agents-cli
agents-cli は、統合された CLI とインストール可能な「スキル」であり、あらゆるコーディングアシスタントが Google Cloud 上で ADK ベースの AI エージェントをエンドツーエンドで足場を組み、実行し、評価し、デプロイし、公開し、監視できるようにします。
https://github.com/google/agents-cli?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年07月09日
agents-cliとは
Agent Platform (agents-cli) の Agents CLI は、Google の Agent Development Kit (ADK) で構築されたエージェントの完全なエージェント開発ライフサイクルを効率化するために設計された、Google のオープンソースのコマンドラインツールおよびコンパニオンスキルパッケージです。それ自体がコーディングエージェントであるのではなく、機械可読なスキルと、プロジェクトの足場作り、ローカル開発、評価、デプロイ、エンタープライズ環境への公開、および本番環境の可観測性のための一貫したコマンドセットを提供することで、コーディングエージェント (例: Antigravity CLI、Claude Code、Codex、Cursor) と統合します。また、「ヒューマンモード」でコマンドを自分で入力して agents-cli を直接使用することもできます。ローカルプロトタイピングでは AI Studio API キーを使用して実行できます。Google Cloud は主にデプロイとクラウドネイティブ機能に必要です。
agents-cliの主な機能
agents-cli（Agent Platform内のAgents CLI）は、統合されたCLIとバンドルされた「スキル」パッケージであり、コーディングアシスタント（例：Antigravity CLI、Claude Code、Codex、Cursor）を、ADKベースのエージェント構築のためのエンドツーエンドのエキスパートに変えます。プロジェクトのスキャフォールディング、評価の実行と採点、Google Cloudターゲット（Cloud Run、Agent Runtime、GKE）へのデプロイ、および本番環境の可視化（Cloud Traceとプロンプト/レスポンスのロギング）を可能にします。Gemini用のAI Studio APIキーを使用することで、Google Cloudなしでのローカル開発をサポートしますが、クラウドデプロイとマネージド機能にはGoogle Cloudの認証情報とプロジェクトが必要です。
統合されたエージェントライフサイクルCLI: スキャフォールド/作成、実行、リンティング、評価（生成/採点/比較/分析/最適化）、デプロイ、公開、インフラストラクチャプロビジョニングのための単一のコマンドサーフェス。断片化されたスクリプトやMakefileベースのワークフローを置き換えます。
コーディングエージェント用のバンドルされた「スキル」: 機械可読なスキル（ワークフロー、ADKコードパターン、スキャフォールド、評価、デプロイ、公開、可視化）をインストールすることで、コーディングエージェントが推測を減らし、反復的なプロンプトを少なくして、ベストプラクティスの手順を確実に実行できるようにします。
ローカルファースト開発オプション: AI Studio APIキーを使用してADKでGeminiを実行することで、Google Cloudなしでエージェントをローカルで作成、実行、評価することをサポートします。クラウドはデプロイとクラウドネイティブ機能にのみ必要です。
トレースベースの採点機能を備えた評価スイート: 評価データセットから実行トレースを生成し、設定可能なメトリクス（LLM-as-judgeスタイルのルーブリックを含む）で採点し、結果のJSONを比較し、障害モードを分析し、評価データを使用してプロンプトを最適化できます。
Google Cloudでのデプロイメントとインフラストラクチャの自動化: エージェントをCloud Run、Agent Runtime、またはGKEにデプロイし、サポートインフラストラクチャ（IAM/サービスアカウント、API、テレメトリリソース、CI/CDパイプライン、オプションのRAGデータストア+取り込み）をプロビジョニングできます。
本番環境の可視化機能が組み込み: OpenTelemetryインストゥルメンテーションを搭載し、トレースをCloud Traceにエクスポートします。オプションのプロンプト/レスポンスロギングは、モデルの相互作用（プロンプト、レスポンス、トークン）をGCS/BigQuery/Cloud Loggingにエクスポートして、より詳細な分析を行うことができます。
agents-cliのユースケース
カスタマーサポートの自動化（SaaS/通信/小売）: ツール統合を備えたサポートエージェントをスキャフォールドしてデプロイし、Cloud Runでの本番環境への更新リリース前に、トレースベースの採点を通じて応答品質と根拠を継続的に評価します。
規制文書アシスタント（金融/法律/医療）: 評価（カスタムメトリクスとルーブリック）と可視化ログを使用して、ガバナンスされたデプロイメントパイプラインで、動作を検証し、モデルの相互作用を監査し、バージョン間のパフォーマンス低下を監視します。
