Vertex AI Agent Engine の概要

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Vertex AI Agent Engine（旧称 LangChain on Vertex AI、Vertex AI Reasoning Engine）は、デベロッパーが本番環境で AI 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 サービスです。 Google Cloud Agent Engine は、本番環境でエージェントをスケーリングするためのインフラストラクチャを処理するため、インテリジェントで効果的なアプリケーションの作成に集中できます。Vertex AI Agent Engine は、次の機能を提供します。

• フルマネージド: VPC-SC コンプライアンスや包括的なエンドツーエンドの管理機能など、堅牢なセキュリティ機能を提供するマネージド ランタイムを使用して、エージェントをデプロイしてスケーリングします。パフォーマンス モニタリングとトレースに Google Cloud Trace（OpenTelemetry をサポート）を使用するマルチエージェント アプリケーションへの CRUD アクセス権を取得します。詳細については、エージェントをデプロイするをご覧ください。

• 品質と評価: 統合された Gen AI Evaluation Service でエージェントの品質を確保します。

• 開発の簡素化: Vertex AI Agent Engine は、アプリケーション サーバー開発、認証と IAM の構成などの低レベルのタスクを抽象化するため、エージェントの動作、ツール、モデル パラメータなどのエージェントの独自の機能に集中できます。さらに、エージェントは Vertex AI の任意のモデルとツール（関数呼び出しなど）を使用できます。

• フレームワークに依存しない: LangGraph、Langchain、AG2、CrewAI など、さまざまな Python フレームワークを使用して構築したエージェントを柔軟にデプロイできます。既存のエージェントがある場合は、SDK のカスタム テンプレートを使用して、Vertex AI エージェント エンジンで実行するようにエージェントを適応させることができます。それ以外の場合は、Google が提供するフレームワーク固有のテンプレートのいずれかを使用して、エージェントをゼロから開発できます。

Vertex AI Agent Engine で作成してデプロイする

注: Vertex AI Agent Engine でIDE ベースの開発とデプロイを効率的に行うには、agent-starter-pack を検討してください。すぐに使用できるテンプレートと、テスト用の組み込み UI が用意されており、デプロイ、運用、評価、カスタマイズ、オブザーバビリティを簡素化します。

Vertex AI Agent Engine でエージェントを構築するワークフローは次のとおりです。

手順	説明
1. 環境を設定する	Google プロジェクトを設定し、最新バージョンの Vertex AI SDK for Python をインストールします。
2. エージェントを開発する	Vertex AI Agent Engine にデプロイできるエージェントを開発します。
3. エージェントをデプロイする	Vertex AI Agent Engine マネージド ランタイムにエージェントをデプロイします。
4. エージェントを使用する	API リクエストを送信してエージェントにクエリを実行します。
5. デプロイされたエージェントを管理する	Vertex AI Agent Engine にデプロイしたエージェントを管理、削除します。

次の図は、このプロセスを示しています。

 

