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稼働中のAIエージェントの処理経路や遅延、入出力ログを調べるための監視設定を案内します。Cloud TraceやBigQuery、外部サービスの連携と不具合の切り分けを扱います。

• 応答の遅延や実行エラーを調べたいとき
• プロンプトと応答の記録を設定したいとき
• BigQueryで処理イベントを分析

稼働中のエージェントをGeminiに登録し、利用できる状態にするスキル。登録方式の選択や設定に加え、Agent Registryでの一覧確認・更新・削除も案内します。

• 稼働中のエージェントをGeminiに登録
• リリース工程での登録自動化
• 登録済みエージェントの一覧確認と更新

AIエージェントをGoogle Cloudへデプロイする手順を案内します。配信先の比較から権限・シークレット設定、CI/CD、障害時の復旧まで、本番運用の準備を支援します。

• クラウドの配信先を比較したいとき
• CI/CDを設定したいとき
• シークレットや実行権限を設定したいとき

AIエージェントの評価データ作成から採点、失敗分析、修正前後の比較までを支援し、回答やツール利用の品質を確かめながら改善を進めるスキル。

• エージェントの評価データを作りたいとき
• 回答品質やツール利用を調べたいとき
• 評価に失敗した原因を探したいとき

AIエージェント開発のひな形を作り、既存プロジェクトへのデプロイ設定やCI/CDの追加、ひな形の更新まで案内するスキル。試作から段階的に構成を整えられます。

• Python・Goでエージェントを試作
• 既存プロジェクトへのデプロイ設定追加
• ビルド・公開工程の自動化設定

AIエージェントの要件整理から実装、動作評価、デプロイ、公開後の監視まで、開発全体の進め方を案内するスキル。工程ごとに必要な関連スキルと確認手順を示します。

• エージェントの要件と構成を整理
• ローカルでの動作確認と不具合調査
• デプロイ前の回答品質とツール利用の評価

ADKでエージェントを実装する際に、ツール追加や状態管理、複数エージェントの連携方法を調べるスキル。Python・GoのAPI資料と参考実装への道筋を示します。

• ADKへのツールとコールバック追加
• 状態管理とエージェント連携の実装
• 分岐・並列処理を含むグラフの設計

agents-cliで生成したLangChain／LangGraphプロジェクトの開発を案内します。ツール追加から実行・評価・配信まで、ADKとの違いと守るべき構成を整理します。

• 既存エージェントにツールを追加したいとき
• ローカルで実行・評価したいとき
• 必要な構成を保ってグラフを変更したいとき