ai-services

AI サービススキル

App Platform アプリケーション向けに DigitalOcean Gradient AI Platform を設定します。

ヒント：これは App Platform ライブラリに含まれる、特定用途向けのスキルです。複雑な複数ステップのプロジェクトでは、段階的なアプローチを作成するために planner スキルの利用を検討してください。利用可能なすべてのスキルの概要については、ルートの SKILL.md を参照してください。

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クイック判断

What do you need?
├── Simple LLM API calls → Serverless Inference
│   OpenAI-compatible API, no agent management
│
└── Full AI agents → Agent Development Kit (ADK)
    Knowledge bases, RAG, guardrails, multi-agent routing

必要な機能	ソリューション	参照先
LLM モデルを直接呼び出す	Serverless Inference	serverless-inference.md
ナレッジベースを備えたエージェントを構築する	ADK	agent-development-kit.md
コンテンツのフィルタリング／ガードレール	ADK	agent-development-kit.md
マルチエージェントのワークフロー	ADK	agent-development-kit.md

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認証情報の管理

モデルアクセスキーは、標準的な認証情報の階層に従います。

1. GitHub Secrets（推奨）：ユーザーがキーを作成 → GitHub Secrets に追加 → アプリの仕様から参照
2. App Platform Secrets：type: SECRET を指定して doctl apps update で設定

# App Spec pattern
envs:
  - key: MODEL_ACCESS_KEY
    scope: RUN_TIME
    type: SECRET
    value: ${MODEL_ACCESS_KEY}   # From GitHub Secrets

キーの作成：コントロールパネル → Serverless Inference → Model Access Keys

キーが表示されるのは作成後の一度だけです。安全に保管してください。

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クイックスタート：Serverless Inference

# .do/app.yaml
services:
  - name: api
    envs:
      - key: MODEL_ACCESS_KEY
        scope: RUN_TIME
        type: SECRET
        value: ${MODEL_ACCESS_KEY}
      - key: INFERENCE_ENDPOINT
        value: https://inference.do-ai.run

# Python SDK (OpenAI-compatible)
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    base_url=os.environ["INFERENCE_ENDPOINT"] + "/v1",
    api_key=os.environ["MODEL_ACCESS_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.3-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)

完全ガイド：serverless-inference.md を参照してください。

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クイックスタート：Agent Development Kit

# Install and configure
pip install gradient-adk
gradient agent configure

# Run locally
gradient agent run
# → http://localhost:8080/run

# Deploy to DigitalOcean
gradient agent deploy

# Agent entrypoint
from gradient_adk import entrypoint

@entrypoint
def entry(payload, context):
    query = payload["prompt"]
    return {"response": "Hello from agent!"}

完全ガイド：agent-development-kit.md を参照してください。

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利用可能なモデル

モデル	用途
llama3.3-70b-instruct	汎用、高品質
llama3-8b	高速、低コスト
mistral-7b	効率的、多言語対応

# List all available models
doctl genai list-models

現在の提供状況については、Gradient AI Models を確認してください。

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参考ファイル

• serverless-inference.md — SDK のセットアップ、API パラメーター、例
• agent-development-kit.md — ADK のワークフロー、ナレッジベース、ガードレール

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簡単なトラブルシューティング

エラー	原因	対処方法
401 Unauthorized	モデルアクセスキーが無効です	GitHub Secrets のキーを確認してください
Model not found	モデル ID が無効です	doctl genai list-models を実行してください
Rate limit exceeded	リクエストが多すぎます	指数バックオフを実装してください
ADK deploy fails	トークンのスコープが不足しています	genai の CRUD と project の read スコープがあることを確認してください

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他のスキルとの連携

• → designer：アプリの仕様に AI サービスの環境変数を追加します
• → deployment：モデルアクセスキーを GitHub Secrets に保存します
• → devcontainers：デプロイ前に AI 統合をローカルでテストします
• → planner：AI 対応アプリのデプロイを計画します

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ドキュメントへのリンク

• Gradient AI Platform
• 利用可能なモデル
• Serverless Inference
• Agent Development Kit