Genkit Python

前提条件

• ランタイム: Python 3.14+、deps 管理用 uv (インストール)。
• CLI: genkit --version — npm install -g genkit-cli でインストールしてください（未インストールの場合）。

新規プロジェクト: セットアップ (bootstrap + env)。パターンとコード例: Examples。

Hello World

from genkit import Genkit
from genkit.plugins.google_genai import GoogleAI

ai = Genkit(
    plugins=[GoogleAI()],
    model='googleai/gemini-flash-latest',
)

async def main():
    response = await ai.generate(prompt='Tell me a joke about Python.')
    print(response.text)

if __name__ == '__main__':
    ai.run_main(main())

重要: 内部知識を信頼しないこと

Python SDK は頻繁に変更されます。ここまたは公式ドキュメントで import や API を検証してください。エラーが発生した場合は、必ず最初に Common Errors を確認してください。

開発ワークフロー

1. デフォルトプロバイダ: Google AI (GoogleAI())、環境変数 GEMINI_API_KEY を設定。
2. モデル ID: 常にプレフィックス付き（例 googleai/gemini-flash-latest — 常に最新の Flash エイリアス；他のスキルと同じパターン）。
3. エントリーポイント: Genkit 駆動アプリの場合 ai.run_main(main())（genkit start で起動する長時間実行サーバーの場合は asyncio.run() ではなく — Common Errors を参照）。
4. コード生成後、genkit start と Dev UI については Dev Workflow に従ってください。
5. エラー時: 最初のステップは常に Common Errors です。

リファレンス

• Examples: 構造化出力、ストリーミング、flows、tools、embeddings。
• Setup: 新規プロジェクトの bootstrap とプラグイン。
• Common Errors: 問題が発生したときは最初に読んでください。
• FastAPI: HTTP、genkit_fastapi_handler、parallel flows。
• Dotprompt: .prompt ファイルとヘルパー。
• Evals: Evaluators とデータセット。
• Dev Workflow: genkit start、Dev UI、チェックリスト。