コールバック

ADK-RustのCallbacksは、主要な実行ポイントでAgentの動作を監視、カスタマイズ、制御するためのフックを提供します。これらにより、ログ記録、ガードレール、キャッシュ、応答の変更などが可能になります。

概要

ADK-Rustは、Agent実行のさまざまな段階をインターセプトする6つのコールバックタイプをサポートしています。

コールバックタイプ

Agentコールバック

Agentコールバックは、Agentの実行サイクル全体をラップします。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

// BeforeAgentCallback型シグネチャ
type BeforeAgentCallback = Box<
    dyn Fn(Arc<dyn CallbackContext>) 
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Option<Content>>> + Send>> 
    + Send + Sync
>;

// AfterAgentCallback型シグネチャ  
type AfterAgentCallback = Box<
    dyn Fn(Arc<dyn CallbackContext>) 
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Option<Content>>> + Send>> 
    + Send + Sync
>;

モデルコールバック

モデルコールバックは、LLMのリクエストとレスポンスをインターセプトします。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

// BeforeModelResult - コールバック後の動作を制御します
pub enum BeforeModelResult {
    Continue(LlmRequest),  // (変更された可能性のある)リクエストで続行
    Skip(LlmResponse),     // モデル呼び出しをスキップし、この応答を使用
}

// BeforeModelCallback - リクエストを変更するか、モデル呼び出しをスキップできます
type BeforeModelCallback = Box<
    dyn Fn(Arc<dyn CallbackContext>, LlmRequest)
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<BeforeModelResult>> + Send>>
    + Send + Sync
>;

// AfterModelCallback - 応答を変更できます
type AfterModelCallback = Box<
    dyn Fn(Arc<dyn CallbackContext>, LlmResponse)
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Option<LlmResponse>>> + Send>>
    + Send + Sync
>;

Toolコールバック

Toolコールバックは、Toolの実行をインターセプトします。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

// BeforeToolCallback - Some(Content)を返すことでToolをスキップできます
type BeforeToolCallback = Box<
    dyn Fn(Arc<dyn CallbackContext>) 
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Option<Content>>> + Send>> 
    + Send + Sync
>;

// AfterToolCallback - Toolの結果を変更できます
type AfterToolCallback = Box<
    dyn Fn(Arc<dyn CallbackContext>) 
        -> Pin<Box<dyn Future<Output = Result<Option<Content>>> + Send>> 
    + Send + Sync
>;

戻り値のセマンティクス

コールバックは、異なる戻り値を使用して実行フローを制御します。

Agent/Toolコールバック

Modelコールバック

BeforeModelCallback は BeforeModelResult を使用します。

AfterModelCallback は Option<LlmResponse> を使用します。

まとめ

• Agent/Toolコールバックの前: None を返して続行し、Some(content) を返してスキップします
• Modelコールバックの前: Continue(request) を返して続行し、Skip(response) を返してモデルをバイパスします
• コールバックの後: None を返して元の状態を保持し、Some(...) を返して置換します

Agentへのコールバックの追加

コールバックは、LlmAgentBuilder を使用してAgentに追加されます。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> std::result::Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let api_key = std::env::var("GOOGLE_API_KEY")?;
    let model = Arc::new(GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.5-flash")?);

    let agent = LlmAgentBuilder::new("my_agent")
        .model(model)
        .instruction("You are a helpful assistant.")
        // before_agent コールバックを追加
        .before_callback(Box::new(|ctx| {
            Box::pin(async move {
                println!("Agent starting: {}", ctx.agent_name());
                Ok(None) // 実行を続行
            })
        }))
        // after_agent コールバックを追加
        .after_callback(Box::new(|ctx| {
            Box::pin(async move {
                println!("Agent completed: {}", ctx.agent_name());
                Ok(None) // 元の結果を保持
            })
        }))
        .build()?;

    Ok(())
}

CallbackContextインターフェース

CallbackContext トレイトは実行コンテキストへのアクセスを提供します。

use adk_rust::prelude::*;

