กูเกิลคลาวด์24 เมษายน 20265 นาที

Google Agents CLI เปลี่ยนการใช้งานตัวแทนให้เป็นสายคำสั่งเดียว: สร้าง ประเมิน ปรับใช้ และเผยแพร่

การเปิดตัว CLI ตัวแทนของ Google ในวันที่ 22 เมษายนมีความสำคัญเนื่องจากไม่ใช่การสาธิตตัวแทนอื่น เป็นความพยายามที่จะทำให้เครื่องสามารถอ่านวงจรวงจรการพัฒนาเอเจนต์ทั้งหมดได้สำหรับผู้ช่วยเขียนโค้ด เช่น Gemini CLI, Claude Code และ Cursor การนำเสนอนั้นเรียบง่าย: มีลูปการคาดเดาสถาปัตยกรรมคลาวด์น้อยลง มีคำสั่งที่กำหนดขึ้นมากขึ้น และเส้นทางที่สั้นลงจากต้นแบบไปจนถึงการใช้งานจริง

เกิดอะไรขึ้นGoogle เปิดตัว Agents CLI ใน Agent Platform ในรูปแบบ CLI และชั้นทักษะสำหรับการนั่งร้าน การประเมิน การทำให้ใช้งานได้ และการเผยแพร่ตัวแทนบน Google Cloud

เหตุใดผู้สร้างจึงสนใจเครื่องมือกำหนดเป้าหมายการรั่วไหลของโทเค็นจริง: เอเจนต์การเขียนโค้ดสิ้นเปลืองบริบทในการพยายามอนุมานสถาปัตยกรรมคลาวด์ การตั้งค่าการประเมิน และขั้นตอนการปรับใช้จากเอกสารที่กระจัดกระจาย

การกระทำ TRHปฏิบัติต่อคำสั่ง ADLC เหมือนเป็นสัญญา: ล็อคเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หนึ่งรายการ เปรียบเทียบการใช้โทเค็นก่อนและหลัง และให้มองเห็น eval gate ก่อนปรับใช้อัตโนมัติ

Google กำลังรวม ADLC ไว้เป็นพื้นผิว CLI

Google อธิบายว่า Agents CLI เป็นแกนหลักทางโปรแกรมสำหรับวงจรการพัฒนาตัวแทน นั่นหมายถึงพื้นที่เดียวสำหรับการสร้างโปรเจ็กต์ ชุดประเมินผล การปรับใช้อัตโนมัติ ตะขอในการสังเกต และการกระจายไปยัง Gemini Enterprise ผลิตภัณฑ์อยู่ในตำแหน่งที่ชัดเจนสำหรับเอเจนต์การเขียนโค้ด AI ไม่ใช่เฉพาะสำหรับมนุษย์ที่พิมพ์คำสั่งด้วยมือเท่านั้น

การเคลื่อนไหวเชิงปฏิบัติคือรูปแบบการฉีดทักษะ Google บอกว่านักพัฒนาสามารถทำงานได้ uvx google-agents-cli และมอบทักษะ เทมเพลต และการอ้างอิง API ที่รวมเอเจนต์การเขียนโค้ดสำหรับโครงสร้างพื้นฐานเอเจนต์ Google Cloud แทนที่จะเผาโทเค็นเพื่อจัดโครงสร้างการจัดเรียงสแต็กเข้าด้วยกันใหม่ ผู้ช่วยจะมีพื้นผิวการทำงานที่แคบลงและมีโครงสร้างมากขึ้น

เหตุใดนี่จึงเป็นเรื่องราวโทเค็นที่มีความหมาย

บรรทัดที่ชัดเจนที่สุดในโพสต์ของ Google คือการมีบริบทมากเกินไป เมื่อผู้ช่วยต้องอนุมานว่าส่วนประกอบระบบคลาวด์ ชุดข้อมูลการประเมิน และการเดินสายการปรับใช้เข้ากันได้อย่างไร จะเริ่มวนซ้ำ นั่นคือการขยายการใช้งานอย่างแน่นอน Token Robin Hood ผู้อ่านควรใส่ใจ ไม่ใช่ราคารุ่นเพียงอย่างเดียว เป็นงานการตั้งค่าซ้ำๆ สำหรับโมเดล

