Agent

こんにちは。ジェダイパンくず🚀 です。 前回の記事 ADK Go 2.0 のグラフワークフローを読んで SRE Agent への応用を考える の最後に、こんな宿題を残していました。 インシデント対応は「調べて、分からなかったらもう少し調べる」という反復が本質なので、完全に静的なグラフでは表現しきれない部分があります。NewDynamicNode で調査ループを書き、確定した対処だけを静的グラフに戻す、というハイブリッドが現実解な気がしていますが、そうすると動的ノードの中身が結局ブラックボックスになるジレンマがあります。 その後、Claude Agent SDK の agent loop や、Claude Code の dynamic workflows を眺めていて、「自律的に、動的に回るループ」を Google の Agent Development Kit（ADK）でやるとどうなるのかが気になりました。結論を先に書くと、ループそのものは ADK でも回せます。ただし止める仕組みは自分で書く必要があります。この記事はその「止める仕組み」、つまりガードレールの話です。 記事中のコードは jedipunkz/adk-playground の investigation-loop にあり、ADK Go v2.5.0（2026-09-30 リリース）で go vet とテストを通しています。 「ループ」は 2 種類ある 最初に整理しておきたいのは、「自律的なループ」と言ったときに 2 つの別のものが混ざりがちだという点です。 Claude 側 ADK Go 側 agent loop（1 エージェントの中で、モデル → ツール → モデルを繰り返す） Claude Agent SDK の query() llmagent オーケストレーションのループ（エージェントを何度も呼び、結果を見て次を決める） Claude Code の dynamic workflows（loop until done パターン） workflow.NewDynamicNode Claude Code の dynamic workflows は、Claude 自身が JavaScript のオーケストレーション用スクリプトを書き、ランタイムがそれをバックグラウンドで実行する機能です。スクリプトの中では agent() でサブエージェントを起動し、parallel() / pipeline() で fan-out します。ループ・分岐・途中結果はスクリプトの変数が持つので、Claude のコンテキストには最終結果しか入りません。 ...

こんにちは。ジェダイパンくず☁️ です。 以前 2026年6月現時点において SRE がどう AI に向き合っているか調べてみた や Google が提唱する AI in SRE とは何か で、AI SRE エージェントの動向や Google の評価フレームワークについて書きました。その後 ADK Go 2.0 のグラフワークフローを読んで SRE Agent への応用を考える で、実際にインシデントトリアージのワークフローも書いてみています。 ここまでやってみて、ずっと引っかかっていたのが「で、そのエージェントはどれくらい正しく原因を当てられるの？」という問いです。ベンダーの発表では「MTTR が何割短縮」といった数字がよく出てきますが、その多くは自社インフラ上での自己申告で、横並びで比較できるものではありません。 そこで 2026 年に出た AI SRE エージェント向けの評価ベンチマーク 4 本を読んでみました。 OpenRCA 2.0 ORCA-bench Cloud-OpsBench SREGym 読んでみると、4 本ともアプローチは違うのに、エージェントが間違えるパターンについてはほぼ同じことを言っていて面白かったです。本記事では、各ベンチマークの中身、各論文が挙げる課題と解決策、そして自分で SRE エージェントを作るときに持ち帰れることを整理します。 なお 4 本ともプレプリント (arXiv) で、数値は論文に書かれたものをそのまま引用しています。 4 本の全体像 4 本とも「LLM エージェントは障害の root cause を特定できるか」という同じ問いを扱っていますが、何をエージェントに渡して、何を採点するかが違います。 ベンチマーク エージェントに渡すもの 採点の重点 規模 OpenRCA 2.0 静的なテレメトリ (trace / metrics / log) 答えに加えて、原因から症状までの伝播経路 500 件 ORCA-bench 曖昧なユーザー報告 + Grafana 経由の 6 日分テレメトリ + ソースコード on-call に近い条件で当てられるか 1,079 タスク Cloud-OpsBench 障害時の Kubernetes 状態を固めた snapshot を、診断ツール経由で調査 答えに加えて、必要な証拠を集めたか 754 件 SREGym 動いている Kubernetes 環境 診断に加えて、修復まで完了できるか 90 問 ざっくり言うと、OpenRCA 2.0 と Cloud-OpsBench は「答えが合っていても根拠が伴っているか」を測る方向、ORCA-bench と SREGym は「現実の障害対応にどこまで近づけるか」を測る方向に振っています。 ...

こんにちは。ジェダイパンくず☁️ です。 2026年6月30日に ADK (Agent Development Kit) for Go の 2.0 がリリースされました。目玉は「グラフベースのワークフローエンジン」で、エージェントアプリケーションをノードとエッジのグラフとして記述するという方向に大きく舵を切っています。 自分がこのリリースで一番興味を持ったのは、公式サンプルの examples/workflow/routing/llm/ に書かれていたこのコメントでした。 // This is the canonical "LLM as the brain, engine does the routing" pattern. LLM は「脳」であって「ルータ」ではない、分岐そのものはエンジン（＝決定的なコード）が担う、という設計思想です。これは SRE のインシデント対応エージェントを考える上でかなり本質的な話に見えたので、リポジトリを実際に clone して公式サンプルを読み、さらに自分でインシデントトリアージのワークフローを書いてビルド・実行するところまでやってみました。 この記事は以下の三本柱で構成します。 ADK の基本（そもそも ADK でエージェントをどう書くのか） 2.0 の新機能（グラフワークフローエンジンを中心に） SRE Agent における応用（実際に動くコードを書いてみた） なお、記事中のコードはすべて google/adk-go の実際のサンプルか、自分で書いて go vet とビルド・実行を通したものです。 ADK の基本 インストール 2.0 からモジュールパスが google.golang.org/adk/v2 に変わりました。Go 1.25 以上が必要です。 go get google.golang.org/adk/v2 最小のエージェント ADK の世界観は「エージェント = モデル + 指示 + ツール」です。公式の examples/quickstart/main.go がその最小形です。 ...