ユースケース

エンドツーエンドの例を使用して Vertex AI Agent Engine の詳細を確認するには、次のリソースをご覧ください。

ユースケース	説明	リンク
公開 API に接続してエージェントを構築する	通貨を変換する。 通貨両替アプリに接続する関数を作成して、モデルが「今日のユーロとドルの為替レートは？」などのクエリに正確な回答を提供できるようにします。	Vertex AI SDK for Python ノートブック - Vertex AI Agent Engine を使用したエージェントの構築とデプロイの概要
	コミュニティ ソーラー プロジェクトの設計。 設置場所の候補を特定し、関連する政府機関やサプライヤーを調べ、地域や建物の衛星画像と太陽光発電のポテンシャルを確認し、太陽光パネルを設置するのに最適な場所を見つけます。	Vertex AI SDK for Python ノートブック - Vertex AI Agent Engine を使用して Google Maps API エージェントを構築してデプロイする
データベースに接続してエージェントを構築する	AlloyDB および Cloud SQL for PostgreSQL とのインテグレーション。	ブログ投稿 - AlloyDB と Cloud SQL for PostgreSQL 向け LangChain on Vertex AI のご紹介 Vertex AI SDK for Python ノートブック - Cloud SQL for PostgreSQL を使用した RAG アプリケーションを Vertex AI Agent Engine にデプロイする Vertex AI SDK for Python ノートブック - AlloyDB for PostgreSQL を使用した RAG アプリケーションを Vertex AI Agent Engine にデプロイする
	自然言語を使用して構造化データストアをクエリして理解する。	Vertex AI SDK for Python ノートブック - Vertex AI Agent Engine と Vertex AI Search の RAG を使用して会話型検索エージェントを構築する
	自然言語を使用してグラフ データベースをクエリして理解する	ブログ投稿 - LangChain と Neo4j を備えた Vertex AI Agent Engine を使用する GenAI GraphRAG と AI エージェント
	自然言語を使用してベクトルストアをクエリして理解する	ブログ投稿 - MongoDB Atlas と Vertex AI Agent Engine を使用して GenAI RAG を簡素化する
OSS フレームワークを使用してエージェントを構築する	OneTwo オープンソース フレームワークを使用してエージェントを構築してデプロイする。	ブログ投稿 - OneTwo と Vertex AI Agent Engine: Google Cloudでの高度な AI エージェントの開発
	LangGraph オープンソース フレームワークを使用してエージェントを構築してデプロイする。	Vertex AI SDK for Python ノートブック - Vertex AI Agent Engine を使用した LangGraph アプリケーションの構築とデプロイ
エージェントのデバッグと最適化	OpenTelemetry と Cloud Trace を使用してエージェントをビルドしてトレースする。	Vertex AI SDK for Python ノートブック - エージェントのデバッグと最適化: Vertex AI Agent Engine でのトレースのガイド

エンタープライズ セキュリティ

Vertex AI Agent Engine は VPC Service Controls をサポートしており、データのセキュリティを強化し、データ漏洩のリスクを軽減します。VPC Service Controls が構成されている場合、デプロイされたエージェントは、BigQuery API、Cloud SQL Admin API、Vertex AI API などの Google API とサービスへの安全なアクセスを維持し、定義された境界内でシームレスに動作します。重要な点として、VPC Service Controls はすべての公共のインターネット アクセスを効果的にブロックし、データの移動を承認済みのネットワーク境界内に限定することで、企業のセキュリティ体制を大幅に強化します。

サポートされているリージョン

Vertex AI Agent Engine は、次のリージョンでサポートされています。

地域	ロケーション	説明	リリース ステージ
us-central1	アイオワ	v1 バージョンと v1beta1 バージョンがサポートされています。	GA
us-west1	オレゴン	v1 バージョンと v1beta1 バージョンがサポートされています。	GA
europe-west1	ベルギー	v1 バージョンと v1beta1 バージョンがサポートされています。	GA
europe-southwest1	マドリッド	v1 バージョンと v1beta1 バージョンがサポートされています。	GA
asia-east1	台湾	v1 バージョンと v1beta1 バージョンがサポートされています。	GA
asia-northeast1	東京	v1 バージョンと v1beta1 バージョンがサポートされています。	GA

割り当て

各リージョンの特定のプロジェクトの Vertex AI Agent Engine には、次の割り当てと上限が適用されます。

料金

料金は、Vertex AI Agent Engine マネージド ランタイムにデプロイされたエージェントによって使用されるコンピューティング（vCPU 時間）とメモリ（GiB 時間）のリソースに基づいています。

プロダクト	SKU ID	価格
ReasoningEngine vCPU	8A55-0B95-B7DC	$0.0994/vCPU-Hr
ReasoningEngine メモリ	0B45-6103-6EC1	$0.0105/GiB-Hr

詳細は、料金をご覧ください。

次のステップ

• 環境を設定する。
• サポートを利用する。