agents-cliで生成したLangChain/LangGraphプロジェクトの開発を案内します。ツール追加から実行・評価・配信まで、ADKとの違いと守るべき構成を整理します。
- 既存エージェントにツールを追加したいとき
- ローカルで実行・評価したいとき
- 必要な構成を保ってグラフを変更したいとき
Claude Agent SDKで構成されたエージェントのツール追加、実行、評価、配信、デプロイを支援し、ADK向け手順との違いや設定上の注意を確認できるスキルです。
Use when working in this project — adding tools, editing the agent, running, evaluating, serving or deploying it — or when guidance mentions ADK, LlmAgent, google.adk, adk web, or an ADK runner. This project is a Claude Agent SDK agent scaffolded by agents-cli, so ADK-specific instructions do not apply.
実行スコア 未検証
インストール方法を見るClaude Agent SDKを使ったエージェントの開発や運用を支援します。エージェント本体の設定場所、ツールの追加方法、実行・評価・配信・デプロイの手順を確認できます。ADK向けの案内が混在する場合に、LlmAgentやgoogle.adkの代わりに使う設定や、利用できない評価コマンドを把握できます。評価データセットを使った生成と採点、A2A形式での配信、セッションの扱いなども説明しています。
Claude Agent SDKで作られたプロジェクトにツールを追加したいときや、エージェントを実行・評価して結果を確認したいときに役立ちます。ADKを前提とした資料を参照していて、プロジェクトで使える手順を見分けたい場合にも向いています。配信先やモデル設定、セッションの保存方法を確認しながらデプロイを進める場面でも使えます。
実験的な構成です。利用するモデルはGemini platformのModel Gardenで有効化する必要があります。デプロイ先はagent_runtimeまたはcloud_runで、Agent Runtimeには制限があります。ADK専用の一部評価機能や開発用UIは利用できません。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
The agent is a ClaudeAgentOptions exported as root_agent from
app/agent.py. There is no google.adk dependency and no ADK runner. Other
google-agents-cli-* skills assume ADK; where they describe the agent itself,
this skill wins.
Experimental. Deploy to agent_runtime (limits: references/claude.md) or cloud_run.
The model runs on Claude on Gemini platform and must be enabled in Model Garden.
| ADK guidance | This project |
|---|---|
LlmAgent, Agent | ClaudeAgentOptions(model=..., system_prompt=..., ...) assigned to root_agent |
Agent(name=...) | AGENT_NAME in app/app_utils/settings.py (ClaudeAgentOptions has no name); keep it equal to create_params.root_agent_name in agents-cli-manifest.yaml |
google.adk.tools, FunctionTool | @tool(...) async functions, served by create_sdk_mcp_server and passed in mcp_servers |
adk web, agents-cli playground | Unavailable (no SDK dev UI). Use agents-cli run, or uv run uvicorn app.fast_api_app:app --port 8080 |
ADK runner behind agents-cli run | agents-cli run runs root_agent in process |
agents-cli eval dataset synthesize, eval optimize | Unavailable: both drive the agent through ADK. The command says so and exits |
agents-cli eval generate --url (traces from a served agent) | Unavailable: the server speaks A2A, not ADK's /run_sse. eval generate runs root_agent in process; the command refuses --url |
| ADK sessions | Claude sessions, one per A2A conversation; scaffold with --session-type cloud_sql to keep them across instances |
app/agent.py exports root_agent: ClaudeAgentOptions. Only it changes when
you change the agent.app/app_utils/claude.py runs it. Leave app/app_utils/ alone.CLAUDE.md, .claude/ and .mcp.json go in agent_config/.app/fast_api_app.py exposes app. Every deployment target runs
uvicorn app.fast_api_app:app.@tool("lookup_order", "Look up an order by id.", {"order_id": str})
async def lookup_order(args: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
return {"content": [{"type": "text", "text": f"Order {args['order_id']}: shipped"}]}
server = create_sdk_mcp_server(name="orders", tools=[lookup_order])
root_agent = ClaudeAgentOptions(
...,
mcp_servers={"orders": server},
tools=[], # no built-in Claude Code tools
allowed_tools=["mcp__orders__lookup_order"], # mcp__<server>__<tool>
)
A tool missing from allowed_tools is not available to the agent. Subagents (agents=
or agent_config/.claude/agents/) run through the built-in Agent tool: add "Agent" to both
tools and allowed_tools. Built-in tools
(WebFetch, WebSearch, Read, Bash, ...) go in both tools and allowed_tools;
keep Bash and file-editing tools out of a served agent unless the user asks.
agents-cli install # uv sync
agents-cli run "hello" # run root_agent in process; prints a session id
agents-cli run "and?" --session-id <id> # continue that conversation
agents-cli eval generate --dataset tests/eval/datasets/basic-dataset.json -o tests/eval/output/
agents-cli eval grade --traces tests/eval/output/<dataset>.json --config tests/eval/eval_config.yaml
agents-cli deploy
agents-cli scaffold enhance -d cloud_run --cicd-runner github_actions # add infra later
run, eval generate, publish gemini, playground, eval dataset and
eval optimize are overridden by agents-cli-extension.yaml at the project root.
Prefix any command with AGENTS_CLI_DISABLE_OVERRIDES=1 to reach the built-in instead.
A2A: JSON-RPC at POST /a2a/app, card at /a2a/app/.well-known/agent-card.json,
health at /health; over A2A, text streams as it is generated. On Agent Runtime, also
:query and :streamQuery (new sessions and turns), which agents-cli run --mode adk
and an ingress Agent Gateway use. See references/claude.md for sessions, telemetry
and deployment.
root_agent or app, which breaks run, eval and deploy.tools unset: the agent then gets every built-in Claude Code tool.eval dataset synthesize or eval optimize: they need ADK.
Write cases into tests/eval/datasets/ and use eval generate + eval grade./run_sse or ADK's REST session routes; this server serves A2A and
Agent Runtime's :query / :streamQuery.references/claude.md — how a turn runs, model access, project settings, sessions,
calling other agents, telemetry and logs.references/migrate-claude-agent.md — moving an existing Claude Agent SDK agent into
this project and onto GCP.references/migrate-from-aws.md — extra migration steps for an agent running on AWS.まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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