agents-cli 是編碼代理嗎（例如 Antigravity CLI、Claude Code 或 Codex）？

不是。agents-cli 是一個用於編碼代理的工具，而不是編碼代理本身。它提供命令和可安裝的技能，使您的編碼代理在 Google Cloud 上建構和部署 ADK 代理方面表現更好。

agents-cli 與直接使用 ADK 有何不同？

ADK 是代理框架。agents-cli 處理框架周圍的一切——專案鷹架、評估工作流程、部署、發布/註冊和可觀察性——因此您可以端到端地建構和交付 ADK 代理。

我需要 Google Cloud 才能使用 agents-cli 嗎？

不適用於本地開發（鷹架/建立、執行、評估）。您可以使用 AI Studio API 金鑰在本地使用 ADK 執行 Gemini。部署和雲端功能需要 Google Cloud。

我可以使用 agents-cli 與我現有的編碼代理嗎？

是的。agents-cli 適用於任何支援技能的編碼代理，並且已證明可與 Antigravity CLI、Claude Code、Codex 等無縫協同工作。

我可以在沒有編碼代理的情況下使用 agents-cli 嗎？

是的。您可以直接在終端機中執行 agents-cli 命令（例如，鷹架、執行、評估、部署）。技能是可選的，主要幫助編碼代理自動化工作流程。

agents-cli 包含哪些主要技能？

技能領域包括工作流程/生命週期指導 (google-agents-cli-workflow)、ADK Python 模式 (google-agents-cli-adk-code)、鷹架 (google-agents-cli-scaffold)、評估方法 (google-agents-cli-eval)、部署 (google-agents-cli-deploy)、發布/註冊 (google-agents-cli-publish) 和可觀察性 (google-agents-cli-observability)。

我如何使用其他技能擴展 agents-cli？

agents-cli 技能專注於代理建構生命週期（鷹架、ADK 程式碼模式、評估、部署、發布、可觀察性）。對於相關需求，您可以同時安裝其他技能套件——例如，用於一般軟體工程工作流程（構思、規格閘門、規劃、程式碼審查）的 agent-skills 和用於 Google Cloud 基礎（BigQuery、Cloud Run、Firebase、GKE）的 google/skills。

agents-cli

WebsiteFreeAI Code Assistant AI Developer Tools

agents-cli 是一個統一的 CLI 和可安裝的「技能」，它使任何程式設計助理都能在 Google Cloud 上端到端地架構、執行、評估、部署、發佈和觀察基於 ADK 的 AI 代理程式。

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更新時間：2026年07月09日

什麼是 agents-cli

代理程式平台中的 Agents CLI (agents-cli) 是 Google 的開源命令列工具和配套技能套件，旨在簡化使用 Google Agent Development Kit (ADK) 建構的代理程式的完整代理程式開發生命週期。它本身不是程式設計代理程式，而是透過提供機器可讀的技能和一組一致的命令來整合程式設計代理程式（例如 Antigravity CLI、Claude Code、Codex、Cursor），用於專案架構、本地開發、評估、部署、發佈到企業環境和生產可觀察性。您也可以透過自己輸入命令，以「人類模式」直接使用 agents-cli。對於本地原型開發，您可以使用 AI Studio API 金鑰執行；Google Cloud 主要用於部署和雲端原生功能。

agents-cli 的主要功能

agents-cli (Agent Platform 中的 Agents CLI) 是一個統一的 CLI，加上一個捆綁的「技能」套件，可將編碼助理（例如 Antigravity CLI、Claude Code、Codex、Cursor）轉變為用於建構基於 ADK 代理的端到端專家：專案鷹架、執行和評分評估、部署到 Google Cloud 目標（Cloud Run、Agent Runtime、GKE），以及啟用生產可觀測性（Cloud Trace 和提示/回應日誌記錄）。它透過使用 AI Studio API 金鑰來支援 Gemini 的本地開發，而無需 Google Cloud，而雲端部署和託管功能則需要 Google Cloud 憑證和專案。

統一的代理生命週期 CLI: 用於鷹架/建立、執行、程式碼檢查、評估（產生/評分/比較/分析/優化）、部署、發佈和基礎設施佈建的單一命令介面—取代分散的腳本和基於 Makefile 的工作流程。

用於編碼代理的捆綁「技能」: 安裝機器可讀的技能（工作流程、ADK 程式碼模式、鷹架、評估、部署、發佈、可觀測性），以便編碼代理可以可靠地執行最佳實踐步驟，減少猜測和迭代提示。

