エージェントテンプレート¶

agents-cli はエージェントテンプレートからプロジェクトを作成します。各テンプレートは、用途に応じた適切な依存関係、ツール、およびプロジェクト構造を備えた動作可能なエージェントを提供します。

利用可能なテンプレート¶

テンプレート	説明	ユースケース
`adk`	ADK を使用した ReAct エージェント	ツール利用を伴う汎用会話型エージェント

RAG はテンプレートではありません — クローンして学習するためのレシピです。以下の RAG を参照してください。

adk¶

デフォルトのテンプレートです。Agent Development Kit を使用し、サンプルツールを含んだ ReAct エージェントを作成します。ADK が初めての方や、汎用エージェントを構築する場合は、ここから始めてください。

agents-cli create my-agent --agent adk

すべての Python ADK エージェントは、開梱後すぐに Agent-to-Agent (A2A) プロトコルを提供します — A2A ルート（エージェントカード + JSON-RPC）は自動的にマウントされます。エージェントが他のフレームワーク（LangGraph、CrewAI など）で構築されたエージェントと相互運用する必要がある場合や、分散マルチエージェントシステムを構築する場合に使用してください。個別のテンプレートや手動で記述する A2A コードは不要です。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)¶

RAG はテンプレートではありません — クローンして学習するためのレシピです。ベースとなる adk プロジェクトをスキャフォールディングし、google/adk-samples 内の RAG サンプルのいずれかを学習・適用して、リトリーバーと infra/terraform/ をプロジェクトにコピーします:

rag-vector-search — カスタム取り込みパイプライン（エンベディング、類似性検索）を備えた Vertex AI Vector Search 2.0。
rag-agent-search — 完全管理型の GCS データコネクタを備えた Agent Platform Search (Discovery Engine) — バケットにファイルを格納するだけで、取り込みコードを記述する必要はありません。

ADK コードスキルの references/samples.md には、主要ファイルとともに両方が記載されており、各サンプルの AGENTS.md が学習および適用のガイドとなります。プロビジョニングと取り込みは、サンプル自体の Makefile（make setup-infra、make data-ingestion）から実行します。