Google、Claude CodeやCodexにAIエージェント開発スキルを注入する「agents-cli」をリリース 評価からデプロイまで自動化
2026年7月2日 13:11
Googleは、Claude CodeやCodexなどの主要なAIコーディングアシスタントに、Google Cloud上でのAIエージェント開発スキルを直接追加できるツール「agents-cli」を展開している。本ツールは、開発者が使い慣れたAIアシスタントを通じて、GoogleのAgent Development Kit（ADK）を用いたエージェントの構築、評価、デプロイ、運用監視までをシームレスに行えるようにするものだ。ローカル環境での開発・評価であればGoogle Cloudアカウントなしでも開始できる。
■「agents-cli」の役割：コーディングアシスタントの「専門知識レイヤー」
Googleは2026年4月21日に「agents-cli」をリリースして以来、71日間に13回のアップデートを重ねてきた。直近の2026年6月28日にリリースされたバージョン0.6.1では、同梱されるAgent Development Kit（ADK）がバージョン2.3.0に更新され、Gemini Enterpriseへの登録が失敗するバグなどが修正されている。このツール自体はコーディングを行うAIエージェントではない。Claude Code、Antigravity CLI、Codex、あるいはその他のコーディングアシスタントと並行して動作し、それらのアシスタントに対してGoogleのAIエージェント開発スタックに関する深く最新の知識を提供する「専門知識レイヤー」として機能する。これにより、開発者は個々の基礎的なサービスをすべて手動で学習することなく、好みのツールを使ってGoogle Cloud上に本番環境品質のAIエージェントを構築・デプロイできるようになる。
この位置づけは、見た目以上に重要である。現在、Google Cloud上でAIエージェントを構築する開発者は、プラットフォームの断片化という問題に直面している。エージェントのロジックはADKが処理し、デプロイはCloud RunやGoogle Kubernetes Engine（GKE）が担い、オブザーバビリティ（可観測性）はCloud Trace、インフラのプロビジョニングはTerraform、そしてエンタープライズ登録はGemini Enterprise Agent Platformがそれぞれ担当する。これらすべての要素がどのように接続され、どのようなコマンド順序で連携させるべきかを把握するには、膨大なプラットフォームの専門知識が必要となり、エージェント開発そのものとは別の大きな負担となっていた。agents-cliは、その専門知識を構造化されたナレッジファイルに集約し、開発者がすでに使用しているコーディングアシスタントから利用できるようにする。
■「スキル注入」の仕組みと7つのパッケージ
スキルの注入プロセスは非常に具体的である。開発者が「uvx google-agents-cli setup」という1行のインストールコマンドを実行すると、agents-cliはコーディングアシスタントのスキルディレクトリに7つの構造化されたMarkdownファイルを配置する。これらのファイルは人間が読むためのドキュメントではなく、AIが解釈するために特別に記述された機械読み取り可能なナレッジバンドルである。これらは、Anthropicが2025年12月に公開し、現在32のコーディングツールでサポートされているオープン仕様「SKILL.md」に準拠してフォーマットされている。
各セッションの開始時に、Claude Codeなどのコーディングアシスタントは、インストールされた各スキルから名前と短いトリガー説明（1スキルあたり数十トークン程度）をスキャンする。そして、ユーザーの要求がそのスキルに関連していると判断された場合にのみ、詳細なコンテンツ全体をロードする。例えば、開発者がアシスタントに「このエージェントをCloud Runにデプロイして」と指示すると、自動的に「deploy」スキルが呼び出され、タスクを正しく完了するために必要な正確なコマンド、フラグ、および設定手順が提供される。ドキュメントからコピー＆ペーストしたり、非推奨になったAPIの曖昧な記憶を頼りに推測したりする必要は一切ない。
