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Googleは2026年2月26日（米国時間）、AIエージェントの開発と本番運用に関する開発者向けの5つのガイドを無償公開した。これらのガイドは、同社とデータサイエンスコミュニティーのKaggleが2025年11月に共同で実施した、5日間の研修プログラム「5-Day AI Agents Intensive Course」の内容を基にしている。
各ガイドは、設計手順や構成要素を体系化したフレームワークやサンプルソースコードを含む。開発者はこれらのガイドを活用して、自社プロジェクトへの適用を想定しながら学習できる。以下、Googleによる説明を基に、各テーマの背景とガイドの要点を整理する。
1．AIエージェントの基本構造を整理した「Introduction to Agents」
AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）を中核に、タスクの理解から意思決定、外部システムの操作まで自律的に実行するソフトウェアだ。「考える」「行動する」「観察する」というループを繰り返しながら処理を進める。短期・長期の記憶や情報検索、外部ツールとの連携といった複数のモジュールおよび機能から構成される。
Googleのガイド「Introduction to Agents」は、こうしたAIエージェントの基本構造を整理している。
2．連携を支えるプロトコルの実装を解説した「Agent Tools & Interoperability with MCP」
AIエージェントと外部のシステムやサービス、他のAIエージェントとの連携を支える標準プロトコルが充実しつつある。代表例であるAnthropicの「Model Context Protocol」（MCP）は、外部のデータソースやステートレス（状態を保持しない）ツールを共通の方法で呼び出すためのプロトコルだ。
Googleのプロトコル「Agent2Agent Protocol」（A2A）は、特定のランタイム（実行環境）に依存せず、AIエージェント間の直接通信を実現する。これにより複数のAIエージェントが互いの機能を検出し、役割分担を調整した上で、協調してタスクを実行できるようになる。
MCPとA2Aの実装例について、Googleのガイド「Agent Tools & Interoperability with MCP」が詳しく解説している。
3．コンテキストエンジニアリングの実践手法を示した「Context Engineering: Sessions & Memory」
コンテキストエンジニアリングは、LLMに対して必要な情報を適切なタイミングで与えて、応答の精度と一貫性を高めるための設計手法だ。プロンプト設計に加えて、検索による情報取得やツール選択、チャット履歴の管理などで構成される。
汎用（はんよう）的なAIモデルを用途に応じたAIアシスタントとして機能させる上で、コンテキストエンジニアリングが役立つ。コンテキストエンジニアリングが不十分な場合、情報の取りこぼしや処理の繰り返しが発生する可能性がある。
Googleのガイド「Context Engineering: Sessions & Memory」は、コンテキストエンジニアリングの具体的な実装手法を紹介している。
4．AIエージェントの評価・テスト手法を整理した「Agent Quality」
AIエージェントの評価では、最終的なアウトプットだけではなく、意思決定や行動のプロセス全体を検証する必要がある。具体的には各コンポーネントの単体テストに加えて、複数ステップにわたる意思決定の流れを追跡・分析する手法を用いる。
Googleのガイド「Agent Quality」は、AIエージェントの評価のためのフレームワークとテスト手法を解説している。
5．本番運用を見据えたシステム設計指針を示した「Prototype to Production」
プロトタイプから本番環境への移行には、AIエージェントの特性に応じたシステムの設計が不可欠だ。本番運用システムには、例えば次のような機能が必要になる。
- セッション管理や永続的なメモリによる状態管理
- 認証・認可を伴うツール連携
- 意思決定や行動を可視化するためのリアルタイムログ取得
AIエージェントは段階的なデプロイ（配備・公開）が一般的だ。まず本番環境に影響を及ぼさないサンドボックスで内部検証し、一部ユーザーに限定公開するカナリアリリースを経て、最終的に本番環境に展開する。各段階で挙動やパフォーマンスを評価し、問題を修正しながら利用範囲を拡大する。
Googleのガイド「Prototype to Production」は、本番運用を前提としたアーキテクチャ設計とサンプルソースコードを提示している。
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