Gemini API×Google ToDo リストで「何から始めるか迷わない」タスク自動分解AIエージェントを作ってみた

task-agent/
├── .env              # Gemini APIキーを保持
├── credentials.json  # Google Cloud ConsoleからダウンロードしたOAuthクライアント情報
├── token.json        # ログイン後に自動生成されるOAuth認証トークン
└── agent.py          # エージェント本体のプログラム

GEMINI_API_KEY=あなたのGemini APIキー

pip install google-genai google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib python-dotenv

import os
import json
from dotenv import load_dotenv
from google import genai
from google.genai import types
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from google.auth.transport.requests import Request
from googleapiclient.discovery import build

# 1. 環境変数の読み込み (.env から APIキーを取得)
load_dotenv()
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

# Google Tasks API の権限スコープ
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/tasks']

def get_tasks_service():
    """Google Tasks APIへアクセスするための認証を行い、サービスオブジェクトを返す"""
    creds = None
    if os.path.exists('token.json'):
        creds = Credentials.from_authorized_user_file('token.json', SCOPES)
    
    if not creds or not creds.valid:
        if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
            creds.refresh(Request())
        else:
            flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file('credentials.json', SCOPES)
            creds = flow.run_local_server(port=0)
        with open('token.json', 'w') as token:
            token.write(creds.to_json())

    return build('tasks', 'v1', credentials=creds)

def add_google_task(title: str, notes: str = "") -> str:
    """
    Google ToDo リスト (Tasks) に新しいタスクを追加する関数。
    
    Args:
        title: タスクのタイトル（例: 「資料作成の目次を作成する」）
        notes: タスクの詳細・補足（例: 「所要時間: 15分」）
    """
    try:
        service = get_tasks_service()
        task = {
            'title': title,
            'notes': notes
        }
        result = service.tasks().insert(tasklist='@default', body=task).execute()
        return f"タスク『{title}』をGoogle ToDo リストに正常に追加しました。(ID: {result['id']})"
    except Exception as e:
        return f"タスク追加時にエラーが発生しました: {str(e)}"

def main():
    client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
    
    system_instruction = """
    あなたは大雑把なタスクを分解して自動実行するタスク管理エージェントです。
    ユーザーから大きなタスクが入力されたら、以下の手順で実行してください。

    1. タスクを『15分以内で完了できる具体的で小さなアクション』3〜5個に分解する。
    2. 1つ目のアクションは、3分以内でできる超簡単な一歩目にする。
    3. 1番目のタスクがリストの先頭に来るよう、分解した【最後のタスクから逆順（例: 4→3→2→1）】に `add_google_task` ツールを呼び出して登録する。
    4. 登録がすべて完了したら、分解したタスク一覧と「最初の一歩のアドバイス」をユーザーに報告する。
    """

    print("🤖 タスク分解エージェントが起動しました！（終了するには 'q' を入力してください）\n")

    while True:
        try:
            user_input = input("📌 分解したいタスクを入力してください: ").strip()
        except (KeyboardInterrupt, EOFError):
            print("\n終了します。")
            break

        if not user_input:
            continue
            
        if user_input.lower() in ['q', 'quit', 'exit']:
            print("エージェントを終了します。お疲れ様でした！")
            break

        print(f"\nAIが「{user_input}」を分解し、Google ToDoに自動登録中...\n")

        try:
            response = client.models.generate_content(
                model='gemini-3.6-flash',
                contents=user_input,
                config=types.GenerateContentConfig(
                    system_instruction=system_instruction,
                    tools=[add_google_task],
                    temperature=0.2,
                )
            )

            print("=== エージェントからの回答 ===")
            print(response.text)
            print("\n" + "-"*40 + "\n")
        except Exception as e:
            print(f"エラーが発生しました: {e}\n")

if __name__ == "__main__":
    main()

python3 agent.py

🤖 タスク分解エージェントが起動しました！（終了するには 'q' を入力してください）

📌 分解したいタスクを入力してください: 

📌 分解したいタスクを入力してください: 環境構築の手順を分解して

AIが「環境構築の手順を分解して」を分解し、Google ToDoに自動登録中...

Direct use of automatic function calling (AFC) in Models.generate_content is not recommended. Instead, we recommend to use AFC in Chat.send_message. Similarly, direct use of AFC in Models.generate_content_stream is not recommended. Instead, we recommend to use AFC in Chat.send_message_stream.
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