日次インテリジェンス＆レポートボット（メディア/企業運営）: 情報源（例：RSS）を取り込み、主要な項目を要約し、チャット/メールに公開するスケジュールされたエージェントを構築します。CI/CDインフラストラクチャのスキャフォールディングとCloud Traceを使用して、レイテンシと障害を監視します。
RAGを活用した社内ナレッジエージェント（IT/人事/エンジニアリング）: データストアのプロビジョニングと取り込みで既存のエージェントプロジェクトを強化し、マネージドランタイムにデプロイする前に、評価の合成と採点を行ってマルチターンの検索シナリオをテストします。
マルチエージェントの相互運用性（プラットフォームチーム）: Agent-to-Agent（A2A）プロトコルをサポートするテンプレートから開始して、ADKエージェントを他のフレームワークで構築されたエージェントと統合し、サービス全体でデプロイと可視化を一貫して管理します。
開発者生産性エージェントファクトリ（ソフトウェア組織）: スキャフォールディングテンプレートを介してエージェント作成を標準化し、リンティングと評価ゲートを強制し、デプロイとテレメトリのプロビジョニングを自動化することで、チームが新しいエージェントをより迅速かつ安全に出荷できるようにします。
メリット
エンドツーエンドのワークフローカバレッジ（スキャフォールド → 評価 → デプロイ → 監視）により、ツール断片化と手動の接着コードが削減されます。
インストール可能なスキルを介して複数のコーディングアシスタントと連携し、自動化をより決定論的かつ再現可能にします。
ローカル開発にはGoogle Cloudは不要です。AI Studio APIキーがあれば、Geminiでの作成/実行/評価に十分です。
強力な評価と可視化機能（トレースベースの採点、Cloud Trace、オプションのプロンプト/レスポンスロギング）。
デメリット
クラウドデプロイと多くのマネージド機能には、Google Cloudの認証情報、プロジェクトが必要であり、リソースコストが発生する可能性があります。
一部の機能はプレGA/プレビューの条件に準拠しており、潜在的な制限や変更があることを意味します。
Google Cloud/ADKエコシステムに最適化されています。他の場所で標準化されているチームは、導入と統合のオーバーヘッドに直面する可能性があります。
agents-cliの使い方
1) 前提条件をインストールする: マシンに Python 3.11+、uv (Astral)、および Node.js がインストールされていることを確認します。
2) Agents CLI + バンドルされたスキルをインストールする (推奨): `uvx google-agents-cli setup` を実行して CLI をインストールし、バンドルされた Agents CLI スキルをマシン上のサポートされているコーディングエージェントに注入します。
3) (オプション) スキルのみをインストールする: スキルのみが必要で、コーディングエージェントにコマンドを実行させる場合は、`npx skills add google/agents-cli` を実行します (またはリポジトリ URL からインストールします)。
4) CLI が利用可能であることを確認する: インストールを確認するために、`uvx google-agents-cli --version` および/または `uvx google-agents-cli --help` を実行します。
5) 認証する (Cloud またはローカル): 認証するために `agents-cli login` を実行します。ローカル開発では AI Studio API キーを使用できます。デプロイとクラウド機能には Google Cloud 認証が必要です。`agents-cli login --status` でステータスを確認します。
6) 新しいエージェントプロジェクトを作成する (足場を組む): 新しい ADK エージェントプロジェクトを生成するために `agents-cli scaffold <name>` を実行します。すぐに実行できるプロトタイプの場合は、ドキュメントに記載されているパターンを使用します: `agents-cli create my-agent --prototype --yes` (バージョンが `create` を公開している場合)。
7) プロジェクトを理解し、構成する: `agents-cli-manifest.yaml` (プロジェクトのメタデータ/設定) を含む生成されたプロジェクトファイルを確認します。必要に応じて、モデル、リージョン、Google Cloud プロジェクトの環境変数および/またはマニフェストフィールドを更新します。
8) エージェントロジックとツールを実装する: `app/agent.py` を編集してエージェントの動作を実装します。ADK ツールをプレーンな Python 関数として追加します。LLM が認識するツール説明になるため、明確な docstring を記述します。
9) ローカルで実行する (クイックプロンプトテスト): `agents-cli run "<prompt>"` を使用して、単一のプロンプトをエージェントに送信し、応答を確認します。
10) ウェブプレイグラウンドを使用する (インタラクティブ開発): `agents-cli playground` を実行して、ホットリロード付きの ADK ウェブプレイグラウンド (通常は `localhost:8080`) を起動し、迅速な反復を可能にします。
