에이전트 플랫폼의 에이전트 CLI: 단 하나의 CLI로 생성부터 프로덕션까지
요약
구글 클라우드 에이전트 플랫폼의 에이전트 CLI(Agents CLI)는 AI 코딩 에이전트와 개발자가 파편화된 클라우드 환경을 하나로 묶어 AI 에이전트 개발, 평가, 배포 과정을 쉽고 빠르게 끝낼 수 있도록 돕는 통합 도구예요.
인사이트
- **AI 에이전트 개발 라이프사이클 통합**: 에이전트 CLI는 에이전트 개발, 평가, 배포의 전 과정을 단일 CLI 환경에서 지원해, 파편화된 클라우드 환경에서 발생하던 비효율을 크게 줄여줘요.
- **코딩 에이전트와의 시너지**: 제미나이 CLI와 같은 AI 코딩 에이전트들이 에이전트 CLI를 직접 사용해서 프로젝트 스캐폴딩, 테스트, 배포 등을 자동화하며 개발 생산성을 극대화할 수 있어요.
- **유연한 개발 모드 지원**: AI 에이전트가 자동화하는 '에이전트 모드'와 개발자가 직접 명령어를 실행하는 '인간 모드'를 모두 지원해서, 자동화와 수동 제어 사이의 균형을 유지할 수 있어요.
왜 중요한가
AI 에이전트가 실험 단계를 넘어 실제 서비스로 발전하는 데 필요한 인프라 복잡성을 획기적으로 낮춰주는 솔루션이에요. 개발자들이 AI 에이전트를 더 쉽고 빠르게 만들고 배포할 수 있게 되면서, 에이전트 기반 서비스의 확산과 혁신을 가속화할 수 있을 것 같아요.
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에이전트 플랫폼의 에이전트 CLI: 단 하나의 CLI로 생성부터 프로덕션까지
2026년 4월 22일
이반 청 소프트웨어 엔지니어
피어 파올로 이폴리토 GenAI 필드 솔루션 아키텍트
엘리아 세치 솔루션 스페셜리스트
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2026년 4월 22일개발자 관계 엔지니어링에이전트 에코시스템
AI 에이전트가 실험용 스크립트에서 프로덕션 서비스로 전환되고 있어요. 하지만 모델이 점점 더 똑똑해지는 동안에도, 에이전트를 구축하고 평가하며 배포하는 데 필요한 인프라는 여전히 파편화되어 있죠. 개발자와 코딩 어시스턴트들은 서로 분리된 환경 때문에 고군분투하며, 로컬과 클라우드 간의 격차를 메우기 위해 엄청난 양의 문서를 읽느라 시간과 토큰을 낭비하는 경우가 많아요.
오늘, 구글 팀은 구글 클라우드에서 에이전트 개발 라이프사이클(ADLC)을 위한 통합 프로그래밍 백본인 에이전트 플랫폼의 에이전트 CLI를 선보이게 되어 정말 기뻐요.
에이전트 CLI는 제미나이 CLI, 클로드 코드, 커서 같은 AI 코딩 에이전트를 위해 특별히 설계된 전문 도구예요. 이 도구는 AI 어시스턴트에게 구글 클라우드 에이전트 스택(에이전트 플랫폼, 클라우드 런, A2A 통합 포함)에 직접적이고 기계가 읽을 수 있는 통로를 제공해서, 파편화된 에코시스템을 매끄러운 작업 흐름으로 바꿔줘요.
에이전트 CLI가 아이디어부터 프로덕션까지의 여정을 몇 주가 아니라 몇 시간 만에 간소화하는 방법을 한번 살펴볼까요?
에이전트로 에이전트 구축하기
에이전트 개발에서 가장 큰 걸림돌은 컨텍스트 과부하예요. 코딩 에이전트가 서로 다른 클라우드 구성 요소들이 어떻게 연결되는지 추측해야 할 때, 끝없는 반복과 토큰 낭비로 이어지죠.
에이전트 플랫폼의 에이전트 CLI를 사용하면, uvx google-agents-cli 명령 하나만 실행해서 번들로 제공되는 스킬을 코딩 환경에 바로 주입할 수 있어요.