同梱される7つのスキルは、ADKのライフサイクル全体をカバーしている。「workflow」スキルは開発プロセス全体とモデル選択ルールを管理し、「ADK code」スキルはエージェント、ツール、オーケストレーションパターン、コールバック、状態管理を定義するためのPython API全体を保持する。また、「scaffold」スキルはプロジェクトの作成と拡張を、「eval」スキルは評価手法を、「deploy」スキルは3つのデプロイ対象を、「publish」スキルはGemini Enterpriseへの登録を、および「observability」スキルはCloud Trace、ロギング、サードパーティ統合をカバーする。開発者はコーディングアシスタントを使わずにターミナルから直接CLIコマンドを実行することもできるが、このツールの真の価値は、開発者がエージェントの実際のロジックに集中している間に、アシスタントがプロジェクトの雛形作成、設定、デプロイを自動的に処理してくれる点にある。
■多くのエージェントツールが無視する「評価」の課題を解決する
agents-cliの技術的に最も重要な部分は、その評価パイプラインである。これは、表面的なレビューでは見落とされがちな部分でもある。AIエージェントに関する一般的な知見においても、「標準化された評価方法の欠如」は業界全体の構造的な課題として指摘されている。現在、多くのエージェント開発ツールは評価を手動かつその場しのぎのプロセスとして扱っている。開発者がいくつかのテストケースでエージェントを実行し、出力を目視で確認して、十分に機能しているかどうかを判断するという方法だ。しかし、このアプローチは本番環境へのスケールに対応できず、複数ターンの会話やエッジケースにおけるツールの使用シナリオでのみ発生するような失敗モードを検出することはできない。
agents-cliはこのギャップをエンドツーエンドで解決する5段階の品質フライホイールを提供する。第1段階の「agents-cli eval dataset synthesize」では、LLM駆動のユーザーシミュレーションを使用して、エージェント自身の指示やツール定義から、多様な複数ターンのテストシナリオを自動生成する。これにより、人間が手動でテストケースを作成する必要がなくなる。第2段階の「agents-cli eval generate」では、それらのシナリオに対してエージェントを実行し、ツール呼び出しを含む完全な実行トレースをキャプチャする。第3段階の「agents-cli eval grade」では、組み込みまたはカスタムの指標に基づいてそれらのトレースをスコアリングする。第4段階の「agents-cli eval analyze」では、失敗モードをクラスタリングし、単にどのテストケースが失敗したかだけでなく、エージェントがシステム的にどこでパフォーマンスを低下させているかを可視化する。そして第5段階の「agents-cli eval optimize」では、GEPA（Genetic Evolutionary Prompt Augmentation：遺伝的進化プロンプト拡張）アルゴリズムを適用して、失敗分析に基づいてエージェントの根本的なシステム指示（プロンプト）を反復的に改善し、再評価を行って改善を確認する。
この最後の段階こそが、agents-cliを単なるデプロイ用のラッパーツールと区別する要素である。GEPAは、Googleの公式エージェントプラットフォームドキュメントでも確認されている反復的な最適化アルゴリズムである。評価の失敗構造をシグナルとして利用し、エージェントの指示文のターゲットを絞った書き換えを提案し、それぞれの書き換えが実際に失敗ケースのパフォーマンスを向上させたかどうかを確認する。開発者は「agents-cli eval optimize」を実行するだけで、手動で修正方法を推測することなく、ツールにエージェントのプロンプトを自動的に改善させることができる。
このパイプラインこそが、本番環境品質のエージェントとプロトタイプを分ける境界線となる。コーディングツールを使えば、エージェントの雛形作成とデプロイは数分で完了するが、そのエージェントが本番環境のワークロードを任せるに足る信頼性を備えているかどうかを判断できるのは、統合された評価システムだけである。
■クラウド環境なしでのローカル開発と移行パス
このプロジェクトが明示している制約事項として、ローカル開発においてagents-cliはGoogle Cloudアカウントを必要としない。開発者はツールをインストールし、プロジェクトの雛形を作成し、評価を実行し、Google AI StudioのAPIキーを使用してエージェントの挙動を改善していくことができ、クラウドのリソース料金は発生しない。Google Cloudへの依存が発生するのは本番環境へのデプロイ時のみであり、その時点でagents-cliはTerraformテンプレートを介して、インフラのプロビジョニング、CI/CDパイプラインの設定、状態維持型エージェントのためのCloud SQLセッション管理、シークレットの設定、およびオブザーバビリティの統合を自動的に処理する。
