AI AGENT HARNESSクラウド別

Google CloudのAgent Harness設計｜Agent Platform・ADK・Runtimeの選び方

検索意図：Google Cloud AIエージェント Agent Runtime ADK Memory Bank セキュリティ料金

結論

2026年8月時点の正式な上位名称はGemini Enterprise Agent Platformで、旧Vertex AI Agent EngineはAgent Runtimeへ移行しました。Agent HarnessはGoogle Cloudの製品名ではなく、ADK、Runtime、Sessions、Memory Bank、評価、IAM、ネットワーク、暗号鍵、監視を一つの運用設計として扱うBlueAIの判断フレームです。

対象：Google CloudでAIエージェントを本番化するDX責任者・クラウド・セキュリティアーキテクト・AIエージェントの開発・運用責任者更新：2026-08-18次回確認：2026-09-18

Agent Harness内を探す⌄

FIT / NO-FIT

先に、導入対象かを判定する

向いている条件

✓Google CloudのIAM、監査、ネットワーク、鍵管理とエージェント実行を同じ統制下に置きたい
✓ADKまたは対応OSSフレームワークで開発し、マネージドRuntimeへデプロイしたい
✓会話中の状態と長期記憶を分け、ユーザーID単位のアクセス制御と削除を設計できる
✓Preview依存、リージョン、クォータ、従量課金を継続レビューできる

まだ導入しない条件

—Code Executionを日本リージョンのGA機能として必須利用したい
—評価データにもCMEK、VPC-SC、Access Transparencyが必須だが代替評価基盤を用意できない
—外部送信、更新、削除を人の承認や停止手段なしで全面自動化したい
—従量課金とクォータを監視できず、固定費だけで運用したい

DECISION CRITERIA

発注前に確認する判断基準

01製品境界

開発フレームワークとマネージド実行基盤を分けて選べるか

進められる状態: ADKは開発・オーケストレーション、Agent Runtimeはデプロイ・実行・スケール、Sessions／Memory Bankは状態管理として責任を分ける
止めるサイン: ADK、Agent Runtime、旧Agent Engine、API上のReasoningEngineを同じ製品名として要件や見積を作る

02提供段階

GA機能とPreview機能を業務重要度に合わせて分けられるか

進められる状態: Runtime、Sessions、Memory Bank、Agent Identity基盤をGA前提とし、Code Execution、Agent RuntimeのエージェントIDアクセス方式、統合評価などPreview依存を台帳化して代替手段を持つ
止めるサイン: v1beta1やPreview機能を、変更・サポート制約の承認なしに基幹処理へ組み込む

03ID・権限

人、エージェント、サービスアカウントの権限を分離できるか

進められる状態: 利用者には必要なIAMロールだけを付与し、エージェントごとの権限または専用サービスアカウントでデータとツールを最小権限化する
止めるサイン: 複数エージェントで広い権限の既定サービスアカウントやAPIキーを共有する

04ネットワーク・鍵

PSC、VPC-SC、CMEK、リージョンを同時に設計できるか

進められる状態: 非公開接続、外向き通信、鍵の所在、データ所在地、再作成が必要な変更を本番前に決める
止めるサイン: グローバルSessions／Memory BankでCMEKを使える前提にする、またはPSCを後から無停止で変更できる前提にする

05費用・クォータ

モデル以外の実行・記憶・評価・運用費を計測できるか

進められる状態: Agent Compute、Memory、Storage、Sessions／Memory Bank操作、モデル、評価、ログ、人の確認工数を利用量で試算し、ピーク負荷のクォータも確認する
止めるサイン: LLMトークン単価だけで総費用を見積もり、サンドボックス、保存、評価、監視、再試行を除外する