#[async_trait]
pub trait CallbackContext: ReadonlyContext {
    /// アーティファクトストレージにアクセス (設定されている場合)
    fn artifacts(&self) -> Option<Arc<dyn Artifacts>>;
}

// CallbackContext は ReadonlyContext を拡張します
#[async_trait]
pub trait ReadonlyContext: Send + Sync {
    /// 現在の呼び出しID
    fn invocation_id(&self) -> &str;
    
    /// 現在のAgent名
    fn agent_name(&self) -> &str;
    
    /// セッションからのユーザーID
    fn user_id(&self) -> &str;
    
    /// アプリケーション名
    fn app_name(&self) -> &str;
    
    /// セッションID
    fn session_id(&self) -> &str;
    
    /// 現在のブランチ (マルチAgent用)
    fn branch(&self) -> &str;
    
    /// ユーザーの入力コンテンツ
    fn user_content(&self) -> &Content;
}

共通のパターン

ロギングコールバック

すべてのエージェントインタラクションをログに記録します。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

let agent = LlmAgentBuilder::new("logged_agent")
    .model(model)
    .before_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            println!("[LOG] Agent '{}' starting", ctx.agent_name());
            println!("[LOG] Session: {}", ctx.session_id());
            println!("[LOG] User: {}", ctx.user_id());
            Ok(None)
        })
    }))
    .after_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            println!("[LOG] Agent '{}' completed", ctx.agent_name());
            Ok(None)
        })
    }))
    .build()?;

入力ガードレール

不適切なコンテンツを処理する前にブロックします。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

let agent = LlmAgentBuilder::new("guarded_agent")
    .model(model)
    .before_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            // Check user input for blocked content
            let user_content = ctx.user_content();
            for part in &user_content.parts {
                if let Part::Text { text } = part {
                    if text.to_lowercase().contains("blocked_word") {
                        // Return early with rejection message
                        return Ok(Some(Content {
                            role: "model".to_string(),
                            parts: vec![Part::Text {
                                text: "I cannot process that request.".to_string(),
                            }],
                        }));
                    }
                }
            }
            Ok(None) // Continue normal execution
        })
    }))
    .build()?;

レスポンスキャッシュ (モデルの前)

LLM レスポンスをキャッシュして、API 呼び出しを削減します。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;
use std::collections::HashMap;
use std::sync::Mutex;

// Simple in-memory cache
let cache: Arc<Mutex<HashMap<String, LlmResponse>>> = Arc::new(Mutex::new(HashMap::new()));
let cache_clone = cache.clone();

let agent = LlmAgentBuilder::new("cached_agent")
    .model(model)
    .before_model_callback(Box::new(move |ctx, request| {
        let cache = cache_clone.clone();
        Box::pin(async move {
            // Create cache key from request contents
            let key = format!("{:?}", request.contents);

            // Check cache
            if let Some(cached) = cache.lock().unwrap().get(&key) {
                println!("[CACHE] Hit for request");
                return Ok(BeforeModelResult::Skip(cached.clone()));
            }

            println!("[CACHE] Miss, calling model");
            Ok(BeforeModelResult::Continue(request)) // Continue to model
        })
    }))
    .build()?;

マルチモーダルコンテンツの注入 (モデルの前)

マルチモーダル分析のために、画像やその他のバイナリコンテンツをLLMリクエストに注入します。

use adk_rust::prelude::*;
use adk_rust::artifact::{ArtifactService, LoadRequest};
use std::sync::Arc;

// Artifact service with pre-loaded image
let artifact_service: Arc<dyn ArtifactService> = /* ... */;
let callback_service = artifact_service.clone();

let agent = LlmAgentBuilder::new("image_analyst")
    .model(model)
    .instruction("Describe the image provided by the user.")
    .before_model_callback(Box::new(move |_ctx, mut request| {
        let service = callback_service.clone();
        Box::pin(async move {
            // Load image from artifact storage
            if let Ok(response) = service.load(LoadRequest {
                app_name: "my_app".to_string(),
                user_id: "user".to_string(),
                session_id: "session".to_string(),
                file_name: "user:photo.png".to_string(),
                version: None,
            }).await {
                // Inject image into the user's message
                if let Some(last_content) = request.contents.last_mut() {
                    if last_content.role == "user" {
                        last_content.parts.push(response.part);
                    }
                }
            }

