3 時間ハンズオン: ADK 2.0 (Agent Development Kit) でグラフベース Workflow を構築し、MCP統合・Agent Engine デプロイ・Gemini Enterprise 呼び出しまでを一気通貫で体験。
ワークショップの全手順と解説は tutorial.md にまとまっています。本 README はリポジトリ構成のクイックリファレンスです。
Cloud Shell で:
git clone https://github.com/yuting0624/adk-training.git
cd adk-training
./setup.sh
./verify.sh # 任意: 事前ヘルスチェック (API有効化 / モデル疎通 / Maps MCP 接続)
teachme tutorial.mdその後 tutorial.md の Step 01 から進めてください。
adk-training/
├── tutorial.md ← ワークショップ本体 (全手順 + 解説)
├── setup.sh ← Cloud Shell ワンショットセットアップ
├── verify.sh ← 事前ヘルスチェック (API / モデル / MCP 疎通)
├── pyproject.toml ← 依存関係 (google-adk 2.x, uv 管理)
├── .env.example ← 環境変数テンプレート
├── app/ ← 受講者が育てるエージェント (Step 01 stub + evalset.json)
└── solutions/ ← 各 Step 完成形 (詰まったとき用)
├── 01_single_agent/ Step 01 完成形
├── 02_tools/ Step 03 完成形
├── 03_mcp/ Step 04 完成形
├── 04_multi_agent/ Step 05 完成形 (3 ノード)
├── 05_safety_check/ Step 08 ストレッチ参考解 (SafetyCheck 4 ノード)
└── 06_evidence/ (⚠️ 現状未使用) Vertex AI built-in google_search は
Gemini 3 系 + global の組み合わせで grounding が
呼ばれない問題のため、tutorial では除外。将来
region/global 対応が揃ったら復活可能
google-adk[mcp,gcp]>=2.1.0,<3 を使用。ADK 2.0 は 1.x から破壊的変更を含むため、古い記事や 1.x ベースの Codelab とは API が異なります (Agent + Workflow が中心)。
教育用デモです。題材として医療系を採用していますが、実際の医療診断行為ではありません。