ADKの環境構築
で、これ、あと結構おもろかったのは、どうやって一旦ADKが動くことを確認するとこまで、環境構築とかGitHubの内容を解釈して落とし込んだのかみたいな。
ちなみにどうやってやったの?
一番ローカルでも、エージェントをランするコマンドを叩いて、チュートリアル通りにやっていったっていうだけなんですけど、なんか特別なやり方があるんですかね。
そのチュートリアル通りにやっていくっていうのに、ストレートにちゃんと整備してくれてるからできるんだけど、ちょっと時間かかったでしょ?
時間はかかりますね。理解していくっていうところもあるし、ちゃんとLLMが動いてるかどうかって、見えにくいっすよね。分かりにくいっすよね。
っていう形を理解するためにワンステップずつやっていくっていう、これって多分俺らぐらいの世代はそうやってやるんだけど、
これって普通にこの環境設定自体も全部自分でやる必要なくねっていう発想で、その時ちょうどGemini CLIがリリースされた、1週間以内くらいに触ったんだよねADKを。
Gemini CLIを立ち上げますと。で、プロンプトにGitHubのURL渡して、これクローンして、データサイエンスエージェント立ち上げてってやったら終わった。
そうなんだ。それでもう動くんだ。
そう、まぁちょっとなんかエラーハンドリング若干したけど、10分20分ぐらいで、なんかあー動いてるわーみたいな。
いけたのかなーつってポチポチやってたら、ちゃんとチュートリアルの動画通りにいって、おーみたいな。
その発想になるのか、もう。
そう、これからこういうのをどんどん触っていく人たちは、一旦なんか手元で動くもの作って、動く形に落としてみるかってなったら、多分こういうアプローチが最速なんだよ。
まぁ絶対そうだよね。
そう。
いやーわかるわ。チュートリアルのそのウェブのページを読むの自体もしんどいなーと思ったもん。それ理解していくのも。
飯食ってる横にパソコン置いてあって、なんかイエスノーとか聞かれるやつをただイエスポチポチと押しながら飯食って、飯食い終わってちょっと見てたら終わったみたいな。
これがAIエージェントネイティブの人たちなのか、これからは。
きっとね、こういうのを、そう、こういう選択肢が2つある中で、その会社とかで、俺新卒の子とかのお世話してるから、どっちを推奨するべきかっていうのをね、すげえ悩むな。
まずは動くものなのか、理解、ちゃんと理解、中身理解するのかっていうのはむずいよね。
ちゃんと理解しながら手でやりなよって、これクソおじさんムーブな気もするんだよね。
そうだよね。でもまあ、これってどういうこと?みたいな質問に対しては答えにくいよね。理解してないと。
エージェント同士の協力
まあね、でもそれは動く形になって、で、例えばジェミニシエライだと全部もうエージェンティックに動いちゃうけど、そのできたシステムを、例えばコパイロットのアスクモードとかで一個一個確認しながら進んでいったら、別にAIと対話しながらシステムの中にも全部理解できるわけじゃん。
確かにね。
そんな話を聞いているともうさ、先輩とか後輩ももう不要になってくるよね。仕事する相手がAIみたいな。
そうそうそうそう。そこのイメージがつくまでちょっと伴奏してあげるみたいな。っていうなんかね、便利さもめちゃめちゃ感じた。
いやーでもそうだよな。
エージェントを作るのにエージェントを使うってなんかさ、ほら、あのー、何だっけ、AI20…
27?