            Ok(BeforeModelResult::Continue(request))
        })
    }))
    .build()?;

このパターンは、ツールのレスポンスが JSON テキストであるため、マルチモーダル AI にとって不可欠です。モデルはツールによって返された画像を「見る」ことができません。画像をリクエストに直接注入することで、モデルは実際の画像データを受け取ります。

レスポンスの変更 (モデルの後)

モデルのレスポンスを変更またはフィルタリングします。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

let agent = LlmAgentBuilder::new("filtered_agent")
    .model(model)
    .after_model_callback(Box::new(|ctx, mut response| {
        Box::pin(async move {
            // Modify the response content
            if let Some(ref mut content) = response.content {
                for part in &mut content.parts {
                    if let Part::Text { text } = part {
                        // Add disclaimer to all responses
                        *text = format!("{}\n\n[AI-generated response]", text);
                    }
                }
            }
            Ok(Some(response))
        })
    }))
    .build()?;

Tool 権限チェック (ツールの前)

ツール実行権限を検証します。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

let agent = LlmAgentBuilder::new("permission_agent")
    .model(model)
    .tool(Arc::new(GoogleSearchTool::new()))
    .before_tool_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            // Check if user has permission for tools
            let user_id = ctx.user_id();
            
            // Example: block certain users from using tools
            if user_id == "restricted_user" {
                return Ok(Some(Content {
                    role: "function".to_string(),
                    parts: vec![Part::Text {
                        text: "Tool access denied for this user.".to_string(),
                    }],
                }));
            }
            
            Ok(None) // Allow tool execution
        })
    }))
    .build()?;

Tool 結果のロギング (ツールの後)

すべてのツール実行をログに記録します。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

let agent = LlmAgentBuilder::new("tool_logged_agent")
    .model(model)
    .tool(Arc::new(GoogleSearchTool::new()))
    .after_tool_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            println!("[TOOL LOG] Tool executed for agent: {}", ctx.agent_name());
            println!("[TOOL LOG] Session: {}", ctx.session_id());
            Ok(None) // Keep original result
        })
    }))
    .build()?;

複数のCallback

同じタイプのCallbackを複数追加できます。これらは順序通りに実行されます。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

let agent = LlmAgentBuilder::new("multi_callback_agent")
    .model(model)
    // First before callback - logging
    .before_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            println!("[1] Logging callback");
            Ok(None)
        })
    }))
    // Second before callback - validation
    .before_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            println!("[2] Validation callback");
            Ok(None)
        })
    }))
    .build()?;

CallbackがSome(content)を返した場合、同じタイプの後続のCallbackはスキップされます。

エラーハンドリング

Callbackはエラーを返して実行を中止できます。

use adk_rust::prelude::*;
use std::sync::Arc;

let agent = LlmAgentBuilder::new("error_handling_agent")
    .model(model)
    .before_callback(Box::new(|ctx| {
        Box::pin(async move {
            // Validate something critical
            if ctx.user_id().is_empty() {
                return Err(AdkError::Agent("User ID is required".to_string()));
            }
            Ok(None)
        })
    }))
    .build()?;

ベストプラクティス

1. Callbackを軽量に保つ: Callback内での重い計算を避ける
2. エラーを適切に処理する: 意味のあるエラーメッセージを返す
3. ロギングを控えめに使用する: 過度なロギングはパフォーマンスに影響を与える可能性があります
4. キャッシュを賢く利用する: キャッシュ無効化戦略を検討する
5. Callbackを独立してテストする: Callbackのロジックを個別に単体テストする

関連

• LlmAgent - Agentの設定
• Tools - Toolシステム
• Events - Event構造

---

前へ: ← State Management | 次へ: Artifacts →