エージェントクライアントプロトコル (Agent Client Protocol)
エージェントクライアントプロトコル (Agent Client Protocol: ACP) は、クライアントアプリケーションが一貫した双方向インターフェースを介して AI エージェントと通信できるようにする、オープンソースの標準化されたプロトコルです。 Koog エージェントに ACP を実装することで、IDE などの ACP 準拠のあらゆる環境に簡単に統合できるようになります。
プロトコルの詳細については、Agent Client Protocol のドキュメントを参照してください。
Koog との統合
Koog フレームワークは、ACP Kotlin SDK を使用し、追加の API 拡張機能を介して ACP と統合します。 この統合により、以下が可能になります。
- Koog エージェントと ACP 準拠のクライアントアプリケーション間の標準化された通信
- ツール呼び出し、エージェントの思考、および完了に関する実行状況の自動更新
- Koog のマルチモーダルメッセージ形式と ACP のコンテンツブロック間のシームレスなメッセージ変換
- Koog のエージェントの状態から ACP セッションイベントへのライフサイクルマッピング
NOTE
ACP Kotlin SDK は JVM 固有であるため、ACP 統合は現在 JVM プラットフォームでのみ利用可能です。
依存関係の追加
ACP サポートはオプションの機能 (feature) であり、Koog ではデフォルトでは利用できません。 Koog エージェントに ACP を実装するには、ai.koog:agents-features-acp の依存関係を追加してください。 このモジュール自体が com.agentclientprotocol:acp に依存しています。
例えば、build.gradle.kts の場合は以下のようになります。
dependencies {
implementation("ai.koog:agents-features-acp:$koogVersion")
}Koog エージェントで ACP を有効にする
Koog エージェントの内部イベントシステムを ACP プロトコルと橋渡しするには、ai.koog.agents.features.acp.AcpAgent 機能をインストールします。 インストールされると、この機能はライフサイクルイベント(ツール呼び出しや LLM のレスポンスなど)をリッスンし、それらを ACP クライアントに送信します。
val agent = AIAgent(
promptExecutor = simpleOpenAIExecutor(System.getenv("OPENAI_API_KEY")),
llmModel = OpenAIModels.Chat.GPT4o
) {
install(AcpAgent) {
this.sessionId = sessionId
this.protocol = protocol
this.eventsProducer = eventsProducer
this.setDefaultNotifications = true
}
}主な構成オプション:
sessionId: 現在の会話セッションを識別する一意の文字列。protocol: 低レベルの通信に使用されるcom.agentclientprotocol.protocol.Protocolのインスタンス。eventsProducer: ACP イベントが送信されるkotlinx.coroutines.channels.ProducerScope<Event>。 詳細については、イベントストリーミングを参照してください。setDefaultNotifications: エージェントのライフサイクルイベントに対してデフォルトの通知ハンドラーを登録するかどうか。 詳細については、エージェント通知の処理を参照してください。
このエージェントは、次の章で説明するように、ACP セッションのスコープ内で実行する必要があります。
ACP 対応エージェントの実装
Koog エージェントを ACP クライアントに接続するには、ACP Kotlin SDK の 2 つのコアインターフェースを実装します。
AgentSupport: エージェントのアイデンティティ、機能、およびセッションのライフサイクル(セッションの作成や読み込み)を管理します。AgentSession: 単一の会話セッションを管理し、promptの実行を処理し、キャンセルの管理を行います。
AgentSession の prompt() メソッド内で、ACP 対応の Koog エージェントを初期化して実行します。以下に例を示します。
=== "AgentSession"
<!--- INCLUDE
import ai.koog.agents.core.agent.AIAgent
import ai.koog.agents.core.agent.config.AIAgentConfig
import ai.koog.agents.features.acp.AcpAgent
import ai.koog.agents.features.acp.toKoogMessage
import ai.koog.prompt.dsl.Prompt
import ai.koog.prompt.dsl.prompt
import ai.koog.prompt.executor.clients.openai.OpenAIModels
import ai.koog.prompt.executor.model.PromptExecutor
import com.agentclientprotocol.agent.AgentSession
import com.agentclientprotocol.common.Event
import com.agentclientprotocol.model.ContentBlock
import com.agentclientprotocol.model.SessionId
import com.agentclientprotocol.protocol.Protocol
import kotlinx.coroutines.Deferred
import kotlinx.coroutines.async
import kotlinx.coroutines.flow.Flow
import kotlinx.coroutines.flow.channelFlow
import kotlinx.coroutines.sync.Mutex
import kotlinx.coroutines.sync.withLock
import ai.koog.utils.time.KoogClock
import kotlinx.serialization.json.JsonElement
-->
```kotlin
class MyAgentSession(
override val sessionId: SessionId,
private val promptExecutor: PromptExecutor,
private val protocol: Protocol,
private val clock: KoogClock
) : AgentSession {
private var agentJob: Deferred<Unit>? = null
private val agentMutex = Mutex()
override suspend fun prompt(
content: List<ContentBlock>,
_meta: JsonElement?