40だっけ?27か。
27だよな。2040はまだまだ先だよ。もう3年後の、2年後の話ね。
あれでさ、なんかAIがAIを作るみたいな書いてあったけどさ、なんかそんな高尚なことじゃないけど、もうそうなってるんだよなと思って。
欲しいエージェントをエージェントに作らせるみたいな。
確かに。人間はまだちょっと開罪はするもののね、本当に一言しか開罪しないでエージェントが作れちゃうってわけだもんね。
そう。むしろ途中で変な、ほら、たまになんかさ、間違った設定とかたまに入れちゃうじゃん。
でなんか、いつかのタイミングで、そのエラーにぶつ当たるみたいな。
あんとき、あーんとき、うん、入れたような気がするこの変数みたいなことにやっぱなるから、
まあそういうのも含めて、AIが好きに走り回って、わかりやすく書いて、
あとでAIが自分で見つけて修正しやすい形で、どんどんどんどん自分で構築してもらっておいた方が、後々楽なんじゃないっていう。
うんうんうん。まあ多分それが当たり前になってくんだろうね。
そう。
なるほどな。いや面白いな、このAIエージェントを作るっていう、なんか新しい頭の運動をさせられてる気持ち。
そうそうそう。であとこれをADKの他にもサンプリック使ったりするからどうやって作ってんだろうみたいなの見ると、
逆にカーソルとかGitHubコパイロットの裏って、なんかこういう矢印がいっぱい回るように作られてるのかなとかもちょっと思うわけ。
そうだね、確かに。
だからいい教材でもあるかなっていう。
まさにそう思うな。だからLLMの学習ってどうなってるんだろうって、おそらくこのエージェントの裏側のこのシステムみたいな、
どういう引数渡してるかがポイントになってきてると思うし、1個前、2個前で話してたLLMのプロンプトエンジニアリングの、
あの本にもエージェントに渡してる引数みたいなのがLLMの学習でも使われてるみたいな話って書いてあって、
そことのリンクも感じれたなと思いますね。よりLLMを理解できるというか。
なんかいきなりエージェントみたいなのがめっちゃ話題になって、なんか使ってるけど、
これなんかそういうモデルがあんのかなとかって勘違いしちゃう人もいるじゃん。
そうだね。
エージェントっぽく動いてるけど実際別に使ってるのはいつもみんながウェブで使ってるあのO3だよみたいなさ。
それを人間がそれっぽく矢印つなぎまくって、そこのフィルターを通ってきた結果がすごいまるで人間が考えたかのように返ってくるように構造を作ってるだけで。
そうだね。
裏でモデルに渡してるのは君はどういう仕事をしてくださいっていうそのプロンプトを正しく書いてるだけだもんね。
そうそう。
そこを理解できるのはすごい良かった。
ADKを触った一番のメリットは今のところそこだね。
学習コストと未来の可能性
LLMの動きをシステムを元に理解できた、勉強できたってことですね。
そうそう。
でもその気持ちは同じくですね。
良かったよこれは。
ちょっと教材として触ってみるって。
そこから各種ツールにアクセスしてるのはAPIを叩くとか従来のSDKを動かして各情報をウェブから取りに行ってるとかそういうものだから今まであった技術がうまいこと繋がって一つのエージェントと言われるシステムが動いてるんだなっていうそんな理解ですね自分は。
そうだね。ADKで作ったデータサイエンスエージェントは多分GクラウドSDKだはず。
そうだよね。
けどなんか最近いろいろ見てるとそこにMCP繋いでMCPでビッグクエリー叩きに行くとかGCPの中覗きに行くみたいな方がなんかその言っちゃえばコマンドを考えてコマンド打った結果が来てそれをなんかこう展開してでAIが理解するみたいな形になってるけど
AIが理解しやすいパスが通っていてそれでAIが覗きに行ってその結果をAIが触りやすいような形でもってきて展開してくれる方が多分早いしトークン数とかそういうのも節約できるんじゃないかなと思うと
確かにMCPをつかめれたそこだよな
でこの間なんかね確かクエリ実行をMCPとGクラウド両方でやらせたらMCPの方がちょっと早かったような気がするんだよね
あ、そうなんだ
でもねあれは本当かわかんない。AIが嘘をついてる可能性がある。
時間を比較してってやったらなんか早かった。MCPの方が早いって出たんだけどなんかあのそれはさすがにどういうプログラムが走ってるか見ないとちょっと信用できなかった
でもMCPってそのなんだろうこれまでのやり取りとかコンテキストの管理とかそういうところも含めてやってるわけだから効率的にLMLが動いてくれるっていうところの思想で作られてるものではありますよね
そうだから早いって言われたら納得なんだよね
そうだよね
扱いやすいデータできてるから
Gクラウドで取るとGクラウドの形できたやつを展開するから絶対に時間もかかるしコストもかかってるはずなんだよ
けど本当にそうなのかなはちゃんと中身を砕いて生で見たわけじゃないからわかんないみたいな
なんか新しいすごいまたエージェントADKっていうのができてうわぁまた勉強しなきゃいけないと思ったけどひも解いてみると意外とシンプルというか
そうねあんまり必要な人必要な人は多いのかなって感じだね
そうだね確かに確かにまあ学習コストもそんなに高くなさそう
まあこれから何を使っていけばいいんだってところで悩みそうだな
でもなんかこう一旦手元で動いたらわかりやすいなんか一気に肌感覚がつかめるっていう感じの人はもうエージェントに構築させて
