切なツールとフレームワークの選択が開発の効率と品質に影響すると考えています。

今回は、Agentspace において、自ら作成した Agent Engine（Custom Agent）を使用して、自然言語での指示を与えることで、エージェントがタスクを実行する方法を紹介します。

Agentspace の概要

https://cloud.google.com/agentspace/docs

Agentspace は、エージェント開発のためのプラットフォームであり、さまざまなデータソースを統合して、エージェントの作成と管理を容易にします。Agentspace を使用することで、開発者はユーザーのニーズに合わせた Custom Agent を迅速に提供することができます。

https://cloud.google.com/agentspace/docs/release-notes

2025年7月31日に GA となりました。

Custom Agent の登録

Agentspace は、Custom Agent を登録することで、Agentspace の機能を拡張できます。Custom Agent は、特定のタスクやデータソースに特化したエージェントであり、以下の手順で登録できます。現時点では、Console 上での登録はできないため、CLI を使用して登録します。（2025年8月12日時点）

https://github.com/VeerMuchandi/agent_registration_tool

config.json の設定

config.json の設定例は、以下の通りです。Custom Agent の登録時に必要な情報のみを設定します。

config.json

{
    "project_id": "project-id",
    "location": "us-central1", 
    "app_id": "agentspace-xxxxxxxxxxxxx_yyyyyyyyyyyyy",
    "ars_display_name": "my-agent",
    "description": "Weather and time answering agent",
    "tool_description": "Agent to answer questions about the time and weather in a city.",
    "adk_deployment_id": "1234567890123456789",
    "auth_id": "",
    "api_location": "global",
    "re_location": "us-central1"
}

Custom Agent を登録する

(.venv) node ➜ /workspaces/agent_registration_tool (main) $ python3 as_registry_client.py register_agent
Enter icon URI (optional): 
INFO:root:Create Agent Command: ['curl', '-X', 'POST', '-H', 'Authorization: Bearer [REDACTED_TOKEN]', '-H', 'Content-Type: application/json', '-H', 'X-Goog-User-Project: [PROJECT_ID]', 'https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/[PROJECT_ID]/locations/global/collections/default_collection/engines/[ENGINE_ID]/assistants/default_assistant/agents', '-d', '{"displayName": "my-agent", "description": "Weather and time answering agent", "adk_agent_definition": {"tool_settings": {"tool_description": "Agent to answer questions about the time and weather in a city."}, "provisioned_reasoning_engine": {"reasoning_engine": "projects/[PROJECT_ID]/locations/us-central1/reasoningEngines/[ENGINE_ID]"}, "authorizations": []}}']
{
  "status_code": 0,
  "stdout": "{\n  \"name\": \"projects/[PROJECT_NUMBER]/locations/global/collections/default_collection/engines/[ENGINE_ID]/assistants/default_assistant/agents/[AGENT_ID]\",\n  \"displayName\": \"my-agent\",\n  \"description\": \"Weather and time answering agent\",\n  \"createTime\": \"2025-08-12T00:35:52.186193605Z\",\n  \"adkAgentDefinition\": {\n    \"toolSettings\": {\n      \"toolDescription\": \"Agent to answer questions about the time and weather in a city.\"\n    },\n    \"provisionedReasoningEngine\": {\n      \"reasoningEngine\": \"projects/[PROJECT_ID]/locations/us-central1/reasoningEngines/[ENGINE_ID]\"\n    }\n  },\n  \"state\": \"ENABLED\"\n}\n",
  "stderr": "  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current\n                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed\n\n  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0\n100   382    0     0  100   382      0    316  0:00:01  0:00:01 --:--:--   316\n100  1038    0   656  100   382    447    260  0:00:01  0:00:01 --:--:--   708\n",
  "agent": {
    "name": "projects/[PROJECT_NUMBER]/locations/global/collections/default_collection/engines/[ENGINE_ID]/assistants/default_assistant/agents/[AGENT_ID]",
    "displayName": "my-agent",
    "description": "Weather and time answering agent",
    "createTime": "2025-08-12T00:35:52.186193605Z",
    "adkAgentDefinition": {
      "toolSettings": {
        "toolDescription": "Agent to answer questions about the time and weather in a city."
      },
      "provisionedReasoningEngine": {
        "reasoningEngine": "projects/[PROJECT_ID]/locations/us-central1/reasoningEngines/[ENGINE_ID]"
      }
    },
    "state": "ENABLED"
  }
}
(.venv) node ➜ /workspaces/agent_registration_tool (main) $ 

Summary

Agent Engine を Agentspace へ登録することで、Agentspace の機能を拡張できます。Custom Agent を使用することで、特定のタスクやデータソースに特化したエージェントを迅速に提供できます。

Closing

AI Agent は従来のアプリと異なり、自律性を持たせるが故に、非決定論的な挙動をすることがあります。「決定論的な考え方」と「非決定論的な考え方」の併用は、AI エージェントの開発において重要なポイントだと思います。なぜなら、言語モデルが推論を重ねることで、予期しない結果を生むことがあるからです。現状の AI エージェントの開発においては、非決定論的な挙動を理解し、適切に制御することが求められると考えます。