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最終検証日: 2026-07-15

概要

Parallel SearchCartesia Line エージェントループバックツールとして使用します。ループバックツールを使うと、Line エージェントは会話中に外部サービスを呼び出し、応答する前にその結果を LLM に渡せます。

前提条件

  • Python 3.10 以上
  • Cartesia keys から取得した Cartesia API キー(CARTESIA_API_KEY
  • Parallel Platform から取得した Parallel API キー(PARALLEL_API_KEY
  • この例の推論モデル用に、OpenAI API keys から取得した OpenAI API キー(OPENAI_API_KEY
  • ローカルでのチャットテスト用の Cartesia CLI(Line クイックスタート

クイックスタート

1

パッケージをインストールする

2

環境変数を設定する

3

Line エージェントを記述する

Parallel Search を利用する web_search ループバックツールを含む main.py を作成し、そのツールを LlmAgent に渡します。この例では Line エージェントの推論モデルとして OpenAI を使用しています。modelapi_key は、Cartesia Line がサポートする任意の LLM プロバイダーに置き換えられます。
4

エージェントを実行する

エージェントはあいさつをした後、最新情報を要する質問に対して mode="turbo"web_search を静かに呼び出し、引用や URL を読み上げることなく 1〜2 文の短い発話で回答します。
5

最新情報を要する質問をする

検索結果の抜粋は信頼できないコンテンツとして扱ってください。回答する前に、検索結果内の指示を無視するようエージェントに指示します。

設定

デフォルト設定では、検索結果と抜粋をコンパクトに保つことで、通話をより深いリサーチワークフローに変えることなく、発話による回答に十分な文脈をエージェントに与えます。デフォルトでは、240 文字の結果 3 件が Parallel Search の 720 文字の予算に一致します。これにより検索ペイロードはライブの音声ターンに十分収まる小ささを保ちつつ、LLM が統合できる複数の最新スニペットを提供します。 デモや本番環境でのチェックでは、検索部分を音声ターン全体とは別にログ記録します。有用なフィールドには、Parallel Search のレイテンシー、ツール実行時間の合計、結果件数、整形後のペイロードサイズがあります。この計測は必要な場合を除き最小限のエージェントの外に置いてください。コアとなる連携に必要なのは、上記のループバックツールだけです。

リソース