DroidKaigi 2025 振り返り Kotlin での AI 活用による開発 Koog編

[DroidKaigi After Party]KTC×JetBrains×NATTOSYSTEM https://kinto-technologies.connpass.com/event/371768/ の LT 資料です。

Droidkaigi 2025 の JetBrains セッション「KotlinでのAI活用による開発」https://2025.droidkaigi.jp/timetable/989391/ の後半Koog パートを自分の視点で再構成してまとめてみました。

Transcript

1. DroidKaigi 2025 振り返り Kotlin での AI 活用による開発 Koog編 Masaru Horioka(@masaruhr), JetBrains, Japan Team
2. 質問
3. 本日の内容はこちら のセッションの振り返 りです このセッションを見た 方󰢨
4. Koog を試したこと がある方󰢨 AI エージェントを 作っている方󰢨
5. こちらの本を読んだ方󰢨
6. 本日のLTのゴール セッションを見ていない方向け簡単まとめ Koog の概要が分かる Koog を試すための準備
7. Koog: JetBrains の Kotlin 製 AI エージェントフレームワーク
9. 積極的に開発が進められている
10. LLMに質問するだけの例
12. 実際のAIエージェントはもっと複雑
13. What's next for AI agentic workflows ft. Andrew Ng of AI Fund https://www.youtube.com/watch?v=sal 78ACtGTc GPT-4 の Zero shot より GPT-3.5 + Agentic workflowの方が タスク達成率が高い Why Agentic workflow ?
14. Tool との連携 Starting prompt Execution output How do I achieve X? Finished state Reasoning Agent Tools LLM Call tool X with these arguments You can do that with the tool X!
17. Koog は対話の履歴管理と Agentic ワークフロー の定義方法を提供
18. ワークフローの定義例： 感情判別機 入力：テキスト 出力：３つの絵文字のどれか 😭 ☺ 😳
19. 処理の流れ（ステップ１）
20. 処理の流れ（ステップ１） ユーザーからの入力
21. 処理の流れ（ステップ１） 入力テキストに対して LLMを用いて感情分析した結果のテキストを出力
22. 処理の流れ（ステップ１） 絵文字が含まれ ないのでこちら
23. 処理の流れ（ステップ２ ※意図的に別ステップにしています） LLMにいずれかの絵文字として 出力するよう追加指示
24. 処理の流れ（ステップ２ ※意図的に別ステップにしています） LLMからの最終的な出力
25. Koog での Agentic ワークフローにおける概念 Strategy:ワークフロー Node:入力を出力に変換 Edge:Node間の遷移/条件
26. Koog での Agentic ワークフローにおける概念 Strategy:ワークフロー Node:入力を出力に変換 Edge:Node間の遷移/条件
27. Koog での Agentic ワークフローにおける概念 Strategy:ワークフロー Node:入力を出力に変換 Edge:Node間の遷移/条件
28. Koog での Agentic ワークフローにおける概念 Strategy:ワークフロー Node:入力を出力に変換 Edge:Node間の遷移/条件 🤖 Assistant: タスク実行のために呼び出され るAI Assistant(GPT-N, Sonnet 等）
29. コード例:Strategy（ワー クフロー）
30. コード例（Nodeの宣言）
31. コード例（Nodeの宣言）
32. コード例（Edge）
33. コード例（Edge条件）
34. コード例（Edge）
35. Strategy（ワークフロー）
36. AIAgent に strategy(ワークフロー）を指定して実行
38. なぜ？
39. 7 [main] DEBUG ai.koog.prompt.executor.clients.openrouter.OpenRouterLLMClient -- Executing prompt: Prompt(messages=[System(content=あなたは入力テキストの感情を識別する AI assistant です。 , metaInfo=RequestMetaInfo(timestamp=2025-10-23T18:19:40.960595Z, metadata=null)), User(content=明日の運動会は中止です , metaInfo=RequestMetaInfo(timestamp=2025-10-23T18:19:40.998807Z, metadata=null), attachments=[]), Assistant(content=このメッセージは、残念や失望の感情を含んでいる可能性があり ます。運動会を楽しみにしていた場合、この知らせはがっかりするかもしれません。ただし、安全や天候 の状況に基づいての決定である可能性もあるため、理解する気持ちも含まれているかもしれません。
40. User(content=次の絵文字のいずれかで返答して : 😭 ☺ 😳, metaInfo=RequestMetaInfo(timestamp=2025-10-23T18:19:43.166675Z, metadata=null), attachments=[])], id=chat, params=LLMParams(temperature=1.0, maxTokens=null
41. [main] DEBUG ai.koog.prompt.executor.llms.LLMPromptExecutor -- Response: [Assistant(content=😭
42. Koog で AI エージェントを作る準備はできましたか？
43. koog.ai Koog Framework Examples
44. モバイルエンジニアの方向けKMP/Composeサンプル
45. 参考 Koog 公式サイト koog.ai Getting Started ページ Koog on Github (examplesにサンプル) Kotlin YouTube (koogで検索） スマートラウンド福本さんの記事
46. ありがとうございました 質問等は@masaruhr または JetBrains問い合わせページで