これは何の話？
GoogleがGemini 3を活用したエージェント構築の実践ガイドをGoogle Developers Blogで公開しました。エージェント開発を始めたい開発者向けに、すぐに動かせるサンプルコードとともに6つのフレームワークとの連携方法が解説されています。
AI業界はエージェント開発の新しいフェーズに入っています。単純なチャットボットから、ブラウザ操作やソーシャルメディア連携など、現実世界のタスクを処理できる本番環境向けワークフローへと進化しています。Gemini 3はこれらのワークフローの中核オーケストレーターとして設計されています。
エージェントエコシステム構図
┌────────────────────────────────────────────┐
│ Gemini 3（オーケストレーター） │
│ ↓ │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│ │ ADK │ │Agno │ │Browser│ │Letta │ ... │
│ │ Use │ │ │ │ Use │ │ │ │
│ └──┬───┘ └──┬───┘ └──┬───┘ └──┬───┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ツール メモリ ブラウザ 状態管理 │
└────────────────────────────────────────────┘
何がわかったか
今回公開された6つの連携例について整理します。
ADK（Agent Development Kit）は、Google製のオープンソースフレームワークです。小売店舗の立地戦略を分析するエージェントのサンプルでは、Google検索、Google Maps、コード実行、Nano Banana Proによる画像生成を組み合わせて、最終的にレポートとインフォグラフィックを生成します。
Agnoは、マルチエージェントシステム構築向けのフレームワークです。Gemini 3 Proの「Grounding with Google Search」機能と組み合わせたリサーチエージェントの例が示されています。
Browser Useは、AIエージェントがウェブサイトと対話するためのライブラリです。フォーム入力エージェントのデモでは、Gemini 3のマルチモーダル能力を活用して、CSSセレクタに頼らず視覚的にフィールドを識別しています。
Eigentは、CAMEL frameworkを活用したローカルファーストのマルチエージェントプラットフォームです。Salesforceダッシュボードの自動操作など、企業向けブラウザ自動化の例が示されています。
Lettaは、状態を保持するエージェント構築プラットフォームです。MemGPTの開発者によるもので、「ソーシャルエージェント」のデモでは、対話を通じて進化する永続的メモリを実装しています。
mem0は、AIアプリケーションにメモリ層を提供するフレームワークです。Gemini 3と組み合わせることで、ユーザーの好みや過去のやり取りを記憶するパーソナライズドエージェントが構築できます。
他とどう違うのか
単なるAPI解説ではなく、すぐにクローンして実行できるリポジトリが提供されている点が特徴です。理論ではなく「動くコード」を見ながら学べる構成になっています。
なぜこれが重要か
エージェント開発はモデル単体の性能だけでなく、周辺ツールとの統合が成否を分けます。Googleが公式に主要フレームワークとの連携例を示すことで、Gemini 3中心のエージェントエコシステムが形成されつつあります。
未来の展開・戦略性
ADKのTypeScript版も同時期に公開されており、JavaScript系開発者への門戸が広がっています。今後、Agent Gardenなどのマーケットプレイスを通じて再利用可能なエージェントパターンが蓄積されることが予想されます。
どう考え、どう動くか
エージェント開発を検討している開発者の視点で考えると、まずは動くサンプルを手元で動かすことが第一歩です。
- ADK Retail Location Strategyサンプルをクローンして、ローカルで動作確認する。
- Browser Useのフォーム入力デモを試し、マルチモーダルの精度を体感する。
- 自社ユースケースに最も近いフレームワークを選定し、検証フェーズに入る。
次の一歩：
- 今日やること：6つのリポジトリを確認し、最も関心の高いものを1つクローンする。
- 今週やること：選んだフレームワークで簡単なエージェントを動かし、制約や課題を洗い出す。
限界と未確定
- 各フレームワークの本番環境での安定性は検証が必要。
- コスト試算（APIコール単価と処理時間）は個別に確認が必要。
- 次に確認すべきは、Gemini 3 Developer Guideでの詳細な技術仕様。
用語ミニ解説
複数のAIエージェントが協調してタスクを実行する仕組み（マルチエージェントシステム / multi-agent system）は、単一エージェントでは困難な複雑なワークフローを実現する手法です。
出典と日付
Google Developers Blog（公開日：2025-12-20）：https://developers.googleblog.com/real-world-agent-examples-with-gemini-3/