OPERATING FLOW

業務を完了するまでの役割分担

0101 / DEFINE

業務・権限・証跡を定義

対象業務、正本データ、許可ツール、人の承認、停止条件、保存・削除要件を先に確定する。

責任：業務責任者＋クラウドアーキテクト

0202 / BUILD & EVAL

ADKで構築し評価ケースを実行

ローカルまたは検証環境で、正常系、権限拒否、ツール失敗、プロンプトインジェクションを含む評価ケースとトレースを確認する。

責任：AI開発チーム

0303 / DEPLOY

Runtimeとコンテキストを分離して配備

Agent Runtime、Sessions、Memory Bank、必要時のみSandboxを構成し、ID、PSC、CMEK、リージョン、上限を適用する。

責任：クラウド基盤・セキュリティ

0404 / OPERATE

品質・費用・変更を継続管理

トレース、エラー、拒否、記憶、費用、クォータを監視し、モデル・権限・Preview機能の変更時に再評価する。

責任：AgentOps＋業務責任者

REFERENCE ARCHITECTURE

Agent Platformを使う責任分離型Agent Harness

01 / EXPERIENCE

業務UI・API・承認画面

利用者の依頼と、人が確認・差戻し・停止する境界を提供する。

02 / DEVELOPMENT

Agent Development Kit

エージェント、ツール、ワークフロー、マルチエージェント連携をコードと評価可能な形で定義する。

03 / RUNTIME

Agent Runtime

エージェントをデプロイ、実行、スケールし、オブザーバビリティへ接続する。

04 / CONTEXT

Sessions / Memory Bank

会話イベントと一時状態、複数セッションをまたぐ長期記憶を分離して管理する。

05 / TOOLS

Approved APIs / Code Execution

許可APIを最小権限で呼び、信頼できないコードはPreviewの隔離Sandboxへ限定する。

06 / CONTROL

IAM / PSC / CMEK / Evaluation

ID、非公開通信、保存時暗号化、品質評価、監査、費用、停止を横断管理する。

横断制御

Agent Platform Userなど必要最小限のIAMロール
エージェント単位のIDまたは専用サービスアカウント
PSCインターフェースと明示的な外向き通信経路
同一リージョンのCMEKと鍵変更時の再配備計画
Sessions／Memory BankのIDスコープ・TTL・削除
評価ケース、トレース、費用・クォータアラート
Preview機能台帳とKill Switch

Google Cloudの公式名称に「Agent Harness」という単一製品はありません。現在の正式プロダクト群を、業務責任・人の承認・停止・費用まで含むBlueAIの運用レイヤとして組み合わせます。APIリソース名のReasoningEngineは後方互換のため残っています。

USE CASES

最初に検証する3業務

社内ナレッジ回答支援

入力: 利用者の質問、閲覧権限、承認済み社内文書
Agentの処理: 権限内検索、根拠抽出、回答案作成、セッションへのイベント記録
成果物: 出典と未確認点を含む回答案
人が決める範囲: 人事・法務・規制判断は所管部署へ移管し、権限外文書は取得しない

最初のKPI：確認込み回答時間、出典不備率、権限越境件数

顧客対応の継続支援

入力: 問い合わせ、製品文書、セッション履歴、許可された長期記憶
Agentの処理: 意図分類、関連履歴取得、回答案と次アクションの作成
成果物: 根拠、確信度、エスカレーション条件つき回答案
人が決める範囲: 対外送信、返金、契約変更、機微情報の記憶化は担当者が承認する

最初のKPI：処理時間、修正率、誤記憶・不要記憶の削除件数

限定データ分析エージェント

入力: 承認済みデータファイルと分析依頼
Agentの処理: 隔離Sandboxでコード生成・実行・結果検査
成果物: 実行コード、標準出力、生成ファイル、前提とエラー
人が決める範囲: Code ExecutionのPreview・リージョン・ネットワーク非接続を受容できる検証用途に限定し、意思決定は人が行う

最初のKPI：再実行率、失敗率、人の検算時間、費用

ROI / TCO

効果と費用を同じ前提で比べる

業務便益からAgent Platform総運用費を差し引く

対象件数 ×（現在時間 − 導入後の確認・修正・例外対応を含む人手時間）× 時間単価 −（Agent Compute費＋Memory費＋Storage費＋モデル費＋評価・監視費＋（基盤運用工数 × 時間単価））

対象件数、現在時間、確認・修正後時間を自社で実測する
RuntimeとSandboxの稼働、Sessions／Memory Bankの保存・操作、モデル利用を別々に計測する
評価、ログ確認、権限レビュー、メモリ削除、障害対応を運用工数へ含める
無料枠、Preview中の課金挙動、将来単価を恒久前提にしない

