BigQuery エージェント分析を使用する

BigQuery エージェント分析は、マルチモーダル エージェントのインタラクション データを大規模にキャプチャ、分析、可視化できるオープンソース ソリューションです。 BigQuery エージェント分析を使用すると、エージェントの未加工のインタラクション（リクエスト、レスポンス、ツール呼び出し、エラー）を BigQuery に直接ストリーミングできます。これにより、AI を活用した評価の実施、エージェント プロンプトの最適化、長期記憶の抽出を行い、今後のインタラクションを強化できます。

BigQuery エージェント分析は、Agent Development Kit（ADK） と LangGraph （プレビュー）でサポートされています。

アーキテクチャ

BigQuery エージェント分析を使用すると、エージェント アクティビティ データを BigQuery にストリーミングできます。BigQuery Storage Write API を使用することで、エージェントの実行をブロックすることなく、高スループットで低レイテンシのログ ストリーミングを実現できます。

データフローには次のステージが含まれます。

  1. キャプチャ 。Agent Development Kit（ADK）のプラグインまたは LangGraph のコールバックがインタラクション イベントをインターセプトします。
  2. ストリーム 。インタラクション イベントは、Storage Write API を介して BigQuery に送信されます。標準化されたスキーマが存在しない場合、エージェントは自動的にスキーマを作成します。
  3. 消費する。事前構築済みのダッシュボード、データ エージェント、SQL、BigQuery ML の高度な機能を使用して分析情報を取得します。デバッグと評価を改善するには、Python SDK を使用します。高度なデバッグと エージェント評価のユースケースでは、BigQuery エージェント分析 SDKを使用することもできます。

BigQuery エージェント分析データフロー（エージェント オーケストレーション フレームワークから BigQuery へ）

エージェント分析のメリット

  • 1 行のコードで包括的なロギングを有効にし、スキーマ管理を自動化します。
  • オブジェクト テーブルを使用して、テキスト、画像、動画、音声などのマルチモーダル データをログに記録して分析します。
  • 堅牢な事前定義スキーマ内で、トークン消費量やレイテンシなどの運用指標を追跡します。
  • BigQuery 生成 AI 関数とベクトル検索を使用して、最適化の機会を特定します。
  • きめ細かいアクセス制御、データ マスキング、暗号化により、エージェント ログを保護します。

エージェント ログデータの操作例

エージェント ログデータの操作に関する一般的なユースケースと例を次に示します。

オブザーバビリティと運用指標

エージェントの評価と品質分析

ビジネスに関する分析情報とコンテキスト化

  • agent_events テーブルと他のビジネス テーブルの間で JOIN を実行して、エージェント データをコンテキスト化します。たとえば、検索バーを使用した顧客とは対照的に、AI エージェントとやり取りした顧客の平均注文額（AOV）を表示します。

その他の例については、高度な分析クエリをご覧ください。

BigQuery エージェント分析を使用する

BigQuery エージェント分析をワークフローに統合するには、フレームワークのドキュメントをご覧ください。

次のステップ