AIエージェントの構築
GitHubで展開されてるんだったらそのURL渡せば勝手にクローンしてきて勝手に立ち上げてくれるからこうやってやるんだって簡単だって思いながら
まあ選択肢の一つとして持っておくはいいかもしれないですね
だからなんかね逆にいいサンプルになった最近なんかそのソフトウェアエンジニアリングをテストするときも
なんか地味にCLIがバーっていけたからじゃあこれ他のエージェントでも試してみようって言って
この間デビン触ってデビンで作らすときにじゃあそのままこのADKのデータサイエンスエージェントそのまま作らそうと思ったら
それもそれでうまくいってたからなんかねいいサンプルになってるちょっと重いけどサンプルにしては
なんか複雑だからこそなんかそれを一気通貫でできるエージェントなのかどうかっていうのを評価するのに
なんかADKのデータサイエンスエージェントのテンプレートが俺的にはなんかすごい程よい
難易度なんだ
存在になってる内容も理解したし
気になったのはさこのADKとかエージェントで作ったものって業務で使えるものなのかなとかっていうのは最後気になったな
どういうふうに使っていくことが今後あるのかなっていうこと
あくまでサンプルで動くとか練習はできるのは分かったんだけど
もう一歩踏み込む使い方ってあるのかなっていう
その前編の方でも話したけど
多分別に実データ繋いだだけでもある程度あのサンプルのやつでデータ探索はできるんじゃないかなと思うんだよね
データサイエンスとして使っていくみたいなことだよね
まぁそこまで耐え得るかどうかは
でもまぁ実際にカグルでも使えたよっていう実例があるものだから
まぁそうだね
実データに繋ぎ込んだらいけんじゃないかなっていう感覚だけど
本当に繋ぎ込んでいいのかの話だみたいなこのセキュリティの観点はちょっと詰め切れてないから
まだどうなんだろう
でもまぁなんかソクラテスとかメルカリのソクラテスのやつとか色々見てると
そんなになんか気にしなきゃいけないことは多くないのかなっていう気はしてる
だって言うてGoogleが公式で出しているやつだし
確かなんかライセンス周りもなんか大丈夫だわっていうのを見た気がするし
確かにね
まぁあとは普通にLLMを使っていく感覚と一緒ですもんね
今まで通りの
だから大丈夫だったんじゃないかなって感じだね
まぁなんかそうそれでやるんだったら
でもなんかここって技術の進化がめちゃめちゃ早い分野じゃん
だからなんだろうこうモデルが一段上がるだけで結構ガラッと変わる部分
で変わんない部分の磨き込みに優先度を上げていくっていう意識の方が強いから
結局はエージェントが色々物を探索する上で
データのテーブルの構造がめちゃめちゃ大事とか
スキーマーの中にどれだけディスクリプションの情報とか入ってるとか
テーブルのティア表を作っておくとか
なんかそっちは上物がどう変わってもそっちが磨き込まれてると
全部で能力が高くなるから
なんかそうそのなんか
まぁ持っててたらいいよねっていうそのエージェントのシステムを作るぐらいだったら
裏のドキュメント整理とかデータ整理みたいな方に時間使おうかなっていう気持ちで
あんま深追いしてないって感じ
なんかもう最近のエピソード終着点はこの話になってる気がしますね
結局はそこでございます
これは俺がそう思ってるっていうだけだから
いやでもねそうだよなと思いますよね
データサイエンスエージェントの実用性
無限に時間だったら全部作るんだけどね
優先順位をつけるとやっぱ大事なのはこの周りを固めていくというか
あー今のところは
はいはいなるほどね面白いな
この先にじゃあもうエージェントがエージェントを作っていく未来もまた来るのかな
この今のAEKとかのさらに先に
そうね
勉強になりますね
いっぱい触っていきましょう
うつにならないように
ほんとだよね
早いよ
技術の進化とサービスのリリースと
これが放送されて流せてるタイミングの時にもう変わってるかもしれないから
ほんとだよね
チンプ化しない内容にしていこうと思ったけど無理だね
AIを触れてる時点でどんどんどんどん古くなっていくって
そうだよね
でもその需要を掴んでる感があるんじゃないの
視聴者数とか見ると
そうかもしれないね
注目はされてますよね
増えてるよね再生数とかめっちゃ
そうだね
ちょっとどういう風にみんなが聞いてるのかとか
何を元に検索して入ってきてるのかとかちゃんと見れてないから最近
そこに合わせに行くというよりかは
うちらはこのAIの流れに乗って
流行ってるもの使ってるもの使いやすいものとか
面白いものをどんどん話していくだけなんですけどね
そうね
そこからその方針に変えてから調子いいからいいんじゃないかな
そんな感じで
久しぶりにお便り会でもやりますか
次回そうしましょうか
言語をしないって今言ったばっかりなのにね
誰かが聞いてくれてると思ってうちらも話してるところも一定あるのでね
お便りいただいてるものはしゃべりましょうか
YouTubeの登録者数も1000人いったね
ようやくいきましたね
やばいですね
新しいお便りも来てるから紹介しましょう
そうしましょう
次回の収録で話しますよね
また来週再来週あたり
そうしよう
それまでにまたいただければ話します
お願いします
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