agents-cliの中身を見てみよう
どうもこんにちは。間瀬です。
2026/4/22 - 4/24でラスベガスで開催された Google Cloud Next'26 に参加しています。
本イベントで開催された「Explore Google's Agent Development Kit capabilities and roadmap」というセッションで agents-cli が発表されました。
本記事では、agents-cliについて解説しつつ、本ツールの中でどのような操作が行われるかに触れていきたいと思います。
agents-cli とは？
AIエージェントの開発に必要となる実装、評価、デプロイといったプロセスを実行するためのインタフェースを提供するツールです。
手動で操作することはもちろん、Gemini CLIや Claude Codeといったコーディングエージェントから実行することができます。
また、これらのエージェントが agents-cli を使って開発することができるようスキルも提供されています。
人間が使用するよりもコーディングエージェントが ADK の開発をしやすくすることに重点を置いているように見受けられます。
公式ドキュメントはこちらです。
提供されるスキル
agents-cliをインストールする過程で以下のようなスキルがインストールされることにより、コーディングエージェントで利用することができるようになります。
スキルではAIエージェントの開発プロセスや各フェーズにおける agents-cli の操作方法、ADKにおける実装方法等が記載されています。
| # | スキル | 概要 |
|---|---|---|
| 1 | google-agents-cli-workflow | 開発フェーズの定義とワークフロー、ルールが定義されている。 |
| 2 | google-agents-cli-scaffold | 開発プロジェクトの作成方法 |
| 3 | google-agents-cli-adk-code | ADKを実装するためのリファレンス |
| 4 | google-agents-cli-eval | ADKの精度を評価する方法や評価指標 |
| 5 | google-agents-cli-deploy | Cloud Run や GKE、Agent Runtimeへのデプロイ方法 |
| 6 | google-agents-cli-publish | 実装したエージェントをGemini Enterprise へ登録する方法 |
| 7 | google-agents-cli-observability | ADKにおけるロギングやトレースの実装、分析方法。BigQuery Agent Analyticsを利用する上で構築する方法や留意点等が記載されている。 |
agents-cliにおける開発プロセスと対応するコマンド
上記のスキルを読み解くと agents-cli では以下のようなプロセスで開発することを想定しており、それぞれに対応するコマンドが用意されています。
上記プロセスに対応する一部のコマンドについて内部でどのような処理が行われるのか解説したいと思います。
| # | コマンド | 処理概要 |
|---|---|---|
| 1 | agents-cli scaffold create | プロジェクトの新規作成 |
| 2 | agents-cli lint | コードの静的解析 |
| 3 | agents-cli run | エージェントへのプロンプト入力 |
| 4 | agents-cli eval run | ADKが提供する評価機能の呼び出し |
| 5 | agents-cli deploy | Cloud Run や GKE、Agent Runtimeへのデプロイ |
agents-cli scaffold create
ADKを実装するためのプロジェクトを作成するコマンドとなり、コマンドで指定するオプションに応じてプロジェクトを作成します。例えば、以下は python の ADK 且つ、デプロイ先のサービスをGKEとする場合のコマンド例になります。
agents-cli scaffold create my-agent --agent adk --deployment-target gke
--agentにadk_goやadk_javaと指定することで他言語のプロジェクトテンプレートを使用してプロジェクトを作成することも可能です。また、GitHub やローカルファイルシステム上に自身でカスタマイズしたリモートテンプレートを使用してプロジェクトを作成することも可能です。
リモートテンプレートを使わない場合、agents-cli に内包されたテンプレートを使ってプロジェクトが構成されます。生成AIによって生成しているわけではないようです。
(参考) agents-cli scaffold enhance
createという新規に作成するためのオプションだけでなく、enhanceというオプションが用意されています。本コマンドによってプロジェクト構成の拡張ができるため、例えば新規作成時にデプロイ先を指定していなくても後からテンプレートの追加が可能になっています。
agents-cli lint
ソースコードの静的解析を行うコマンドになります。本ツールの内部では以下のようなコマンドが実行されます。現状はpythonコードの解析しかできないようです。
# 1.依存関係の解決
uv sync --dev --extra lint
# 2.linterの実行
uv run ruff check
uv run ruff format
uv run codespell
uv run ty check
uv run mypy
agents-cli run <MESSAGE>
実装したADKエージェントにプロンプトを送信して結果を出力するコマンドになります。
ローカルファイルシステム上のエージェントに対してはもちろん、--urlを指定することで Google Cloud にデプロイ済みのエージェントに対しても実行可能となっており、Agent Runtime や Cloud Run へのリクエストに必要な認証情報の解決（Authorization Headerの付与）まで実施してくれるようです。
agents-cli eval run
ADKが提供している評価機能adk evalを呼び出すコマンドになります。
ADKの評価機能の詳細は割愛しますが、これはユーザーが用意する質問と期待される回答や利用ツールを定義したテストデータに基づいたケースの実行と評価を行う機能になります。
agents-cli deploy
プロジェクトのテンプレート作成時に指定したデプロイ先のプラットフォームに応じてエージェントをデプロイします。デプロイ先毎の処理内容は以下の通りです。
Cloud Run
gcloud beta run deployコマンドによるデプロイが行われます。--imageを指定することも可能なため、指示をすれば既存のイメージをデプロイさせることが可能そうです。
参考までにですが、deployコマンドのデフォルトの動作ではこちらのデプロイパターンが適用されます。
GKE
必要なインフラリソースとGKE上に構成されるk8sリソースを含めて全てterraformによってデプロイされます。
Agent Runtime(旧 Agent Engine)
Google Cloud が提供している SDK を使ってデプロイを行います。
一通り仕様を確認した所感
ソースコードプロジェクトの作成からGoogle Cloudのデプロイまで本ツールで実施することが可能ですが、何より良いと思ったのはコマンド（タスク）が細かく分割されており、部分的な導入がしやすい点だと思いました。
多くの開発現場ではアプリケーションとインフラを構築・運用する担当が異なっていたり、既に Google Cloud を利用していて IaC のコードリポジトリを運用しているケースが多く、 agents-cli が前提とするようなプロジェクト構成を適用しづらいと感じましたが、コマンドが分割されていることにより、例えばソースコードの実装、評価プロセスのみにagents-cliを適用してデプロイは既存のプロセスで実施するということも可能です。
まとめ
今回はイベントで発表&リリースされたばかりの agents-cli について紹介させていただきました。
今後また大きなアップデートがあれば解説したいと思います。記事を閲覧いただきありがとうございました。
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