Vertex AI Expressモード：Vertex AIセッションとメモリの使用¶

ADKでサポートPython v0.1.0Java v0.1.0

VertexAiSessionService または VertexAiMemoryBankService の利用に興味があるものの、Google Cloudプロジェクトをお持ちでない場合は、Vertex AI Expressモードに登録することで、無料でこれらのサービスにアクセスして試すことができます。対象となるgmailアカウントでこちらから登録できます。Vertex AI Expressモードの詳細については、概要ページをご覧ください。登録後、APIキーを取得すれば、ローカルのADKエージェントでVertex AIセッションおよびメモリサービスを使い始めることができます！

Info

Vertex AI Expressモードは、無料利用枠にいくつかの制限があります。無料のExpressモードプロジェクトは90日間のみ有効で、限られた割り当てで一部のサービスのみが利用可能です。例えば、エージェントエンジン（Agent Engine）の数は10個に制限されており、エージェントエンジンへのデプロイは有料利用枠専用です。割り当て制限を解除し、Vertex AIのすべてのサービスを利用するには、Expressモードプロジェクトに請求先アカウントを追加してください。

エージェントエンジンの作成¶

Session オブジェクトは AgentEngine の子要素です。Vertex AI Expressモードを使用する場合、すべての Session および Memory オブジェクトを管理するための親として、空の AgentEngine を作成できます。まず、環境変数が正しく設定されていることを確認してください。例えば、Pythonの場合は以下のようになります。

agent/.env

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
GOOGLE_API_KEY=ここに実際のEXPRESSモードのAPIキーを貼り付けてください

次に、エージェントエンジンのインスタンスを作成します。Vertex AI SDKを使用できます。

Vertex AI SDK

Vertex AI SDKをインポートします。

import vertexai
from vertexai import agent_engines

APIキーでVertex AIクライアントを初期化し、エージェントエンジンのインスタンスを作成します。

# Gen AI SDKでエージェントエンジンを作成
client = vertexai.Client(
  api_key="YOUR_API_KEY",
)

agent_engine = client.agent_engines.create(
  config={
    "display_name": "デモ・エージェントエンジン",
    "description": "セッションとメモリ用のエージェントエンジン",
  })

YOUR_AGENT_ENGINE_DISPLAY_NAME と YOUR_AGENT_ENGINE_DESCRIPTION をご自身のユースケースに合わせて置き換えてください。
レスポンスからエージェントエンジンの名前とIDを取得し、メモリとセッションで使用します。
```
APP_ID = agent_engine.api_resource.name.split('/')[-1]
```

`VertexAiSessionService`によるセッション管理¶

VertexAiSessionService は Vertex AI ExpressモードのAPIキーと互換性があります。プロジェクトやロケーションを指定せずにセッションオブジェクトを初期化できます。

# 必要なライブラリ: pip install google-adk[vertexai]
# 加えて環境変数の設定:
# GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
# GOOGLE_API_KEY=ここに実際のEXPRESSモードのAPIキーを貼り付けてください
from google.adk.sessions import VertexAiSessionService

# このサービスで使用されるapp_nameは、Reasoning EngineのIDまたは名前である必要があります
APP_ID = "your-reasoning-engine-id"

# Vertex Expressモードで初期化する場合、プロジェクトとロケーションは不要です
session_service = VertexAiSessionService(agent_engine_id=APP_ID)
# サービスメソッドを呼び出す際はREASONING_ENGINE_APP_IDを使用します。例：
# session = await session_service.create_session(app_name=APP_ID, user_id= ...)

Info

無料のExpressモードプロジェクトの場合、VertexAiSessionService には以下の割り当てがあります：

Vertex AI エージェントエンジンセッションの作成、削除、更新：毎分10回
Vertex AI エージェントエンジンセッションへのイベント追加：毎分30回

`VertexAiMemoryBankService`によるメモリ管理¶

VertexAiMemoryBankService は Vertex AI ExpressモードのAPIキーと互換性があります。プロジェクトやロケーションを指定せずにメモリオブジェクトを初期化できます。

# 必要なライブラリ: pip install google-adk[vertexai]
# 加えて環境変数の設定:
# GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE
# GOOGLE_API_KEY=ここに実際のEXPRESSモードのAPIキーを貼り付けてください
from google.adk.memory import VertexAiMemoryBankService

# このサービスで使用されるapp_nameは、Reasoning EngineのIDまたは名前である必要があります
APP_ID = "your-reasoning-engine-id"

# Vertex Expressモードで初期化する場合、プロジェクトとロケーションは不要です
memory_service = VertexAiMemoryBankService(agent_engine_id=APP_ID)
# エージェントがユーザーに関する詳細を記憶できるよう、そのセッションからメモリを生成します
# memory = await memory_service.add_session_to_memory(session)

Info

無料のExpressモードプロジェクトの場合、VertexAiMemoryBankService には以下の割り当てがあります：

Vertex AI エージェントエンジンメモリリソースの作成、削除、更新：毎分10回
Vertex AI エージェントエンジンメモリバンクからの取得、一覧表示、検索：毎分10回

コードサンプル：Vertex AI Expressモードを使用したセッションとメモリ機能を持つ天気エージェント¶

このサンプルでは、VertexAiSessionService と VertexAiMemoryBankService の両方を利用してコンテキスト管理を行う天気エージェントを作成します。これにより、エージェントはユーザーの好みや会話を思い出すことができます！

Vertex AI Expressモードを使用したセッションとメモリ機能を持つ天気エージェント

Vertex AI Expressモード：Vertex AIセッションとメモリの使用¶

エージェントエンジンの作成¶

VertexAiSessionServiceによるセッション管理¶

VertexAiMemoryBankServiceによるメモリ管理¶

コードサンプル：Vertex AI Expressモードを使用したセッションとメモリ機能を持つ天気エージェント¶

`VertexAiSessionService`によるセッション管理¶

`VertexAiMemoryBankService`によるメモリ管理¶