Googleの新しいエージェント技術では、セッション機能で会話状態を保持し、メモリ機能でユーザーの過去の行動を記憶。Agent IdentityやAgent Gatewayなどの機能を活用し、エージェント間の協調作業を可能にする。デモでは、プランナー・エバリュエーター・シミュレーターの3つのエージェントが連携し、ラスベガスのマラソンルートを設計する様子が紹介された。
「セッション」機能は、ユーザーとの会話状態を継続的に保持し、「メモリ」機能は、ユーザーの過去の行動や好みを記憶させることが可能だ。 ステートレスな1回限りの応答ではなく、長期にわたり業務フローを支えるエージェントを構築するための基盤になる。
「Agent Identity」では、デプロイ時に自動発行される固有の認証情報によって、IAMポリシーをエージェント単位で適用できる。 「Agent Gateway」は、すべてのエージェントの通信を中継するプロキシで、インバウンド・アウトバウンドのポリシーを一元管理する。 「Agent Registry」は、稼働中のエージェントを登録・管理するディレクトリで、エージェント同士がA2A（Agent-to-Agent）プロトコルを通じてお互いを発見、連携できる仕組みを提供する。 本番環境で動くエージェントの挙動を監視・分析する機能群だ。
エージェントのツール呼び出しや推論フローをトレースとして記録し、エラーの根本原因の特定や性能の最適化を支援する。 さらに、エージェントの動作に基づく評価（eval）機能も統合されている。 これらのすべての機能は、Gemini Enterprise、Workspace、サードパーティのマーケットプレイス・エージェントにまたがる「共有コンテキスト」として束ねられる。 企業内のあらゆるエージェントが同じ文脈を参照しながら協調できる設計だ。
エージェントだけでマラソンイベントを設計できるのか？ デモのシナリオ 登場したのは3つのエージェントである。 ルートを計画する「プランナー」、そのルートを採点する「エバリュエーター」、実際にランナーが走ったらどうなるかを再現する「シミュレーター」だ。 この3つのエージェントが連携しながら、マラソンのプランを段階的に作り上げていく。
まず、マラソンのルートをどう引くかだ。 ラスベガスの大通り（Strip）で42.195kmのコースを作るには、地図データや地理情報、レース運営のノウハウが必要になる。 そこで、プランナーエージェントに、Google Maps、GIS（地理情報システム）、レースディレクターの3つの「スキル」が与えられた。 スキルは、YAMLのメタデータとMarkdown本文で構成され、エージェントが必要なタイミングでロードする仕組みであり、推論のターン数とトークン消費を軽減できる。
Google MapsスキルはMCPサーバーを通じてランドマーク情報などの地図データを取得し、GISスキルはPythonスクリプトを呼び出してGeoJSONデータを処理する。 レースディレクタースキルは、レース計画委員会が実際に使っていたGoogleドキュメントをGeminiで変換したもの。 このように、「既存の文書を簡単にエージェントのスキルとして使える」という。 こうしてプランナーエージェントは、ラスベガスの街並みを走り抜けるルートを生成した。
さらに、プランナーエージェントはメモリ機能も利用している。 Agent Runtimeの「Memory Bank」にシミュレーション結果を蓄積し、過去の計画を記憶として参照している。 また、ラスベガス市やネバダ州の条例文書をAlloyDBに取り込み、RAGの仕組みで「公道でラクダを引いてはいけない」といったローカルルールも反映する。 デモでは、メモリとデータの参照でルートが改善されていく様子が示された。
AIエージェント セッション機能 メモリ機能 協調作業 マラソンルート設計
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