11) プロジェクトの依存関係をインストールする (必要な場合): `agents-cli install` を実行して、足場が組まれた Python プロジェクトで定義されたプロジェクトの依存関係をインストールします。
12) プロジェクトをリンティングする: `agents-cli lint` を実行して、評価/デプロイの前にコード品質チェック (Ruff) を実行し、問題を修正します。
13) 評価ケースを作成する: `eval_config.yaml` に評価ケース (各ケースはユーザーメッセージを定義します) を追加し、メトリクスを設定します。評価システムは、各メッセージをエージェントに送信し、設定されたメトリクスを使用して応答を評価します。
14) 評価ケースからトレースを生成する: `agents-cli eval generate` を実行して、評価データセットに対してエージェントを実行し、入力されたトレース JSON を生成します。
15) メトリクスに対してトレースを評価する: `agents-cli eval grade --traces <PATH>` を実行して、生成されたトレースを1つ以上のメトリクスに対してスコアリングし、評価結果を出力します。
16) 評価分析ツールを使用して反復する (オプションだが推奨): `agents-cli eval compare` を使用して実行間の結果を比較し、`agents-cli eval analyze` を使用して障害モードをクラスタリングし、`agents-cli eval metric list` を使用して利用可能なメトリクスを発見します。しきい値が満たされるまでエージェントコード/プロンプトを反復します。
17) 追加の評価シナリオを合成する (オプション): `agents-cli eval dataset synthesize` を実行して、ローカルエージェントの複数ターンシナリオを生成します。例: `agents-cli eval dataset synthesize -n 10 --max-turns 8 --instruction "ユーザーが目的地を変更するシナリオ"`。
18) 既存のプロジェクトを強化する (デプロイ/CI/CD/RAG): プロトタイプから開始した場合、または既存のプロジェクトがある場合は、`agents-cli scaffold enhance` を実行して、デプロイターゲット (Cloud Run、Agent Runtime、GKE)、CI/CD、または RAG コンポーネントを追加します。
19) Google Cloud にデプロイする: `agents-cli deploy` を実行してエージェントをデプロイします。高度なカスタマイズのために基になる `gcloud` コマンドを確認する必要がある場合は、CLI のドライランオプション (利用可能な場合は `--dry-run` / `-n` としてドキュメント化されています) を使用します。
20) 可観測性インフラストラクチャをプロビジョニングする (本番環境に推奨): デプロイ後、`agents-cli infra single-project --project <YOUR_PROJECT_ID>` を実行して、テレメトリリソース (サービスアカウント、GCS バケット、BigQuery データセット) をプロビジョニングし、それらを使用するようにデプロイされたサービスを更新します。その後、Google Cloud Trace Explorer でトレースを検査します。
21) CI/CD をセットアップする (オプション): `agents-cli infra cicd` を実行して、CI/CD パイプラインとステージング/本番環境インフラストラクチャをセットアップし、反復可能なデプロイを可能にします。
22) Gemini Enterprise に公開する (オプション): `agents-cli publish gemini-enterprise` を実行して、Gemini Enterprise (該当する場合) 用にエージェントを登録/公開します。
23) 時間の経過とともにスキルをアップグレードまたは更新する: `agents-cli scaffold upgrade` を使用してプロジェクトを新しい agents-cli バージョンにアップグレードし、`agents-cli update` を使用して、検出されたすべての IDE/コーディングエージェントにスキルを強制的に再インストール/更新します。
24) コーディングエージェントで使用する (自然言語ワークフロー): コーディングエージェント (Antigravity CLI、Claude Code、Codex など) を開き、「agents-cli を使用して…を構築する」とプロンプトを出します。スキルがインストールされている場合、コーディングエージェントは、`agents-cli` コマンドを呼び出すことで、足場を組み、実装し、評価し、デプロイすることができます。
agents-cliのよくある質問
Agent Platform (agents-cli) の Agents CLI は、Google の Agent Development Kit (ADK) を使用して、Google Cloud 上でエンタープライズグレードの AI エージェントを構築、評価、デプロイ、公開、監視するのに役立つ CLI およびスキルパッケージです。ターミナルから直接使用でき、そのスキルをインストールして、コーディングエージェントが使用することもできます。
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