検討例：先行1業務で2〜4週間の利用量と確認時間を測り、保守・標準・積極の3条件に分けて月次純便益を比較する。単価は見積時点の公式料金とCloud SKUへ差し替える。

BlueAI試算モデルです。Google Cloudの性能、削減率、費用、回収期間を保証せず、公式料金と自社実績で更新します。

Runtime・Sandbox計算資源

CPU・メモリ、最小インスタンス、実行時間、同時実行、再試行が増えるほど上がる

Agent RuntimeとCode Execution／Computer UseなどのSandboxは、Agent ComputeとAgent Memoryの利用量が主要因になる。

Sessions・Memory Bank

保存期間、イベント数、記憶数、検索・更新頻度、モデル利用量で変動する

会話履歴、状態、長期記憶の保存量、読み書き操作、記憶生成・検索で使うモデルを分けて見る。

評価・オブザーバビリティ

評価ケース数、トレース量、保持期間、評価頻度が増えるほど上がる

評価データ、判定モデル、トレース・ログの保存、オンライン監視、再評価の頻度を含める。

セキュリティ・ネットワーク運用

環境・リージョン・鍵・ネットワーク境界・監査単位が増えるほど上がる

PSC、DNS、プロキシ、Cloud NAT、CMEK、IAMレビュー、VPC-SC、監査対応の構築・運用工数。

STOP CONDITIONS

失敗を小さく止める条件

旧称と現行名の混在

兆候：設計書はAgent Runtime、SDKやAPIはagent_engines／ReasoningEngine、古い資料はVertex AI Agent Engineと表記される

対応：正式名称、SDK名、APIリソース名の対応表を設計書に置き、旧URLや古い料金表を根拠にしない

Preview機能への無自覚な依存

兆候：Code Execution、Agent RuntimeのPreview扱いのエージェントIDアクセス方式、統合評価などをGAとしてSLAや監査要件へ記載する

対応：機能単位でリリース段階、APIバージョン、リージョン、代替手段、撤退条件を台帳化する

長期記憶の汚染・過剰保存

兆候：誤情報、命令文、不要な機微情報がMemory Bankへ保存され、後続セッションで再利用される

対応：生成対象、IDスコープ、TTL、削除、リビジョン、人のレビュー、Model Armor・敵対的テストを組み合わせる

鍵・ネットワーク変更での再作成

兆候：本番後にCMEK鍵、PSCインターフェース、グローバルエンドポイント要件の変更が発生する

対応：再配備とデータ移行を前提に環境をコード化し、鍵・リージョン・PSCを本番前の設計ゲートにする

クォータ・費用の急増

兆候：429、長いセッション、過剰なイベント、記憶検索、再試行、Sandbox維持が増える

対応：ピーク負荷を事前計算し、回数・TTL・入力長・再試行を制限し、クォータと予算のアラートを設定する

90-DAY ROADMAP

90日で本番判断まで進める

0〜30日

名称・機能・責任境界を確定

—対象業務と現在工数を実測
—現行名称とGA／Preview台帳を作成
—データ、ツール、承認、停止、保存・削除要件を定義
—リージョンと料金構造切替を確認

判定：Preview依存と代替手段を含む構成・責任・費用項目が承認される

31〜60日

ADKとAgent Platformで安全性を検証

—正常・異常・権限拒否を含む評価ケースを実行
—SessionsとMemory Bankの分離・削除を試験
—IAM、PSC、CMEK、Sandbox制約を検証
—利用量と確認時間を計測

判定：重大越境0件で、停止・削除・再評価を再現でき、総費用の入力値が得られる

61〜90日

限定本番と継続判断

—対象者・実行上限・ツールを限定して配備
—品質、費用、クォータ、記憶を週次確認
—Preview・SDK・料金・リージョン変更をレビュー
—拡張・維持・停止を判断

