- 高度で拡張性の高いAIエージェントを設計するためのオープンソースフレームワーク。
- Gemini Nanoを介したAndroidデバイス上でのローカル実行のネイティブサポート。
- クラウドモデルとオンプレミスモデルを組み合わせることで、マルチエージェントシステムをオーケストレーションする能力。
- カスタマイズされたツールとMCP標準の統合を可能にする柔軟なエコシステム。
人工知能とKotlinプログラミングに興味があるなら、Agent Development Kit（ADK）の登場でさらに面白くなるので、ぜひご期待ください。ADKは基本的にオープンソースのツールキットで、AIエージェントを自分のコンピューター、Google Cloud、またはユーザーのモバイルデバイス上で直接実行する場合でも、完全に制御しながら設計できます。
このフレームワークの最も強力な点は、「コードファースト」のアプローチです。外部インターフェースでの面倒な設定は不要です。ここでは、動作、オーケストレーションロジック、ツールの使用方法をコード内で直接定義するため、他の方法に比べてエージェントのデバッグやバージョン管理が非常に簡単になります。
Androidエコシステムにおける実装
ADKが真価を発揮するのは、モバイルデバイスにAIを導入する場面です。Android環境向けに最適化された依存関係のおかげで、常時インターネット接続を必要としないため、プライバシーを重視したエクスペリエンスを驚くほど低遅延で実現できます。
まず、Android Studioと最新のAndroid SDK（少なくとも）が必要です。 compileSdk 34 および minSdk 24Gradle 設定ファイルにライブラリを追加する必要があります google-adk-kotlin-core-android そしてKSP注釈プロセッサ。重要な点は、 それらを混ぜてはいけません。 AndroidはJVMへの依存度が低い。なぜなら、モバイル版には必要なものがすべて含まれており、デバイスモデルとの互換性も確保されているからだ。
エージェントを定義する際の構文は非常に直感的です。次のような注釈 @Tool y @Param エージェントがどのような機能を持っているかを示す。たとえば、都市の現在時刻を提供するサービスを作成し、それを LlmAgent Gemini Flashのようなモデルで構成されています。ただし、セキュリティには十分注意してください。 APIキーは絶対に入力しないでください クライアントアプリのコードに直接記述するのではなく、認証情報を外部に公開しないよう、独自のバックエンドまたはFirebase AI Logicを使用することをお勧めします。
AndroidアクティビティまたはViewModel内でエージェントを実行するには、 InMemoryRunnerこのコンポーネントにより 答えを集める エージェントはKotlinコルーチンを使用して、ユーザーのリクエストを処理している間にリアルタイムでユーザーインターフェースを更新します。
ジェミニナノおよびローカルモデル
最も優れたものの1つは、 ジェミニナノ ML Kit API を介して。リモート モデルを呼び出す代わりに、クラスを使用できます。 GenaiPrompt 推論ができるように 完全にデバイス上でこれは、機密データを扱うアプリや、機内モードで実行する必要があるアプリにとって、まさに貴重な機能です。
最も興味深い点は、AIアーキテクトになりきってマルチエージェントシステムを構築できることです。強力なクラウドベースのモデルが統括的な役割を担い、より機密性の高いタスクや処理速度の速いタスクをデバイス上で動作するローカルのサブエージェントに委任する仕組みを想像してみてください。この構造により、シンプルなユーティリティから複雑なマルチエージェントアプリケーションまで、垂直方向に拡張することが可能です。
JVMと高度なツールを用いた開発
Android 向けに開発していない場合でも、ADK は JVM でも優れた性能を発揮します。始めるには、Java 17 と Gradle 8.0 が必要です。ワークフローは同様です。エージェントを定義し、 ReplRunner コンソールから操作するか、より視覚的な操作を希望する場合は、 AdkWebServer ポート8080上のWebチャットインターフェースですべてをテストする。
機能面において、ADKはテキスト生成だけに限定されるものではありません。 ツール それらはエージェントが現実世界と相互作用することを可能にする。 Function Toolsこれらはローカル機能であり、MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーのサポートにより、エージェントが実行できるアクションの範囲が大幅に拡大されます。
最大限の効率性を求めるユーザー向けには、 CodeGraphを統合してコードの呼び出しグラフをナビゲートする高度な実装があり、探索中のトークン消費量を大幅に削減できます。さらに、OpenAI、Anthropic、Ollamaなどの様々なLLMプロバイダーを利用できるため、このフレームワークは非常に汎用性が高く、単一のエコシステムに依存しません。
Kotlin用エージェント開発キットは、言語モデルのパワーとKotlinの柔軟性を統合した堅牢なソリューションとして位置づけられており、JVMでの迅速なプロトタイピングから、Gemini Nanoを使用したAndroid上での複雑かつプライベートなデプロイメント、ツールやマルチエージェントのインテリジェントな管理まで、あらゆることを可能にします。