本地優先開發選項: 透過使用 AI Studio API 金鑰執行 Gemini 和 ADK，支援在沒有 Google Cloud 的情況下本地建立、執行和評估代理；雲端僅在部署和雲端原生功能時才需要。

具有基於追蹤評分的評估套件: 從評估資料集產生執行追蹤，使用可配置的指標（包括 LLM 作為評審風格的評分標準）對其進行評分，比較結果 JSON，分析故障模式，並可以使用評估資料優化提示。

Google Cloud 上的部署 + 基礎設施自動化: 將代理部署到 Cloud Run、Agent Runtime 或 GKE，並可以佈建支援基礎設施（IAM/服務帳戶、API、遙測資源、CI/CD 管道以及可選的 RAG 資料儲存 + 擷取）。

內建生產可觀測性: 隨附 OpenTelemetry 檢測，將追蹤匯出到 Cloud Trace；可選的提示/回應日誌記錄可以將模型互動（提示、回應、權杖）匯出到 GCS/BigQuery/Cloud Logging 以進行更深入的分析。

agents-cli 的使用案例

客戶支援自動化 (SaaS/電信/零售): 鷹架和部署具有工具整合的支援代理，然後透過基於追蹤的評分持續評估回應品質和基礎，然後將更新發佈到 Cloud Run 上的生產環境。

受監管文件助理 (金融/法律/醫療保健): 使用評估（自訂指標和評分標準）加上可觀測性日誌來驗證行為、稽核模型互動，並在受控的部署管道中監控跨版本的效能退化。

每日情報和報告機器人 (媒體/企業營運): 建構排程代理，擷取來源（例如 RSS），總結關鍵項目，並發佈到聊天/電子郵件；使用 CI/CD 基礎設施鷹架和 Cloud Trace 來監控延遲和故障。

RAG 驅動的內部知識代理 (IT/HR/工程): 透過資料儲存佈建和擷取來增強現有的代理專案，然後執行評估合成和評分，以測試多輪檢索情境，然後部署到託管執行階段。

多代理互通性 (平台團隊): 從支援代理到代理 (A2A) 協定的範本開始，將 ADK 代理與基於其他框架建構的代理整合，並在服務之間一致地管理部署/可觀測性。

開發人員生產力代理工廠 (軟體組織): 透過鷹架範本標準化代理建立，強制執行程式碼檢查和評估閘門，並自動化部署和遙測佈建，以便團隊可以更快、更安全地發佈新代理。

優點

端到端工作流程覆蓋（鷹架 → 評估 → 部署 → 觀察）減少了工具碎片化和手動膠水程式碼。

透過可安裝的技能與多個編碼助理協同工作，使自動化更具確定性和可重複性。

本地開發不需要 Google Cloud—AI Studio API 金鑰足以用於使用 Gemini 建立/執行/評估。

強大的評估和可觀測性故事（基於追蹤的評分、Cloud Trace、可選的提示/回應日誌記錄）。

缺點

雲端部署和許多託管功能需要 Google Cloud 憑證、專案，並可能產生資源成本。

某些功能受 Pre-GA/預覽條款約束，這意味著潛在的限制或變更。

針對 Google Cloud/ADK 生態系統進行了優化；在其他地方標準化的團隊可能會面臨採用和整合開銷。

如何使用 agents-cli

1) 安裝先決條件: 確保您的機器上已安裝 Python 3.11+、uv (Astral) 和 Node.js。

2) 安裝 Agents CLI + 捆綁技能 (推薦): 執行：`uvx google-agents-cli setup` 以安裝 CLI 並將捆綁的 Agents CLI 技能注入到您機器上支援的程式設計代理程式中。

3) (可選) 僅安裝技能: 如果您只需要技能並讓您的程式設計代理程式為您執行命令，請執行：`npx skills add google/agents-cli` (或從儲存庫 URL 安裝)。

4) 驗證 CLI 是否可用: 執行：`uvx google-agents-cli --version` 和/或 `uvx google-agents-cli --help` 以確認安裝。

5) 驗證 (雲端或本地): 執行：`agents-cli login` 以進行驗證。對於本地開發，您可以使用 AI Studio API 金鑰；對於部署和雲端功能，您需要 Google Cloud 驗證。使用：`agents-cli login --status` 檢查狀態。

6) 建立 (架構) 新的代理程式專案: 執行：`agents-cli scaffold <name>` 以產生新的 ADK 代理程式專案。對於可立即執行的原型，請使用文件中的模式：`agents-cli create my-agent --prototype --yes` (如果您的版本公開了 `create`)。

