Googleが公開したADK（Agent Development Kit）は、Geminiを活用したAIエージェントを効率的に開発するためのフレームワークです。

この記事では、ADKの導入方法から「Hello World」の実行、そして特定タスクに特化させるためのプロンプト設計（Instruction）のサンプルまでをステップバイステップで解説します。

0. 事前準備：環境の確認

ADKは最新の機能を利用するため、Python 3.10 以上が必須です。

ターミナルで以下のコマンドを実行し、バージョンを確認してください。

python3 --version

判定

3.10.x 以上であれば問題ありません。もし 3.9 以下の場合は、Python公式サイトから最新版をインストールしてください。

1. APIキーの作成

Geminiを利用するために、APIキーを取得します。

Google AI Studio

上記にアクセスして「Create API key」ボタンを押下してキーを作成します（無料枠で利用可能です）。

キーをコピーしておいてください。

TIPS

環境変数名を GOOGLE_API_KEY としておくと、ADKが自動的に読み取ってくれるため、コード内での認証記述を省略できてスマートです。

2. プロジェクト作成と仮想環境の構築

Pythonプロジェクトでは、PC全体の環境を汚さないために「仮想環境（venv）」を作るのが一般的です。JSでいう npm init や node_modules の作成に相当します。

# 1. プロジェクト用のフォルダを作成して移動
mkdir my_adk_project
cd my_adk_project

# 2. 仮想環境（.venv）を作成
python3 -m venv .venv

# 3. 仮想環境を有効化（アクティベート）
# Mac / Linux の場合
source .venv/bin/activate
# Windows (PowerShell) の場合
.venv\Scripts\Activate.ps1

※ 有効化されると、ターミナルの先頭に (.venv) と表示されます。

3. ADKのインストールと雛形作成

次に、ADK本体のインストールと、ボイラープレート（テンプレートファイル）の生成を行います。

# ADKのインストール
pip install google-adk

# エージェントの雛形作成 (ここでは 'my_agent' という名前で作成)
adk create my_agent

実行中に以下の入力を求められる場合があります：

Choose a model: 提案されたモデル（gemini-2.0-flash など）を選択します。
API Key: 先ほど取得したAPIキーを入力します。これにより、自動的に .env ファイルが作成されます。

4. 起動と動作確認（Hello World）

作成されたディレクトリへ移動し、エージェントを起動してみましょう。

cd my_agent
adk run agent.py

ゴール

ターミナルに User: という入力待ち画面が出れば成功です。
「こんにちは」と打って、AIから返事が返ってくることを確認してください。

5. 専門エージェントへのカスタマイズ

ADKの肝は、agent.py 内の Agent クラスの設定です。特に instruction を作り込むことで、特定の専門性を持たせることができます。

パラメータの役割

name / description: ログの識別や、マルチエージェント構成時に「どの方針でどのおエージェントに振るか」を判断するために使われます。
instruction: エージェントへの具体的な命令書です。役割、回答ルール、トーン、禁止事項を詳しく書くほど精度が上がります。

サンプル1：シニアPythonレビュアー

コードの品質管理に特化したエージェントの例です。

from google.adk.agents.llm_agent import Agent

python_reviewer_agent = Agent(
    model='gemini-2.0-flash',
    name='python_code_reviewer',
    description='Pythonコードをレビューし、バグ指摘やPEP8準拠の修正案を提示する。',
    instruction="""
あなたは熟練したシニアPythonエンジニアです。以下のガイドラインに従ってレビューしてください。

1. **役割**: 論理的誤り、セキュリティリスク、パフォーマンスのボトルネックを特定する。
2. **回答フォーマット**: 
   - 問題点の要約
   - 修正コード（必ず型ヒントを追加すること）
   - 初心者向けの解説
3. **制約**: 常にPEP 8に準拠し、批判的にならず教育的なトーンを維持すること。
"""
)

サンプル2：問い合わせ解析（JSON構造化出力）

ユーザーの入力を解析して、システムが処理しやすいJSON形式で返す例です。

from google.adk.agents.llm_agent import Agent

inquiry_analyzer_agent = Agent(
    model='gemini-2.0-flash',
    name='inquiry_analyzer',
    description='問い合わせ文をカテゴリ分類・優先度付けしてJSONで返す。',
    instruction="""
あなたは問い合わせ解析AIです。入力を解析し、以下のJSON形式のみを出力してください。

### 出力ルール
1. フォーマットは純粋なJSONのみ。Markdown（```json）は含めない。
2. JSON以外の挨拶や解説は一切出力しない。

### JSONスキーマ
{
  "category": "[不具合報告, 機能要望, その他]",
  "priority": "[High, Medium, Low]",
  "summary": "30文字以内の要約"
}
"""
)

まとめ

Google ADKを使うことで、APIの複雑な呼び出しを意識することなく、エージェントの「役割（プロンプト）」の設計に集中できるようになります。

まずは1つの専門エージェントから始め、慣れてきたら複数のエージェントを組み合わせた「マルチエージェントシステム」の構築にもチャレンジしてみてください！

参考リンク

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