): Flow<Event> = channelFlow {
val agentConfig = AIAgentConfig(
prompt = prompt("acp") {
system("You are a helpful assistant.")
}.appendPrompt(content),
model = OpenAIModels.Chat.GPT4o,
maxAgentIterations = 1000
)
// 一度に 1 つのエージェントセッションのみが実行されるようにする
agentMutex.withLock {
val agent = AIAgent(
promptExecutor = promptExecutor,
agentConfig = agentConfig
) {
install(AcpAgent) {
this.sessionId = [email protected]
this.protocol = [email protected]
this.eventsProducer = this@channelFlow
this.setDefaultNotifications = true
}
}
agentJob = async { agent.run("Hello. How can you help me?") }
agentJob?.await()
}
}
private fun Prompt.appendPrompt(content: List<ContentBlock>): Prompt {
return withMessages { messages ->
messages + listOf(content.toKoogMessage(clock))
}
}
override suspend fun cancel() {
agentJob?.cancel()
}
}
```
<!--- KNIT example-agent-client-protocol-02.kt -->
=== "AgentSupport"
<!--- INCLUDE
import ai.koog.prompt.executor.model.PromptExecutor
import com.agentclientprotocol.agent.AgentInfo
import com.agentclientprotocol.agent.AgentSession
import com.agentclientprotocol.agent.AgentSupport
import com.agentclientprotocol.client.ClientInfo
import com.agentclientprotocol.common.Event
import com.agentclientprotocol.common.SessionCreationParameters
import com.agentclientprotocol.model.AgentCapabilities
import com.agentclientprotocol.model.ContentBlock
import com.agentclientprotocol.model.LATEST_PROTOCOL_VERSION
import com.agentclientprotocol.model.PromptCapabilities
import com.agentclientprotocol.model.SessionId
import com.agentclientprotocol.protocol.Protocol
import kotlinx.coroutines.flow.Flow
import kotlinx.serialization.json.JsonElement
import ai.koog.utils.time.KoogClock
import kotlin.uuid.ExperimentalUuidApi
import kotlin.uuid.Uuid
class MyAgentSession(
override val sessionId: SessionId,
private val promptExecutor: PromptExecutor,
private val protocol: Protocol,
private val clock: KoogClock
): AgentSession {
override suspend fun prompt(
content: List<ContentBlock>,
_meta: JsonElement?
): Flow<Event> {
TODO("Not yet implemented")
}
}
-->
```kotlin
class MyAgentSupport(
private val promptExecutor: PromptExecutor,
private val clock: KoogClock,
private val protocol: Protocol,
) : AgentSupport {
override suspend fun initialize(clientInfo: ClientInfo): AgentInfo {
return AgentInfo(
protocolVersion = LATEST_PROTOCOL_VERSION,
capabilities = AgentCapabilities(
loadSession = false, // セッションの永続化を実装する場合は true に設定
promptCapabilities = PromptCapabilities(
audio = false,
image = false,
embeddedContext = true
)
)
)
}
@OptIn(ExperimentalUuidApi::class)
override suspend fun createSession(sessionParameters: SessionCreationParameters): AgentSession {
val sessionId = SessionId(Uuid.random().toString())
return MyAgentSession(sessionId, promptExecutor, protocol, clock)
}
override suspend fun loadSession(sessionId: SessionId, sessionParameters: SessionCreationParameters): AgentSession {
throw UnsupportedOperationException("Session loading not implemented")
}
}
```
<!--- KNIT example-agent-client-protocol-03.kt -->
イベントストリーミング
例の AgentSession では、イベントの channelFlow を返す prompt() 関数を定義しています。 次に、this@channelFlow を eventsProducer として AcpAgent 機能をインストールします。 これにより、異なるコルーチンからイベントを送信できるようになります。
実行の同期化
例の AgentSession では、ACP が前の実行が終了するまで新しいエージェントの実行をトリガーすべきではないため、ミューテックスを使用してエージェントインスタンスへのアクセスを同期しています。 このため、エージェントの作成と実行は、定義されたミューテックスに対する withLock のスコープ内で行われます。
また、エージェントが途中でキャンセルされないように、channelFlow スコープ内でエージェントを非同期実行し、agentJob という Deferred ジョブとして管理しています。
ACP クライアント入力の処理