Google กล่าวอย่างมีประสิทธิภาพว่าประสิทธิภาพของตัวแทนที่ดีขึ้นนั้นมาจากการบรรจุความรู้ด้านโครงสร้างพื้นฐานลงในคำสั่งที่กำหนด ที่เหมาะกับรูปแบบทิศทางเดียวกับที่เห็น การวิจัยเชิงลึกสูงสุด, หน่วยสืบราชการลับพื้นที่ทำงาน, และ เอไอ สตูดิโอ: ย้ายเวิร์กโฟลว์ไปสู่ระบบดั้งเดิมที่ใช้ซ้ำได้มากขึ้น เพื่อให้โมเดลใช้เวลาน้อยลงในการค้นพบสภาพแวดล้อมอีกครั้ง

กลับหัวกลับหางนั้นมีอยู่จริง แต่เฉพาะในกรณีที่ทีมสามารถสังเกตการวนซ้ำได้

Google ยังกล่าวอีกว่า Agents CLI สามารถจัดเตรียมชุดประเมินผล, ฉีด IaC, ตั้งค่า CI/CD และความสามารถในการสังเกตสายได้ นั่นก็มีประโยชน์ นอกจากนี้ยังหมายความว่าตอนนี้ตัวแทนสามารถสัมผัสเลเยอร์ที่มีราคาแพงกว่าของสแต็กได้เร็วขึ้น เส้นทางสู่การปรับใช้ที่สะอาดกว่าไม่ใช่เส้นทางที่ถูกกว่าโดยอัตโนมัติ หากสัญญาการประเมินไม่ชัดเจน เอเจนต์การเขียนโค้ดยังสามารถเดินผ่านการลองใหม่โดยไม่จำเป็น การรันการทดสอบขนาดใหญ่ หรือการเปลี่ยนใช้งานที่มีเสียงดัง

รูปแบบการใช้งานที่ถูกต้องคือขอบเขตของระบบอัตโนมัติ ใช้ CLI เพื่อสร้างมาตรฐานให้กับพาธ จากนั้นบันทึกว่าคำสั่งใดรันอยู่ เทมเพลตใดถูกเรียกใช้ จำนวนครั้งที่ใช้ eval pass และตำแหน่งที่ยังต้องมีการอนุมัติจากมนุษย์ ไม่เช่นนั้นทีมจะช่วยประหยัดเวลาในการคิดในขณะที่เพิ่มการใช้จ่ายรันไทม์อย่างเงียบๆ

ว่าทีมไหนควรทำต่อไป

เริ่มต้นด้วยขั้นตอนการทำงานเดียวที่ซ้ำซากอยู่แล้ว: อาจสร้างตัวแทนสนับสนุนภายในขนาดเล็ก ขั้นตอนการอนุมัติค่าใช้จ่าย หรือผู้ช่วยวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนจากการเรียกค้นข้อมูล เปรียบเทียบเส้นทาง prompt-heavy ปัจจุบันกับเส้นทาง Agents CLI วัดโทเค็นทั้งหมด จำนวนการค้นหาเอกสาร เวลานาฬิกาแขวน และความถี่ที่ผู้ช่วยต้องการคำแนะนำในการแก้ไข

หาก CLI ลดการสืบค้นบริบทอย่างแท้จริง ให้เก็บไว้ หากซ่อนขั้นตอนโครงสร้างพื้นฐานไว้เบื้องหลังคำสั่งเดียวเป็นหลัก ให้เพิ่มราวกั้นก่อนปรับขนาด ชัยชนะไม่ใช่ว่าตัวแทนมีอำนาจมากกว่า ข้อดีคือต้องใช้การแสดงด้นสดน้อยกว่าจึงจะจัดส่งได้อย่างถูกต้อง