Интерфейс командной строки Google Agents: объяснение за 5 минут
Компания Google недавно выпустила Agentic CLI — мощный инструмент, который делает создание, тестирование и развертывание агентов ИИ быстрее и интуитивнее. Я считаю его очень полезным, поэтому расскажу вам о полном жизненном цикле агента ИИ с помощью CLI.
Что такое интерфейс командной строки Google Agents?
Прежде чем углубиться в код, давайте разберемся, «почему». Обычно для создания ИИ-агента требуется много «связующего кода» — сложных скриптов, которые соединяют LLM (большую языковую модель) с внешними инструментами или базами данных.
Что такое интерфейс командной строки Google Agents?
Agents CLI устраняет это препятствие. Agents CLI — это официальный инструмент Google для создания, оценки и развертывания агентов, разработанных с использованием комплекта разработки агентов Google (ADK). Он служит программной основой жизненного цикла разработки агентов (ADLC) в Google Cloud.
Набор навыков, разработанный специально для агентов.
Agents CLI объединяет семь «навыков», которые обучают агентов программирования выполнению каждого этапа жизненного цикла разработки программного обеспечения (ADLC):
Набор навыков, разработанный специально для агентов.
После установки ваш агент для программирования сможет напрямую вызывать эти навыки. В качестве альтернативы, разработчик-человек может выполнить те же команды вручную (см. раздел «Режим для человека» ниже).
Как установить Google Agents CLI?
Для начала вам потребуется чистая среда. Интерфейс командной строки использует несколько современных веб-инструментов и инструментов для работы с данными. Выполните следующие шаги, чтобы убедиться, что все готово:Предварительные требования
- Python и PIP: основа большинства разработок в области искусственного интеллекта.
- Node.js и NPM: необходимы для работы интерфейса командной строки и функций развертывания.
- UV: Молниеносно быстрый установщик пакетов Python, который используется интерфейсом командной строки агентов.
Этапы установки
Создайте виртуальную среду: всегда полезно держать свои проекты раздельно, чтобы они не мешали друг другу.python -m venv agent-env
source agent-env/bin/activate # В Windows используйте `agent-env\Scripts\activate`
Интерфейс командной строки распространяется через uv :
uvx google-agents-cli setup
Интерфейс командной строки поддерживает macOS и Linux; поддержка Windows в настоящее время не предусмотрена (вместо этого используйте WSL 2).
Аутентификация
Интерфейс командной строки Agents CLI автоматически получает ваши учетные данные, если вы уже авторизованы в интерфейсе командной строки gcloud . При локальном запуске без gcloud вы можете установить ключ API Gemini :export GEMINI_API_KEY="your‑key"
Для получения подробной информации о сценариях аутентификации (служебные учетные записи, роли A2A и т. д.) обратитесь к руководству по аутентификации . Важно отметить, что ваш агент кодирования наследует все учетные данные, имеющиеся в вашей оболочке; вам не нужно встраивать секреты в код.
Создание вашего первого «метеорологического» агента
Самый быстрый способ обучения — это практика. Интерфейс командной строки (CLI) поставляется с «шаблонной» системой, которая позволит вам начать работу за считанные секунды.Выполните следующую команду в терминале:
agent-cli create my-first-agent
cd my-first-agent
Установите зависимости
В папке вашего нового проекта необходимо установить необходимые для работы этого агента библиотеки:agent-cli install
Детская площадка
Одна из лучших особенностей этого интерфейса командной строки — это Playground. Вместо того чтобы тестировать агента в черно-белом терминале, вы можете запустить локальный веб-интерфейс.игровая площадка agent-cli
После выполнения этой команды вы получите локальный URL-адрес (обычно http://127.0.0.1:8000). Откройте его в браузере, выберите своего агента в меню и начните общение. По умолчанию этот агент настроен на обработку запросов о погоде.
Детская площадка
Когда будете готовы к оценке, позвоните:
agents-cli eval run
Внедрение агентов искусственного интеллекта
При запуске команды agent-cli deploy у вас обычно есть два варианта:- Cloud Run: Эта функция рассматривает ваш агент как стандартное веб-приложение. Она отлично подходит, если вам нужен полный контроль над сервером.
- Среда выполнения агентов: это специализированная среда, созданная специально для ИИ. Она автоматически обрабатывает такие вещи, как память (запоминание того, что пользователь сказал ранее) и оркестровка (управление совместной работой нескольких агентов).
Процесс развертывания
- Убедитесь, что у вас настроен проект в Google Cloud .
- Включите выставление счетов в облачной консоли.
- Выполните команду:
агенты-cli развертывание
Чтобы зарегистрировать своего агента в Gemini Enterprise, выполните следующую команду:
# Зарегистрируйте развернутого агента в Gemini Enterprise
agents-cli publish gemini-enterprise
Это позволяет использовать вашего агента напрямую через https://gemini.google.com/
Практически все команды принимают такие флаги, как --project, --region, --datastore, --cicd-runner и --deployment-target, что позволяет настраивать среду. Для получения полной информации используйте команду agents-cli --help в справочнике командной строки .
Шпаргалка по ключевым командам CLI агентов
- agent-cli setup Устанавливает основную среду
- agent-cli create [name] Запускает новый проект агента
- agent-cli playground запускает интерфейс веб-тестирования
- agent-cli eval run Проверяет корректность работы вашего агента
- agent-cli deploy — развертывает ваш агент в Google Cloud.
Создание агента с помощью вашего помощника по программированию
После установки откройте программу-помощник по программированию (Codex, Claude Code, Gemini CLI или Copilot) и убедитесь, что навыки Agents CLI отображаются:/навыки
Создание агента с помощью вашего помощника по программированию
Вы должны увидеть google-agents-cli-workflow и другие встроенные навыки. Оттуда вы можете давать указания агенту, используя естественный язык. Например:
Создайте агента поддержки, который будет отвечать на вопросы из нашей документации.
Gemini CLI (или Claude Code, Codex и т. д.) будет вызывать навыки CLI для создания структуры проекта, установки зависимостей, оценки производительности и подготовки развертывания. Этот шаблон работает с любой агентской платформой, поддерживающей установку навыков.
Если вас устраивает результат, просто вызовите команду развертывания , и ваш агент будет запущен:
# Развертывание на настроенной целевой платформе (Agent Runtime, Cloud Run или GKE)
агенты-cli развертывание