適用範囲：Google Cloud公式機能を、計画・実行・記憶・評価・権限・監査・停止の導入判断へ対応づける編集フレーム。

提供状態：Google Cloudの正式製品名ではない。公式仕様と案件レビューに応じて月次確認する。

確認日
2026-08-18

BlueAI試算

株式会社BlueAI

BlueAI Agent Harness ROI試算モデル

適用範囲：業務便益からRuntime、モデル、コンテキスト、評価、監視、運用工数を差し引く計算枠。市場平均や成果保証ではない。

提供状態：入力前提、Google Cloud SKU、為替、実績利用量を案件ごとに更新する。

確認日
2026-08-18

執筆：株式会社BlueAI技術レビュー：BlueAI 技術レビュー次回確認：2026-09-18

RELATED GUIDES

01 基礎・比較

AGENT HARNESS / FOUNDATION

Agent Harness完全ガイド

Agent Harnessは、モデルにツールを渡すだけの部品ではなく、依頼受付から計画、権限確認、実行、人の承認、記録、停止までを管理する実行基盤です。最初は1業務・読み取り中心・承認必須で検証します。

BlueAI実務フレームBlueAI試算

更新 2026-08-18
技術レビュー：BlueAI 技術レビュー設計条件を見る →

02 基礎・比較

AGENT HARNESS / FOUNDATION

Agent Harnessのセキュリティ

Agent Harnessのsecurityは、モデルを信用して権限を渡す設計ではなく、入力を未信頼として扱い、専用ID・最小権限・tool policy・人の承認・完全な証跡・即時停止を実行基盤側で強制します。

BlueAI実務フレームBlueAI試算

更新 2026-08-18
技術レビュー：BlueAI 技術レビュー設計条件を見る →

03 基礎・比較

AGENT HARNESS / FOUNDATION

Agent Harness基盤比較

製品名ではなく、必要なsurfaceと自社が所有する範囲で選びます。DeepSeek Harnessは公式OSSですがDeveloper Previewかつprereleaseで、安定した本番標準基盤とは断定できません。LangGraphは低レベルorchestration、OpenAI Agents SDKはagent primitiveを組むSDKとして評価します。

BlueAI実務フレームBlueAI試算

更新 2026-08-18
技術レビュー：BlueAI 技術レビュー設計条件を見る →

FROM GUIDE TO DECISION

自社の業務・費用・承認条件に置き換える。

一般情報は登録なしで確認できます。次に、AI利益MAPで投資回収を試算し、RFPで権限・評価・停止条件を発注文書へ落とします。

AI利益MAPでROI試算 →RFPを作成 →構成を相談する →

先に、導入対象かを判定する

向いている条件

まだ導入しない条件

発注前に確認する判断基準

開発フレームワークとマネージド実行基盤を分けて選べるか

GA機能とPreview機能を業務重要度に合わせて分けられるか

人、エージェント、サービスアカウントの権限を分離できるか

PSC、VPC-SC、CMEK、リージョンを同時に設計できるか

モデル以外の実行・記憶・評価・運用費を計測できるか

業務を完了するまでの役割分担

業務・権限・証跡を定義

ADKで構築し評価ケースを実行

Runtimeとコンテキストを分離して配備

品質・費用・変更を継続管理

Agent Platformを使う責任分離型Agent Harness

業務UI・API・承認画面

Agent Development Kit

Agent Runtime

Sessions / Memory Bank

Approved APIs / Code Execution

IAM / PSC / CMEK / Evaluation

最初に検証する3業務

社内ナレッジ回答支援

顧客対応の継続支援

限定データ分析エージェント

効果と費用を同じ前提で比べる

Runtime・Sandbox計算資源

Sessions・Memory Bank

評価・オブザーバビリティ

セキュリティ・ネットワーク運用

失敗を小さく止める条件

旧称と現行名の混在

Preview機能への無自覚な依存

長期記憶の汚染・過剰保存

鍵・ネットワーク変更での再作成

クォータ・費用の急増

90日で本番判断まで進める

名称・機能・責任境界を確定

ADKとAgent Platformで安全性を検証

限定本番と継続判断

根拠・確認範囲・更新日

別の軸から判断する

Agent Harness完全ガイド

Agent Harnessのセキュリティ

Agent Harness基盤比較

自社の業務・費用・承認条件に置き換える。