AI Agent Vertex AI Agent Builder × A2A × ADKで繋げるマルチエージェント

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1. AI Agent #4 Vertex AI Agent Builderで実現するマルチエージェント Vertex AI Agent Builder × A2A × ADKで繋げるマルチエージェント 株式会社BLUEISH 代表取締役CEO兼CTO 為藤アキラ @AkiraTameto
2. 為藤 アキラ (Akira Tameto) 株式会社BLUEISH 代表取締役 CEO兼CTO ・AWS歴12年 ・直近のAIプロジェクト マルチAIエージェントサービス 「BLUEISH Agents」の開発 自己紹介
3. 法人向けAIエージェントプラットフォーム「BLUEISH Agents」
4. 2025/04/10 Agent2Agent（A2A）という新しいオープンプロトコルの発表
5. なぜ、A2Aが必要なのか？ なぜ、A2Aが必要なのか？
6. なぜ、A2Aが必要なのか？ 出典元：Google A2A - GitHub
7. なぜ、A2Aが必要なのか？ アプリケーションが振り分けるパターン 受電対応エージェント Speech-to-Text アプリケーション 受電対応レポート作成エージェント パターン分析エージェント
8. なぜ、A2Aが必要なのか？ 独自プロトコルでAIエージェント同士を連携 受電対応エージェント Speech-to-Text 受電対応レポート作成 エージェント パターン分析 エージェント
9. なぜ、A2Aが必要なのか？ 様々なエージェントが乱立 受電対応エージェント Speech-to-Text 受電対応レポート作成 エージェント パターン分析 エージェント エージェント エージェント エージェント エージェント エージェント エージェント
10. なぜ、A2Aが必要なのか？ ① 単一エージェントが乱立し、重複コストがかかる ② セキュリティ周りで境界線が曖昧になる ③ ガバナンスが曖昧になる
11. なぜ、A2Aが必要なのか？ 様々なエージェントが乱立 受電対応エージェント Speech-to-Text ( Remote Agent ) クライアントエージェント Client Agent パターン分析 エージェント ( Remote Agent ) 受電対応レポート作成エージェント ( Remote Agent ) 依頼 結果
12. A2Aのアーキテクチャでのクライアントとリモートの考え方 ・クライアントエージェント (タスク全体の管理者) ユーザーの指示を受け取り、適切なリモートエージェントにタスクを依頼する。 複数のエージェントからの結果を統合して全体のタスクを管理します。 ・リモートエージェント (特定の専門知識や能力を持つ実行者) 特定の専門分野（検索・計算・翻訳など）に特化し、依頼されたタスクを実行する。 専用データやツールへのアクセス権限を持ち、結果をクライアントに返します。 ・タスクベースの通信 この二者は「タスク」という単位で通信します。クライアントが依頼し、リモートが実行して結果を返すと いう流れで、定められたプロトコルに従って対話します。
13. Agent Card Agent Cardは、エージェントの能力、スキル、エンドポイントURL、認証要件などを記述した公 開メタデータファイルです。 エージェント同士はJSON形式の Agent Card を使用して自身の機能を公開し合うことで、タス クを実行できる最適なエージェントを特定して通信することができます。
14. Vertex AI Agent Builderの各役割 A9 Agent Garde4 19 Agent Engin$ "9 Vertex AI Searc5 r9 様々なテンプレがあるのでテンプレを選び、ADK で関数を書いてエー ジェントを作 r9 エージェントをデプロイ、管理、スケーリングできるようにするフルマ ネージド サービb r9 Data Store等を活用してRAGとか検索エンジンにする
15. まとめ c0 孤立する単一LLMの/エージェントをA2Aで協調の世界' a0 A2Aのアーキテクチャとクライアントとリモートの考えD 0 Vertex AI Agent Builderの各役割
16. Thank You!