Adk MCP Gemma3

🚀 YouTube検索プロジェクト：ADKとGemma3モデルを組み合わせた詳細ガイド

このプロジェクトは、ADKフレームワークと12B規模のGema3言語モデルを利用して、YouTube検索機能を構築する完全な実装です。大規模言語モデル(LLM)が関数呼び出しメカニズムを通じて外部API（SERP APIなど）とやり取りし、複雑なウェブ検索タスクを完了する方法を示しています。

🚀 クイックスタート

1. 依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

2. モデルを初期化します。

ollama init gema3:12b

3. アプリケーションを起動します。

agent = YouTubeSearchAgent()
results = agent.search_videos("学習Pythonプログラミング")
print(results)

✨ 主な機能

コアモジュール

• ADKフレームワーク：LLMエージェントインターフェースとツール管理機能を提供します。
• Gema3 12Bモデル：自然言語命令の理解と生成に使用されます。
• SERP API：YouTube動画の構造化検索を実現します。
• 結果のフォーマット：APIから返された結果をユーザーにやさしいリスト形式に整理します。

機能モジュール

💻 使用例

基本的な使用法

class YouTubeSearchAgent:
    def __init__(self, model_name="gema3:12b"):
        self.llm = LlmAgent(model_name)
        self._setup_agent()

    def _setup_agent(self):
        # 初始化LLM代理并设置YouTube搜索工具
        self.llm.init()
        self.llm.add_tool(youtube_search_tool)

    async def search_videos(self, query: str):
        response = await self.llm.run(query)
        return parse_youtube_response(response)

高度な使用法

def youtube_search_function():
    @llm_tool
    async def search_videos(query: str) -> dict:
        """通过YouTube API搜索视频"""
        results = await serpapi_call(query)
        return format_youtube_results(results)
    
    return {
        "name": "youtube_search",
        "function": search_videos,
        "description": "执行YouTube视频搜索并返回结构化结果"
    }

def parse_youtube_response(response: str) -> dict:
    # 解析LLM返回的JSON格式响应
    try:
        return json.loads(response)
    except JSONDecodeError:
        raise ValueError("无效的JSON响应")

📚 ドキュメント

プロジェクトアーキテクチャ

project/
├── Images/
│   ├── adk-gemma3.gif           # 应用演示动画
│   └── adk-gemma-web.gif        # 网页界面展示
├── search/
│   ├── __init__.py              # 包初始化文件
│   └── agent.py                 # 主代理实现模块
├── .gitignore                   # Git忽略规则
├── README.md                    # 项目文档
├── LICENSE                      # MIT开源许可证
└── requirements.txt             # 依赖管理文件

典型的なアプリケーションシナリオ

• 動画コンテンツの検索：特定のテーマのYouTube動画を迅速に検索します。
• 教育支援ツール：学習者が教育動画リソースを探すのを支援します。
• 市場調査支援：企業に競合他社分析のための動画素材を提供します。
• コンテンツ作成の参考：作成者にインスピレーションと参考資料を提供します。

プロジェクトの特徴

• モジュール化設計：各機能ユニットは独立して拡張可能です。
• 高い構成可能性：複数のAPI統合をサポートします。
• スマート検索：LLMによる意味理解機能を備えています。
• 結果の最適化：フィードバックメカニズムに基づいて検索品質を継続的に改善します。

問題のトラブルシューティング

モデルの読み込みに失敗しました

• 問題：Gema3モデルを初期化できません。
• 解決策：ネットワーク接続とモデルのインストールが正しいことを確認してください。

API呼び出しエラー

• 問題：SERP APIがエラーを返します。
• 解決策：APIキーが有効であることと、クォータ制限を確認してください。

結果の解析に失敗しました

• 問題：レスポンス形式が予期されたものと異なります。
• 解決策：LLMの出力がJSON規格に準拠していることを確認してください。

作者情報

• プロジェクトメンテナ：[あなたの名前]
• 連絡先メールアドレス：your.email@example.com
• GitHubリポジトリ：[リンク]

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITオープンソースライセンスに準拠しており、自由に使用および変更できますが、著作権表示を保持する必要があります。

このドキュメントでは、ADKフレームワークとGema3モデルを利用して、機能が充実したYouTube検索システムを構築する方法が完全に説明されています。モジュール化された設計と明確なコード構造により、LLMの実際のアプリケーションにおける強力な機能が示されています。