はじめに
七尾百合子さん、お誕生日 127日目 おめでとうございます！ nikkieです。
気になるライブラリに(deep) researchっぽい例があったので動かしました。
目次
genai-processors が来ったぞ〜
Googleはすでにgoogle-genai（など）といったSDKをリリースしている1のですが、この7月に新たなSDKを投入しました。
google-genaiをラップしています。
Today, we're introducing GenAI Processors, a new open-source Python library from Google DeepMind designed to bring structure and simplicity to these challenges.
なんでもProcessorというインターフェースを導入し、入力の扱いからモデル呼び出し、出力の処理までをProcessorインターフェースで統一するという構想
At its core, GenAI Processors treat all input and output as asynchronous streams of
ProcessorParts(i.e. two-way aka bidirectional streaming).
今回は立ち入りませんが、Liveなアプリケーション開発もやりやすくなることを狙っている印象を受けました。
Research Agent Exampleを動かす
genai-processorsにはexamplesが同梱されています！2
その中からResearch Agentを動かします。
https://github.com/google-gemini/genai-processors/tree/v1.0.5/examples/research
Automate Information Gathering and Synthesis with GenAI Processors.
動かしているnotebookがあったので、これをスクリプト化します。
Research the best things about owning dalmatians!
出力はこちら
https://gist.github.com/ftnext/9fd7290b79a496a34e9a255777154ce7
- レポートの前にトピック出し（5つ）
- 各トピックを調査（Web検索）
- 調査を統合してレポート生成
Processorインターフェースに統一された一端を覗く
Research Agentの実装を覗きます。
self._pipeline = p_preamble + p_suffix + self._p_genai_model
self._pipeline = (
p_verbalizer + p_preamble + p_suffix + self._genai_processor
)
https://github.com/google-gemini/genai-processors/blob/v1.0.5/examples/research/agent.py#L118-L125
self._pipeline = (
p_topic_generator
+ p_topic_researcher
+ p_topic_verbalizer
+ p_preamble
+ p_suffix
+ p_genai_model
)
ここの + で組合せていけるところが売りみたいですね。
レゴブロックっぽい、シンプル！
https://github.com/google-gemini/genai-processors/tree/v1.0.5?tab=readme-ov-file#-key-features
Modular: Breaks down complex tasks into reusable Processor and PartProcessor units, which are easily chained (
+) or parallelized (//) to create sophisticated data flows and agentic behaviors.
より深く理解するには以下のnotebookが積ん読です。
- https://github.com/google-gemini/genai-processors/blob/v1.0.5/notebooks/content_api_intro.ipynb
- https://github.com/google-gemini/genai-processors/blob/v1.0.5/notebooks/processor_intro.ipynb
終わりに
Googleが発表したgenai-processorsのResearch Agent Exampleを動かしてみました。
例として同梱されているのですぐに動きましたね。
genai-processorsは構想が面白いと思うので、理解を深めていきたいところ！
researchの仕組みは、以下の並列検索と同じなんですよね。
deepにする余地は残されていそうな印象でした。
- Google、またあんた新しいSDK作って！ ↩
- Pydantic AIを思い出しました https://ai.pydantic.dev/examples/↩