7) 了解並配置專案: 審查產生的專案檔案，包括 `agents-cli-manifest.yaml` (專案中繼資料/配置)。根據需要更新模型、區域和 Google Cloud 專案的環境變數和/或清單欄位。

8) 實作代理程式邏輯和工具: 編輯 `app/agent.py` 以實作您的代理程式行為。將 ADK 工具新增為純 Python 函數；編寫清晰的 docstring，因為它們會成為 LLM 看到的工具描述。

9) 本地執行 (快速提示測試): 使用：`agents-cli run "<prompt>"` 向您的代理程式發送單一提示並查看回應。

10) 使用網頁遊樂場 (互動式開發): 執行：`agents-cli playground` 以啟動 ADK 網頁遊樂場 (通常在 `localhost:8080`)，並具有熱重新載入功能以進行快速迭代。

11) 安裝專案依賴項 (如果需要): 執行：`agents-cli install` 以安裝由架構的 Python 專案定義的專案依賴項。

12) 整理專案: 執行：`agents-cli lint` 以執行程式碼品質檢查 (Ruff) 並在評估/部署之前修復問題。

13) 建立評估案例: 在 `eval_config.yaml` 中新增評估案例 (每個案例定義一個使用者訊息) 並配置指標。評估系統會將每個訊息發送給您的代理程式，並使用配置的指標對回應進行評分。

14) 從評估案例產生追蹤: 執行：`agents-cli eval generate` 以在評估資料集上執行您的代理程式並產生已填充的追蹤 JSON。

15) 根據指標評分追蹤: 執行：`agents-cli eval grade --traces <PATH>` 以根據一個或多個指標對產生的追蹤進行評分並輸出評估結果。

16) 使用評估分析工具進行迭代 (可選但推薦): 使用 `agents-cli eval compare` 比較不同執行的結果，`agents-cli eval analyze` 叢集故障模式，以及 `agents-cli eval metric list` 發現可用的指標。迭代代理程式程式碼/提示直到達到閾值。

17) 合成額外的評估情境 (可選): 執行：`agents-cli eval dataset synthesize` 為您的本地代理程式產生多輪情境。範例：`agents-cli eval dataset synthesize -n 10 --max-turns 8 --instruction "Scenarios where users change destination"`。

18) 增強現有專案 (部署/CI/CD/RAG): 如果您從原型開始或有現有專案，請執行：`agents-cli scaffold enhance` 以新增部署目標 (Cloud Run、Agent Runtime、GKE)、CI/CD 或 RAG 元件。

19) 部署到 Google Cloud: 執行：`agents-cli deploy` 以部署您的代理程式。如果您需要查看底層的 `gcloud` 命令以進行進階自訂，請使用 CLI 的乾跑選項 (在可用時記錄為 `--dry-run` / `-n`)。

20) 配置可觀察性基礎設施 (推薦用於生產環境): 部署後，執行：`agents-cli infra single-project --project <YOUR_PROJECT_ID>` 以配置遙測資源 (服務帳戶、GCS 儲存桶、BigQuery 資料集) 並更新已部署的服務以使用它們。然後在 Google Cloud Trace Explorer 中檢查追蹤。

21) 設定 CI/CD (可選): 執行：`agents-cli infra cicd` 以設定 CI/CD 管道以及用於可重複部署的預備/生產基礎設施。

22) 發佈到 Gemini Enterprise (可選): 執行：`agents-cli publish gemini-enterprise` 以註冊/發佈您的代理程式到 Gemini Enterprise (適用時)。

23) 隨時間升級或更新技能: 使用 `agents-cli scaffold upgrade` 將專案升級到較新的 agents-cli 版本，並使用 `agents-cli update` 強制重新安裝/更新所有偵測到的 IDE/程式設計代理程式的技能。

24) 與程式設計代理程式一起使用 (自然語言工作流程): 開啟您的程式設計代理程式 (Antigravity CLI、Claude Code、Codex 等) 並提示它：「使用 agents-cli 建構…」。安裝技能後，程式設計代理程式可以代表您呼叫 `agents-cli` 命令來架構、實作、評估和部署。

agents-cli 常見問題

Agent Platform (agents-cli) 中的 Agents CLI 是一個 CLI 和技能套件，可協助使用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 在 Google Cloud 上建構、評估、部署、發布和觀察企業級 AI 代理。它可以直接從終端機使用，其技能也可以安裝，以便編碼代理可以使用它們。