Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ 現地セッションで偶然聞くことになった Agents CLIを実際に動かしてみる 前田 祐太 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ 自己紹介 名前：前田 祐太（まえだ ゆうた） 所属：NECソリューションイノベータ株式会社 業務：クラウド中心のインフラエンジニア 受賞：Google Cloud Partner All Certification Holders 2025 　　　Japan AWS All Certifications Engineer (2023〜) 趣味：サッカー、ダイビング、カメラ(練習中) Google Cloud Next ‘26 現地参加してきました 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ 免責事項 ・本内容は、2026年6月3日時点の情報を基にしています。 　最新情報は公式情報を参照ください。 ・Agents CLIはプレビュー（Pre-GA）段階です。 　今後、仕様やコマンド名などが変更される可能性があります。 ・記載しているコードやコマンド、手順は動作を保証するものではありません。 　実際に利用される場合は、最新の公式ドキュメントを参照の上、 　自身の責任にてお試しください。 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ ADKのセッションを聴講してると・・・ 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ Agents CLI とは Google Cloud 上で AI エージェントを構築、評価、デプロイ するための CLI および スキルパッケージ (Agents CLI の Github より) CLI (agents-cli) ターミナルから直接コマンドを実行。 雛形生成・評価・デプロイがどれも単独で動く。 スキルパッケージ (7つ) Gemini CLI、Claude Code などが使用して、 各ステップで最適な判断を代わりにしてくれる。 AI エージェントを「作って終わり」にせず、本番環境まで運ぶ ための OSS ツール群 https://google.github.io/agents-cli/ 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ Agents CLI の前身 Agent Starter Pack (ASP) を使用 Agents CLI は ASP とベースは同じとしつつエージェント前提 に改良 Agent Starter Pack（前身） Agents CLI（後継） 　対象(使い手) 人(開発者)が手動で操作する前提 コーディングエージェントが主役 同梱の 7 つのスキルを使用 　実行方法 開発ループは make ターゲット (Makefile) (make dev / eval / deploy / etc.) 1つの CLI (agents-cli) に集約 (create / eval / deploy / etc.) 　機能 雛形生成＋デプロイが中心 ローカル実行から評価・デプロイ・運用監視まで 一気通貫 ・Agent Starter Pack（※現在メンテナンスモード） 　https://googlecloudplatform.github.io/agent-starter-pack/ ・From Agent Starter Pack 　https://google.github.io/agents-cli/reference/from-agent-starter-pack/ 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ 使うための 3 ステップ ① 前提ツールを用意 Python 3.11以上、 uv、Node.js（スキル導入用）。デプロイ時のみ Google Cloud SDK (gcloud) / Terraform。 ※サポートプラットフォーム： macOS、Linux、Windows (WSL2) ② インストール CLI(agents-cli)と、コーディングエージェント用スキルが同時インストール。 $ uvx google-agents-cli setup ③ 認証 gcloud 認証済みなら gcloud の認証クレデンシャルを使用する。手軽なのは AI Studio の Gemini APIキー。 $ export GEMINI_API_KEY="…" コーディングエージェント：Gemini CLI、Claude Code、Codex, Antigravity、他 https://google.github.io/agents-cli/ 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと（全体の流れ） 1 プロジェクト生成 コーディングエージェントを起動 → プロンプトで指示 2 ローカル確認 プロンプトで playground を起動するように指示 3 評価セット作成 危険な構成のテスト（2つ）＋ルーブリック（評価基準）を用意 4 評価①（わざと不合格） 甘いプロンプト（どんな構成でも褒めて承認する） → eval run → FAIL 5 AIで修正→評価②（合格） 厳しいプロンプトに修正（厳格なインフラ審査官） → eval run → PASS 6 デプロイ（オプション） deploy → Cloud Build でビルド → Cloud Run 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと 1 プロジェクト生成 コーディングエージェントを起動 → プロンプトで指示 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと 1 プロジェクト生成 コーディングエージェントを起動 → プロンプトで指示 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと 1 プロジェクト生成 コーディングエージェントを起動 → プロンプトで指示 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと ローカル確認 プロンプトで playground を起動するように指示 2 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと ローカル確認 プロンプトで playground を起動するように指示 2 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと 評価セット作成 危険な構成のテスト（2つ）＋ルーブリック（評価基準）を用意 3 評価①（わざと不合格） 甘いプロンプト（どんな構成でも褒めて承認する） → eval run → FAIL 4 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと 評価セット作成 危険な構成のテスト（2つ）＋ルーブリック（評価基準）を用意 3 評価①（わざと不合格） 甘いプロンプト（どんな構成でも褒めて承認する） → eval run → FAIL 4 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと AIで修正→評価②（合格） 厳しいプロンプトに修正（厳格なインフラ審査官） → eval run → PASS 5 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと デプロイ（オプション） deploy → Cloud Build でビルド → Cloud Run 6 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ やったこと デプロイ（オプション） deploy → Cloud Build でビルド → Cloud Run 6 

Next '26 × Jagu'e'r アフター LT ランチ まとめ ASP からの進化 開発者が手動操作する前提だった前身 (ASP)から、 コーディングエージェントが主体 となって動くツール へと進化 一気通貫のパイプライン 雛形生成から、厳格な評価 (Eval)、そしてクラウド環 境へのデプロイまで、 1つのCLIで完結 する一気通貫 の体験を提供 Agents CLI は、AI エージェントを「作って終わり」にせず 、 本番環境へのデプロイ・運用監視までを支えてくれるツール群 まずは uvx google-agents-cli setup で、Agents CLIを体験してみましょう！