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エージェントを作成する

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組み込みのエージェントテンプレートを使用して AI エージェントを素早く作成します。
エージェントは、大規模言語モデル (LLM) を使用して推論し、行動する AI 搭載アプリケーションです。エージェントはツールを呼び出し、MCP サーバーに接続し、ユーザーに代わって複数ステップのタスクを実行できます。
Solo Enterprise for agentregistry には組み込みのエージェントスキャフォールドがあり、デモ用のサイコロ振りエージェントと、それをビルド、実行、公開するために必要なすべてのファイルを生成します。これには、エージェント定義 (agent.yaml)、Dockerfile、Docker Compose ファイル、エージェントのソースコードが含まれます。このスキャフォールドを使用して、独自のエージェントを作成できます。
このガイドでは、そのスキャフォールドからエージェントを初期化し、生成されたファイルを確認します。
始める前に

  1. OIDC プロバイダーをセットアップして、ユーザーがレジストリで認証できるようにします。
  2. Solo Enterprise for agentregistry をインストールし、arctl CLI をセットアップします。
  3. まだ実行していない場合は、Solo Enterprise for agentregistry サーバーをポート 12121 でポートフォワードします。レジストリはデフォルトでは外部に公開されないため、ローカルマシンから到達するにはポートフォワードが必要です。
    kubectl -n agentregistry-system port-forward svc/agentregistry-enterprise-server 12121:12121
  1. ローカルマシンで Docker Desktop などの Docker Engine をセットアップして起動します。Solo Enterprise for agentregistry は Docker compose を使用して Docker イメージをビルドし、AI アーティファクトをローカルで起動します。
エージェントを作成する

Solo Enterprise for agentregistry には、エージェントを素早く起動したり、ニーズに合わせてカスタマイズしたりするために使用できる組み込みのエージェントテンプレートが用意されています。
  1. エージェントを作成します。
    次のコマンドは、Gemini プロバイダーを使用するように構成された Google ADK エージェントフレームワークで myagent Python エージェントを作成します。コマンドを実行すると、エージェントのスキャフォールドを含む myagent ディレクトリがローカルマシンに作成されます。CLI 出力にディレクトリ構造が表示されます。
    arctl init agent myagent --framework adk --language python --model-provider gemini --model-name gemini-2.5-flash
    出力例:
    ✓ Created agent: myagent (framework: adk, language: python, model: gemini/gemini-2.5-flash)

🚀 Next steps:
 1. Run locally (optional):
    arctl run myagent
    (export GOOGLE_API_KEY in your shell or set it in .env first)
 2. Publish to the registry:
    arctl apply -f myagent/agent.yaml

  2. 作成されたエージェントスキャフォールドを確認します。必要に応じてファイルを変更し、エージェントをさらにカスタマイズできます。
    ls myagent
    Note
    agent.yaml ファイルは、agentregistry がイメージをビルドしてコンテナレジストリにプッシュするときに使用するイメージの場所を設定します。デフォルトでは、agentregistry はコンテナレジストリとして localhost:5001、イメージタグとして latest を使用します。たとえば localhost:5001/myagent:latest です。agentregistry を使用してコンテナレジストリにイメージをプッシュする場合は、使用するレジストリとイメージタグでこのファイルを更新してください。コンテナレジストリにプッシュせずにローカルでのみイメージをビルドする場合、この更新は不要です。
    ファイル説明
    arctl.yamlarctl CLI で指定したエージェントの詳細。
    agent.yamlエージェントフレームワーク、LLM プロバイダー、モデル、エージェントイメージの場所などのエージェント定義。エージェントに MCP サーバーやスキルを追加すると、それらはエージェント定義に追加されます。
    docker-compose.yamlarctl agent run コマンドを使用するときに、ローカルマシンでエージェントを起動して実行するために使用される Docker compose ファイル。
    Dockerfileコンテナ化された環境でエージェントを起動して実行するための Dockerfile。
    myagent使用するプロバイダーとモデルを含むエージェントを定義する agent.py スクリプトを含むディレクトリ。このディレクトリには、エージェント検出用のエージェントカードと、エージェントがアクセスできる MCP ツールやスキルも含まれます。
    pyproject.tomlエージェントの依存関係定義。
    README.md作成したエージェントの概要と、さらにカスタマイズする方法の手順。
次の手順


エージェントイメージをビルドする、またはコードを GitHub に保存する
エージェントの Docker イメージをビルドするか、そのソースコードを GitHub に保存して、設定済みプロバイダーへのエージェントのデプロイを開始できるようにします。
イメージをビルドする