プラットフォームのサポート対象は、macOS、Linux、およびWSL 2経由のWindowsである。Apache 2.0ライセンスで公開されているGitHubのリポジトリは、公開以来約3,600件のスターを獲得している。詳細なドキュメントも公開されている。
Googleが2026年4月22日の「Cloud Next 2026」で発表したこのプロジェクトは、同社の以前のオープンソースプロジェクトである「agent-starter-pack」の事実上の後継ツールである。agent-starter-packはメンテナンス専用モードに移行しているため、新規プロジェクトではagents-cliを使用することが推奨される。既存のagent-starter-packプロジェクトは、Terraform、テスト、CI/CD設定がそのまま引き継がれるため、エージェントのコードを書き換えることなく直接移行が可能である。
■注目ポイントQ&A
●agents-cliは、ADKを直接使用する場合と何が違うのですか？
ADK（Agent Development Kit）は、Pythonでエージェント、ツール、オーケストレーション、状態管理などを定義するエージェントフレームワークそのものです。一方、agents-cliはそのライフサイクルを管理するラッパーであり、プロジェクトの雛形作成、評価パイプラインの構築、Cloud RunやGKEへのデプロイ、Gemini Enterpriseへの登録、オブザーバビリティの設定などを担当します。ADKを直接使用する場合はこれらすべてのインフラコードをゼロから記述する必要がありますが、agents-cliを使用すれば、コーディングアシスタントに対して自然言語で指示を出すだけでこれらを自動処理できます。また、アシスタントを使わずにターミナルから直接コマンドを実行することも可能です。
●agents-cliを使用するにはGoogle Cloudアカウントが必要ですか？
開発や評価の段階では不要です。Google AI StudioのAPIキーがあれば、プロジェクトの作成、ローカルでのエージェント実行、評価データセットの生成、トレースのスコアリング、GEPAによるプロンプトの最適化までをすべて行うことができます。Google Cloudプロジェクトが必要になるのは、実際にAgent Runtime、Cloud Run、またはGKEにデプロイする段階のみであり、その際にはagents-cliがインフラを自動的に構築します。
●agents-cliはどのコーディングアシスタントに対応していますか？
GitHubリポジトリでは、Antigravity CLI、Claude Code、Codexが明示的にサポート対象として挙げられています。また、Anthropicの「SKILL.md」規格に対応しているコーディングエージェントであれば動作するため、Google、Microsoft、JetBrains、AWSなどの製品を含む、現在32種類のツールで利用可能です。さらに、アシスタントを介さずに、スタンドアロンのターミナルツールとしてすべてのコマンドを直接実行することもできます。
●GEPA評価最適化ツールは具体的にどのように機能しますか？
GEPA（Genetic Evolutionary Prompt Augmentation：遺伝的進化プロンプト拡張）は、評価（eval grade）の実行結果から得られた失敗パターンを分析し、エージェントのシステム指示文（システムプロンプト）に対するピンポイントな書き換え案を自動生成する反復的な最適化アルゴリズムです。書き換えられた指示文で再度評価を実行し、実際にスコアが向上したことを確認した上で変更を適用します。このアプローチは、候補となる指示文の改善案を繰り返し生成し、特定の失敗テストケースにおいてスコアを向上させた変更を選択・結合していくという点で「遺伝的・進化的」です。これにより、本番用エージェントのプロンプトエンジニアリングを、開発者の直感だけに頼るのではなく、一部自動化されたワークフローとして行うことができます。
元記事: Google agents-cli: One Command Adds AI Agent Lifecycle Skills to Claude Code and Codex