この記事は @angeldot_ さんによる X ポストの動画（約30分）を日本語でまとめたものです。
登壇者: Ivan Nardini（Google Cloud Developer Relations Engineer, AI/ML）/ Anthropic 主催イベントにて収録
オリジナル YouTube: Building AI agents with Claude in Google Cloud's Vertex AI | Code w/ Claude
元ツイート: https://x.com/angeldot_/status/2052104456846622957?s=20
はじめに
AIエージェントの開発はできた。でも本番に出せない——そんな壁を Google Cloud の Ivan Nardini が 30 分で突破する方法を実演したワークショップです。
ADK・MCP・Vertex AI Agent Engine・A2A Protocol の4本柱を使い、Claude を脳みそにしたマルチエージェントシステムを構築・デプロイするまでを一気通貫で解説しています。
AIエージェントを本番化できない3つの理由
エージェントのプロトタイプはできたのに、本番化で詰まるのはなぜか。3つの根本的な原因があります。
| 課題 | 内容 |
|---|---|
| 断片化したエコシステム | フレームワークが乱立し、何を使えばいいか不明確 |
| 統合の難しさ | 異なるフレームワーク同士のエージェント間通信が困難 |
| 運用・ガバナンスの欠如 | モニタリング・ロギング・スケーリングをすべて自前実装する必要がある |
この3つを解決するために Google Cloud が用意したのが Agentic Stack です。
Google Cloud Agentic Stack の全体像
| レイヤー | 役割 |
|---|---|
| Agent Development Kit (ADK) | OSS のコードファーストなエージェント開発フレームワーク |
| Model Context Protocol (MCP) | LLM へのコンテキスト提供を標準化するオープンプロトコル |
| Vertex AI Agent Engine | エージェントを本番スケールでデプロイ・管理するマネージドプラットフォーム |
| Agent2Agent (A2A) Protocol | 異なるフレームワーク間のエージェント通信を実現するオープン標準 |
Demo 1: 最初のエージェントを3ファイルで作る
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.models.anthropic_llm import Claude
from google.adk.models.registry import LLMRegistry
root_agent = LlmAgent(
name="birthday_planner",
model="claude-3-7-sonnet@20250219",
description="誕生日パーティーの計画を手伝うエージェント",
instruction="ゲストリストの作成、会場の提案、スケジュール調整を行う..."
)
必要なのは agent.py・.env・requirements.txt の3ファイルだけ。起動は1コマンド。
adk run birthday_planner # CLI で対話
adk web # ブラウザ UI で対話＋デバッグ
Demo 2: MCPでマルチエージェント化する
構成：BirthdayPlannerAgent / CalendarServiceAgent（MCP経由） / EventOrganizerAgent（オーケストレーター）
MCP サーバーの接続は2行：
mcp_tools, exit_stack = await MCPToolset.from_server(
connection_params=SseServerParams(url=MCP_CALENDAR_SERVER_URL)
)
agent = LlmAgent(name="CalendarServiceAgent", model="claude-3-7-sonnet@20250219", tools=mcp_tools, ...)
Demo 3: Vertex AI Agent Engine にデプロイする
agent_engines.create(
agent=root_agent,
requirements=["google-cloud-aiplatform[adk]"]
)
自動で使えるようになるもの：Cloud Trace / Logging / Monitoring による Observability・セッション管理・Vertex AI Evaluation Service 連携。LangGraph・LangChain・CrewAI でも動作。
ボーナス: A2A Protocol
- Agent Card: エージェントのデジタル名刺
- Agent Skills: 機能の記述
HTTP / JSON-RPC ベースのオープン標準。異なるフレームワーク間のエージェント協調を実現します。
まとめ
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| ADK は3ファイル・1コマンド | 開発フローがシンプル |
| MCP 統合は2行 | 既存エコシステムをそのまま活用 |
| Agent Engine でゼロ運用デプロイ | Observability・スケーリング自動 |
| A2A でフレームワーク間の壁を超える | Claude・Gemini・LangChain が共存 |