マルチモーダルエージェントのチュートリアル：Gemini、Langchain、LangGraphを使って物体検出のためのエージェントを構築する方法

AIエージェントを構築してオブジェクトを検出することは、コンテンツモデレーション、マルチメディア検索、検索など、さまざまなユースケースにおいて非常に重要です。LangChainとLangGraphは、オブジェクトを識別できるマルチモーダルエージェントを作成するために使用できるオープンソースフレームワークです。そのようなエージェントを構築するには、主に3つの決定が必要です。ノーコード/ローコードオプションを使用するか、カスタムエージェントを使用するか、どのアジェントフレームワークを使用するか、そしてエージェントをどこにデプロイするかです。単純なエージェントには、GoogleのVertex AI Agent Builderのようなノーコード/ローコードオプションを使用できますが、より複雑なユースケースにはカスタムエージェントが必要です。LangChainとLangGraphをアジェントフレームワークとして使用し、LLMの頭脳としてGemini 2.0 Flashを組み合わせることができます。コード例は、異なるエージェントが連携して、画像、オーディオファイル、ビデオ内のオブジェクトを識別する方法を示しています。オブジェクト検出のための生成AIワークフローは、オーケストレーターエージェントがワーカーエージェントを呼び出し、ワーカーエージェントがそれぞれのツールを呼び出してファイルを分析し、その結果をオーケストレーターエージェントに返すという流れです。最終的な判断は、オーケストレーターエージェントが結果を統合した後に行われます。エージェントは、シンプルなアプリにはCloud Runに、よりエンタープライズグレードのマネージドランタイムにはAgent Engineにデプロイできます。開始するには、開発者はADK Quickstartを使用するか、Agent Development GitHubにアクセスできます。