Gemini 3 を使ってゼロからインテリジェントエージェントを構築するための実践ガイド Phil Schmid氏によるこの新しく公開された実践的なチュートリアルは、AIエージェントの構築プロセスを分かりやすく解説することを目的としています。Schmid氏は、エージェントは本質的に非常にシンプルであり、ループ内に配置されたLLMといくつかのツールで、モデルがそれらのツールをいつ使用するか、どのようにタスクを計画するかを決定できると強調しています。このチュートリアル全体はGemini 3 Proをベースにしており、基本的なテキスト生成から、ファイルの読み書きや継続的な対話が可能な完全なCLIエージェントまで、段階的に学習していきます。100行未満のコードで構成されているため、すぐに使い始めたい方に最適です。 インテリジェントエージェントの中核コンポーネント（シュミットの「生体」の比喩） • 脳（モデル）：Gemini 3 Pro、思考、計画、ツールを使用するかどうかの決定を担当します。 • ツール: ファイルの読み取り、ディレクトリの一覧表示、ファイルの書き込みなどの外部機能。 • ワークスペース/コンテキスト: ダイアログ履歴 + ツール実行結果。これは「コンテキスト エンジニアリング」と呼ばれます。 • ライフ サイクル (ループ): タスクが完了するか終了条件が満たされるまで、観察 → 検討 → 実行 → 観察... を繰り返します。 プロセス全体は従来の ReAct パターン (推論 + 実行) に従いますが、Gemini のネイティブ関数呼び出しを使用して実装されており、LangGraph や CrewAI などの複雑なフレームワークに依存しません。 ステップバイステップの構築プロセス 1. 最も基本的なもの: プレーンテキスト生成 (まだインテリジェントエージェントではない) まず、Agentクラスを作成し、gemi-3-pro-previewモデルを使ってテキストを直接生成します。これは基本的に、拡張チャットボットです。 2. ステップ2: ツールの追加（関数呼び出し） • JSON スキーマを使用してツール (名前、説明、パラメーター) を定義します。 対応する Python 関数 (read_file、write_file、list_dir など) を実装します。 • ツール定義をモデルに渡すと、必要に応じてモデルは構造化されたツール呼び出し要求を返します。 3. 第3ステップ：ループを閉じる（真のインテリジェントエージェントになる） • コードでは、モデルがツールを呼び出す必要があるかどうかを確認し、ツールを実行し、結果を functionResponse の形式でモデルに返します。その後、モデルは思考を続けます。 • 重要なヒント: Gemini 3 には特別な「思考署名」があり、これをそのまま保存する必要があります。そうしないと、連鎖推論能力が失われます。 • Linus Torvalds のように話すなどのシステム ブート コマンドを追加して、個性を強化します。 4. ステップ 4: 複数回の CLI 対話が while True ループでラップされ、ユーザーは継続的にコマンドを入力できるようになり、エージェントは複数ステップのタスク (最初にディレクトリを一覧表示する → ファイルを読み取り → コンテンツを変更するなど) を処理できます。 最終結果: ターミナルでエージェントに「data.txt の内容を「Hello World」に変更してください」と伝えると、エージェントは自動的に `read_file` → think → write_file を呼び出し、プロセスを段階的に完了します。 ベストエンジニアリングプラクティス（記事の中で最も集中しているセクション） 1. ツールの設計 • ツールの名前と説明は、モデルがツールの機能と使用タイミングを一目で理解できるよう、非常に明確でわかりやすいものでなければなりません。 • 各ツールのパラメータは、モデルを混乱させたり誤った呼び出しを生成したりする可能性のある過剰なパラメータを避けるために、できるだけ簡潔に保ち、本当に必要なフィールドのみを保持する必要があります。 ツールの出力は人間にとって分かりやすくなければなりません。つまり、明確な成功/失敗のステータス、詳細なエラーメッセージ、必要なコンテキスト、そして次のステップに向けたプロアクティブな提案などが含まれている必要があります。これにより、モデルは次の推論ラウンドに向けて高品質な入力を受け取ることができます。 2. コンテキスト管理 • 大量のファイル コンテンツやデータを一度に直接コンテキストに詰め込まないでください (ウィンドウがオーバーフローしたり、モデルのフォーカスが失われたりする可能性があります)。 read_file や search_database などの「オンデマンド ロード」ツールの設計を優先し、モデルが特定の情報をいつ取得するかを自ら決定できるようにします。 • 会話のターンが長くなり、コンテキストが爆発しそうになったら、要約を使用して履歴を圧縮するか、外部メモリシステム（ベクトルデータベース、キーバリューストアなど）を導入します。 3. 過剰なエンジニアリングを避ける • 最も費用対効果の高い方法は、まず「単一の強力なモデル + シンプルな while ループ + ネイティブ関数呼び出し」を使用してプロトタイプを実行することです。 • LangGraph、CrewAI、Autogenといった高機能フレームワークは、複雑なステートマシン、マルチエージェント連携、ロールバックメカニズムが本当に必要な場合にのみ導入してください。現実世界のほとんどのシナリオでは、単純なループで十分です。 4. 安全性と堅牢性 • モデルが無限ループに陥るのを防ぐために、反復の最大回数 (max_iterations) を設定する必要があります。 • 破壊的な操作（ファイルの削除、メールの送信、送金など）を伴うツールには、手動の確認手順または厳格なホワイトリスト メカニズムを含める必要があります。 • 強力なシステム指示を通じてガードレールを確立し、モデルに対して絶対に許可されていない操作を明示的に指示します。 5. デバッグと可観測性 • 開発フェーズでは、すべてのツール呼び出し要求、ツール実行結果、およびモデルの思考プロセスを出力します。 この非常に高いレベルの透明性により、問題がツールの定義、戻り形式、またはモデルの推論ロジックのいずれにあるかを即座に特定できるため、信頼性の高いインテリジェント エージェントをデバッグして構築する最も速い方法となります。 これらの推奨事項は非常に凝縮されており、ほぼすべてのLLMベースのエージェントプロジェクト（Gemini、Claude、GPT、オープンソースモデルのいずれを使用しているかに関係なく）に適用できます。これらをチェックリストとして扱い、新しいエージェントを構築するたびに項目ごとに参照することを強くお勧めします。 この記事の核となる結論は、実用的なインテリジェント エージェントの構築は**想像するよりもはるかに簡単**であり、その核となるのは「モデル + ツール + ループ + 適切なコンテキスト管理」であるということです。 • ツールが適切に設計され、コンテキストが適切に制御されている限り、複数のツール呼び出しをネイティブにサポートする Gemini 3 Pro は、ほとんどのタスクを 1 つのツールで処理できます。 シュミット氏は、まずは最もシンプルなプロトタイプを実行し、その後メモリ、プランナー、マルチエージェントコラボレーションなどの高度な機能を徐々に追加していくことを推奨しています。 ブログアドレス