ACP クライアントは、ユーザー入力を ContentBlock オブジェクトのリストとして送信します。 これらを Koog で処理するには、List<ContentBlock>.toKoogMessage() 拡張関数を使用して ACP コンテンツブロックを Message.User に変換し、それをエージェントのプロンプトに追加します。
例の AgentSession では、ACP セッションで初期エージェントプロンプトを拡張するためのプライベート関数を定義しています。
private fun Prompt.appendPrompt(content: List<ContentBlock>): Prompt {
return withMessages { messages ->
messages + listOf(content.toKoogMessage(clock))
}
}NOTE
メッセージにタイムスタンプを付与するために、KoogClock インスタンスが必要です。
詳細については、メッセージの変換を参照してください。
メッセージの変換
agents-features-acp モジュールは、Koog の内部メッセージタイプと ACP コンテンツブロックをシームレスに変換するための拡張関数を提供します。
ACP クライアントから入力を受信する際は、以下の関数を使用します。
List<ContentBlock>.toKoogMessage()は、ACP コンテンツブロックのリストをMessage.Userに変換します。ContentBlock.toKoogContentPart()は、単一の ACP コンテンツブロックをContentPartに変換します。
Koog メッセージから ACP イベントまたはコンテンツブロックを作成する際は、以下の関数を使用します。
Message.Response.toAcpEvents()は、Message.Responseを ACP セッション更新イベントのリストに変換します。ContentPart.toAcpContentBlock()は、ContentPartを単一の ACP コンテンツブロックに変換します。
エージェント通知の処理
デフォルトでは setDefaultNotifications は true に設定されており、ACP 対応エージェントは以下の通知を自動的に処理します。
エージェントの完了
エージェントが正常に完了したときに、
StopReason.END_TURNを含むPromptResponseEventを送信します。エージェント実行の失敗
適切な停止理由を含む
PromptResponseEventを送信します。- エージェントが最大反復回数を超えた場合は
StopReason.MAX_TURN_REQUESTS - その他の実行失敗については
StopReason.REFUSAL
- エージェントが最大反復回数を超えた場合は
LLM のレスポンス
LLM のレスポンスを ACP イベント(テキスト、ツール呼び出し、推論)として変換し、送信します。
ツール呼び出しのライフサイクル
ツール呼び出しのステータス変更を報告します。
- ツール呼び出し開始時の
ToolCallStatus.IN_PROGRESS - ツール呼び出し成功時の
ToolCallStatus.COMPLETED - ツール呼び出し失敗時の
ToolCallStatus.FAILED
- ツール呼び出し開始時の
通知処理をカスタマイズしたい場合は、setDefaultNotifications = false に設定し、仕様に従ってエージェントイベントを処理してください。
カスタムイベントの送信
自動通知に加えて、withAcpAgent ブロック内の sendEvent を使用して、エージェント実行中の任意の時点で ACP クライアントにカスタムイベントを送信できます。 これは、進捗状況の更新、カスタムステータスメッセージ、またはプランの更新に役立ちます。
これは AIAgentContext 内、例えばノード内で行うことができます。
val plan: Plan = TODO()
val strategy = strategy<Unit, Unit>("my-strategy") {
val node by node<Unit, Unit> {
withAcpAgent {
sendEvent(
Event.SessionUpdateEvent(
SessionUpdate.PlanUpdate(plan.entries)
)
)
}
}
}また、基盤となる protocol にアクセスして、認証リクエストなどのカスタムリクエストをクライアントに送信することもできます。
val strategy = strategy<Unit, Unit>("my-strategy") {
val node by node<Unit, Unit> {
withAcpAgent {
protocol.sendRequest(
AcpMethod.AgentMethods.Authenticate,
AuthenticateRequest(methodId = AuthMethodId("Google"))
)
}
}
}使用例
Koog リポジトリの /examples の下に、動作する Koog エージェントの例があります。
コンソールベースの ACP クライアントの実行
この例では、シンプルな Koog エージェントとやり取りするコンソールベースの ACP クライアントを実行します。
- /examples/simple-examples を開きます。
- LLM プロバイダーの API キーを構成する方法については、README を参照してください。
runExampleAcpAppGradle タスクを実行します。- コンソールで ACP クライアントが起動したら、エージェントへのリクエストを入力します。例:text
List files in the current directory and create a new file named 'acp-test.txt' with the content 'Hello from ACP!'. - コンソールのイベントトレースを観察します。Koog イベントがどのように ACP イベントに変換され、クライアントに送信されるかを確認できます。
ACP 対応の Koog エージェントを JetBrains IDE に接続する
この例では、ACP 対応エージェントを作成し、IntelliJ IDEA に接続する方法を示します。
/examples/acp-agent を開きます。
installDistGradle タスクを実行します。これにより、エージェントの実行ファイル
build/install/acp-agent/bin/acp-agent(Windows の場合はacp-agent.bat)が作成されます。IntelliJ IDEA (または他の JetBrains IDE) を開きます。
AI Chat > Options > Add Custom Agent に移動します。
開いた
acp.jsonファイルに、以下を貼り付けます。json{ "agent_servers": { "Koog Agent": { "command": "/absolute/path/to/acp-agent/build/install/acp-agent/bin/acp-agent", "args": [], "env": { "OPENAI_API_KEY": "ここにAPIキーを貼り付け" } } } }構成パラメータ:
agent_servers: 1 つ以上のエージェント構成を含むオブジェクトKoog Agent: IDE のエージェントセレクターに表示される表示名command: エージェント実行ファイルへの絶対パスargs: コマンドライン引数(このエージェントの場合は空)env: エージェントプロセスに渡される環境変数(この例では OpenAI API キー)
エージェントが AI Chat ツールウィンドウで利用可能になります。
カスタムエージェントを IDE に追加する方法の詳細については、AI Assistant のドキュメントおよびこちらのブログ記事を参照してください。
