はじめに 2025年4月9日、GoogleがAgent2Agent（A2A）プロトコルを発表 してから半年以上が経過し、多くの開発者がマルチエージェントシステムの構築に取り組んでいます。 A2Aは複雑なコンポーネント構成とエージェント間通信を持つため、 処理フローをトレースとして可視化することがLLM Opsにおいて重要 です。 本記事では、LangfuseとCloud Traceを使用してA2A × ADKエージェントの挙動を観測し、実用的な分析のための観測粒度の最適化方法を解説します。 実装環境 使用したライブラリ 本記事で使用したライブラリとそのバージョンは以下の通りです。 requirements.txt google-adk[a2a] google-genai langfuse python-dotenv opentelemetry-instrumentation-google-genai opentelemetry-exporter-gcp-logging opentelemetry-exporter-gcp-monitoring..

はじめに 本記事では、Strands Agents とADK の二つのフレームワークを使用したシンプルなエージェント (両方ともLangfuse のMCPサーバーを使う) が、Langfuseを使ってどのように可視化されるのかをクイックに紹介する記事です。最近のアップデート...

はじめに 本記事では、Agent Development Kit (ADK) によって構築されたAIエージェントの挙動をLiteLLMを通じてLangfuseで可視化する方法について解説していきます。 ADKの基本的な内容やその評価については こちら Langfuse...

最近話題の Google 製 AI エージェントフレームワーク「Agent Development Kit (ADK)」を触ってみました！ Gemini モデルとの連携がしやすく、柔軟なエージェント開発が可能とのことで、期待が高まります。エージェントが自律的にツールを使うの...