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Google Developers Blogは、PythonのGemini抽出エージェントとGoのコンプライアンス検証エージェントをA2Aで連携する実装例を公開しました。 Google ADKのRemoteA2aAgentを使い、異なる言語・実装のエージェントを一つのパイプラインとして扱う方法を示しています。

記事では、契約書から重要項目を抽出するPythonエージェントと、企業ポリシーに照らして検証するGoエージェントを連携するContract Compliance Multi-Agent Pipelineが例示されています。 A2AはAgent Card、JSON-RPC、Taskライフサイクルを使い、実装言語やフレームワークが異なるエージェント同士をHTTP越しに接続します。 Google ADKのRemoteA2aAgentにより、遠隔のA2A対応サービスをローカルのサブエージェントのように扱えます。 Gemini 3.5 Flashは契約項目の抽出側で使われ、Go側は決定的なポリシー検証を行うため、LLMの非決定性と監査要件を分離できます。 障害時には手動レビュー状態へ遷移するフェイルセーフや、Agent Cardの公開、共有状態、ライブのハンドオフ確認など、本番向けマルチエージェント設計の具体例が含まれています。 サンプルはオープンソースアプリとして提供されます。Gemini APIの破壊的変更、料金、提供地域の更新ではありません。

Google DeepMindなどが、大規模なマルチエージェントAIの安全性研究に最大1,000万ドルを提供する国際公募を開始しました。 異なる組織のAIエージェント同士が通信・交渉・取引する際に生じる、集団レベルの予測困難なリスクを研究対象とします。

Google DeepMind、Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、ARIAが共同し、Google.orgの支援を受けて実施する研究助成です。 重点分野は、再現可能なサンドボックスとテスト環境、エージェントネットワークの科学、ID・評判・コミットメントなどの基盤強化、集団的被害を監視・制御する手法の4領域です。 単体モデルの安全性評価だけでは捉えにくい、複数エージェント間の創発的能力、ネットワーク障害、経済活動の急変、セキュリティ上の問題を対象にします。 世界の大学・独立研究者が応募対象で、締切は2026年8月8日、採択者は2026年秋に発表予定です。日本の研究者も「worldwide」の対象に含まれると読めますが、個別の応募要件は申請ページで確認が必要です。 Gemini、Gemma、Google AI Studio、APIの機能追加や料金変更ではなく、将来のエージェント社会に向けた安全性研究基盤への投資です。破壊的変更や移行期限はありません。