이렇게 하면 코딩 어시스턴트에게 기능적이고 표준을 준수하는 프로젝트를 바로 만들 수 있도록 필요한 정확한 감각 입력과 API 레퍼런스를 제공해 줘요.
# CLI 설치하기
uvx google-agents-cli setup
일반 텍스트
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원한다면 CLI 명령어를 직접 실행할 수도 있어요. 하지만 좋아하는 코딩 에이전트가 에이전트 CLI 스킬을 통해 CLI 명령어를 사용하게 할 수도 있죠.
예를 들어, 코딩 에이전트에게 이렇게 프롬프트를 줄 수 있어요: "여행 경비 에이전트를 만들고 싶어. 50달러 미만 경비는 자동으로 승인하고, 50달러 초과거나 일반적이지 않아 보이는 경비는 HITL(Human-In-The-Loop) 승인을 요구하도록 해줘."
# 코딩 에이전트가 자동 기본값을 사용해서 프로젝트를 매끄럽게 스캐폴딩해요.
agents-cli create finance-agent -y --deployment-target agent_runtime
# 디렉토리로 이동하세요.
cd finance-agent
일반 텍스트
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로컬 시뮬레이션 및 엄격한 평가
논리를 구축하는 것은 절반의 전투일 뿐이고, 올바르게 작동하는지 확인하는 것이 나머지 절반이에요. 출시 전에 개발자들은 에이전트가 정확도 임계값을 충족하는지 알아야 해요.
에이전트 CLI는 엄격한 평가 도구를 돌릴 수 있어요. 기본 명령어를 사용해서 코딩 어시스턴트가 유닛 테스트를 조정하고, 데이터 검색을 검증하며, 품질을 보장하기 위해 서로 다른 평가 실행을 비교할 수 있게 해줘요.
# 그라운드 트루스 데이터셋에 대해 평가를 실행하세요.
agents-cli eval run
# 두 실행의 궤적 점수와 측정 지표를 비교하세요.
agents-cli eval compare evals/run_v1.json evals/run_v2.json
JSON
복사됨
프로덕션으로의 매끄러운 배포
로컬 프로토타입에서 안전하고 전 세계적으로 분산된 서비스로 전환하는 데 70일이 걸려서는 안 되죠. 에이전트 CLI는 전체 배포 단계를 자동화할 수 있어요. 코드로 인프라(IaC)를 매끄럽게 주입하고, CI/CD 파이프라인을 구축하며, 에이전트 런타임 / 클라우드 런 / GKE에 바로 배포해요.
# 프로덕션 인프라를 프로비저닝하세요.
agents-cli infra single-project
# 에이전트를 구글 클라우드로 배포하세요.
agents-cli deploy
# 배포된 에이전트를 제미나이 엔터프라이즈에 등록해서 배포하세요.
agents-cli publish gemini-enterprise
일반 텍스트
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인간의 의도 + 에이전트 실행
에이전트 CLI는 에이전트가 사용하도록 최적화되어 있지만(에이전트 모드), 개발자에게 명확한 제어가 필요하다는 것도 알고 있어요. 그래서 이 CLI는 인간 모드를 완벽하게 지원한답니다. 터미널이나 스크립트에서 이 명령어를 직접 실행해서 즉각적이고 정확한 실행을 할 수 있어요. AI의 '손과 눈'을 직접 이끌고 싶을 때마다 개입할 수 있죠.
다음 단계는 무엇일까요?
지금 바로 에이전트 플랫폼의 에이전트 CLI를 다운로드하고 터미널에서 uvx google-agents-cli를 실행해서 시작해 보세요. 문서와 GitHub 저장소를 자세히 살펴보면 코딩 어시스턴트가 차세대 프로덕션급 AI를 어떻게 구축할 수 있는지 알 수 있을 거예요.
레딧이나 에이전트 에코시스템 구글 그룹에서 커뮤니티에 참여해서 무엇을 만들고 있는지 공유하는 것도 잊지 마세요.
에이전틱 인터넷이 여기에 있어요. 에이전트들이 이를 구축하도록 내버려 두세요.
유튜브 동영상 링크 (JS 비활성화 시에만 보임)
게시됨: AI • 클라우드 • 공지사항 • 문제 해결
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