Vertex AI Agent Builder

Vertex AIでGeminiモデルを使用し、リトリーバル(RAG)、関数呼び出し、運用ガードレール(検証、モニタリング、コスト制御)を備えたプロダクションレディなエージェントを構築・デプロイします。

概要

• Vertex AI Agent Engineデプロイメントパターンに準拠したエージェントスキャフォルドを生成します。
• モデル/リージョンの選択、ツール/関数インターフェースの設計、リトリーバルの統配線をサポートします。
• 評価とスモークテストチェックリストを含め、デプロイメント時のリグレッションを防ぎます。

前提条件

• Vertex AI APIが有効化されたGoogle Cloudプロジェクト
• Agent Engineランタイムをデプロイ・運用するための権限(またはローカルビルド対象のみ)
• RAGを使用する場合:ドキュメントソース(GCS/BigQuery/Firestore等)とエンベディング/インデックス戦略
• シークレット管理は環境変数またはSecret Manager経由で行う(コミットしない)

手順

1. エージェントのジョブを明確にします(ユーザーインテント、入出力、レイテンシーとコスト制約)。
2. モデル + リージョンを選択し、ツール/関数インターフェースを定義します(スキーマ、エラーコントラクト)。
3. リトリーバルを実装します(必要な場合):チャンキング、エンベディング、インデックス、「引用優先」応答フォーマット。
4. 評価を追加します:ゴールデンプロンプト、オフラインチェック、最小限のオンラインスモークテスト。
5. デプロイします(オプション):正確なデプロイメントコマンド/設定を提供し、エンドポイント + 権限を検証します。
6. 運用を追加します:ログ/メトリクス、アラート、クォータ/コストガードレール、ロールバック手順。

出力

• 明確な拡張ポイントを備えたVertex AIエージェントスキャフォルド(コード/設定)
• リトリーバルプラン(該当する場合)と検証/評価チェックリスト
• オプション:デプロイメントコマンドとデプロイ後のヘルスチェック

エラーハンドリング

• クォータ/リージョン問題:失敗したサービス/クォータを検出し、スコープ付きの修正を提案します。
• 認証エラー:プリンシパルと不足しているロールを特定し、最小権限による修復を優先します。
• リトリーバル失敗:インデックス/エンベディング次元を検証し、フォールバック動作を追加します。
• ツール/関数エラー:構造化されたエラー応答を強制し、リグレッションテストを追加します。

例

例:RAGサポートエージェント

• リクエスト:「引用付きでドキュメントから回答するサポートボットをデプロイしたい」
• 結果:インジェスション計画、リトリーバル統配線、評価プロンプト、引用を検証するスモークテスト。

例:マルチモーダル取込エージェント

• リクエスト:「PDF/画像から構造化フィールドを抽出してタスクをルーティングするエージェントを構築したい」
• 結果:スキーマファースト抽出プロンプト、ツールインターフェースコントラクト、検証例。

リソース

• 詳細ガイド(参照用に保管):「{baseDir}/references/SKILL.full.md」
• リポジトリ基準(信頼できる情報源):
  • 000-docs/6767-a-SPEC-DR-STND-claude-code-plugins-standard.md
  • 000-docs/6767-b-SPEC-DR-STND-claude-skills-standard.md
• Vertex AIドキュメント:https://cloud.google.com/vertex-ai/docs
• Agent Engineドキュメント:https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/agent-engine