用 Google agents-cli 让 Codex 构建、评测和部署 ADK Agent

ecc-agent-harness-os

Google `agents-cli` 官方仓库把 Google Cloud Agent Platform、ADK、评测、部署和观测能力打包成 CLI 与 Agent Skills,适合让 Codex、Claude Code 或 Antigravity CLI 端到端构建企业 agent。输入是一个需要创建或增强的 ADK agent 项目,可以是新项目,也可以是已有 agent 需要补 eval、CI/CD、Cloud Run/GKE/Agent Runtime 部署、Gemini Enterprise 发布和观测。执行过程是先满足 Python 3.11+、uv、Node.js 前置条件,运行 `uvx google-agents-cli setup` 安装 CLI 与 skills,或用 `npx skills add google/agents-cli` 只安装技能;随后让 coding agent 使用 `agents-cli scaffold` 创建项目,用 `agents-cli run` 本地执行,用 `agents-cli eval generate/grade/analyze/optimize` 生成和评估 traces,再用 `agents-cli deploy`、`agents-cli publish gemini-enterprise` 和 `agents-cli infra cicd` 完成发布链路。产物是一个带 Google Cloud 部署、评测数据、trace、评分和观测入口的 ADK agent 项目。验证来自官方 README 的 quickstart、技能清单、命令矩阵、quickstart tutorial、完整文档链接,以及“agents-cli 是 tool for coding agents,不是 coding agent 本身”的边界说明。适合参考云厂商如何把 Agent 开发生命周期拆成脚手架、评测、部署、发布和 observability 五段。

作者Google来源GitHubUpdate2026-08-08阅读0

相关实践

Docs2026-08-11

用 Claude Code monitoring 把企业 Agent 使用量接入治理报表

Anthropic Claude Code monitoring 官方文档提供 OpenTelemetry 指标和日志接入路径,适合企业把 AI coding agent 的使用量、成本、错误和工具调用从聊天黑盒变成可观测数据。输入是一个集中部署 Claude Code 的团队、可接收 OpenTelemetry 的后端,以及需要统计的 sessions、API usage、tool calls、errors、costs 和 latency。执行过程是按文档配置 telemetry 环境变量和 OTLP exporter,把 Claude Code 指标发送到现有 observability 后端;同时结合 costs 文档设置预算、模型选择和 token 使用策略,对异常高成本、失败率、工具调用模式做告警。产物是企业 Agent 使用看板:能按团队或仓库观察 Claude Code 使用趋势、错误、延迟和成本,辅助决定哪些 agent workflow 应继续推广或收紧。验证来自 Anthropic docs 对 monitoring usage、OpenTelemetry metrics/logs/events、exporter 配置、dashboard 用途,以及 costs 文档对预算、usage limits 和成本优化建议的定义。

2Docs·Anthropic
Docs2026-08-11

按 Claude Code settings 建立企业级权限与遥测默认值

Anthropic Claude Code settings 官方文档把用户、项目、企业 managed settings、环境变量和权限配置分层,适合企业把 AI coding agent 的默认行为从个人习惯变成可审计策略。输入是一个准备推广 Claude Code 的团队、需要统一的 permissions、tools、hooks、model、telemetry 和 project trust 规则。执行过程是用企业 managed settings 或项目级 `.claude/settings.json` 定义允许/拒绝工具、环境变量、hooks 和模型边界,把高风险命令放入 permission prompt 或 deny list;对需要团队共享的配置走版本控制,对本机私密设置留在 user/local settings;同时在设置中明确 telemetry、update、MCP server 和 workspace 行为,避免开发者各自漂移。产物是一套 repo-local 加组织级覆盖的 Claude Code 运行基线:新成员进入工作区时默认拿到相同权限面、审计路径和安全边界。验证来自 Anthropic docs 对 settings precedence、user/project/local/enterprise managed settings、permissions、environment variables、hooks、MCP servers 和 telemetry 配置项的说明。

0Docs·Anthropic
GitHub2026-08-11

用 Claude Code self-hosted runner 承接企业云端 Agent 会话

Anthropic Claude Code v2.1.224 release note 增加 `claude self-hosted-runner`,把 Team 和 Enterprise 计划里的 Claude Code web、mobile、desktop 会话运行位置迁到企业自己的机器或容器。输入是一个希望使用 Claude Code 云端入口、但又要控制执行环境、base dir、凭据和网络边界的团队。执行过程是在受管主机或容器里部署 self-hosted runner,指定可写的 `--base-dir`,把 runner 纳入企业已有的主机加固、日志、成本和网络策略;配合 v2.1.225 对 `--base-dir` 不可创建或不可写时启动即失败的修复,把环境错误前置暴露。产物是由企业自有基础设施承载的 Claude Code 会话执行面:用户仍可从 web、mobile、desktop 发起任务,但代码、工具调用和凭据边界落在内部 runner 上。验证来自 Anthropic 官方 release 对 self-hosted environments、Team/Enterprise 适用范围,以及后续 release 对 self-hosted-runner base-dir fail-fast 行为的说明。

0GitHub·Anthropic
GitHub2026-08-10

用 Agent Plugins 1.0.0 打包可校验的最小插件

Agent Plugins 官方 spec repo 给出 vendor-neutral 的 1.0.0 agent extension package format,适合把一个 Skill 或 MCP server 从散落文件收敛成可分发、可校验的插件目录。输入是一个已有 `SKILL.md`、插件名、可选 MCP server 配置,以及希望跨 Claude/Codex/其他兼容客户端复用的安装包。执行过程是创建 `hello-plugin/`,根目录放带 `$schema: https://agent-plugins.org/schemas/1.0.0/plugin.schema.json` 和 `name` 的 `plugin.json`,把技能放到 `skills/<skill-name>/SKILL.md`,如需要工具面再补 `mcp.json` 并按 `mcp.schema.json` 校验;客户端只需读取 manifest 并发现 `skills/`,具体 UX、权限和安装策略由各客户端实现。产物是一个最小可复现 Agent Plugin,能把技能包结构、manifest schema 和 MCP 配置作为代码审查对象。验证来自官方 README 的 Quick Start 目录树、`plugin.json` 示例、1.0.0 current published release 声明、`plugin.schema.json` 与 `mcp.schema.json` 链接,以及 versioned specification 对 portable contract 的定义。

0GitHub·Agent Plugins
GitHub2026-08-10

用 SkillSpector 给 Agent Skill 安装建立 fail-closed 安全门

NVIDIA SkillSpector 官方仓库把 Agent Skill 安装前安全检查做成 CLI、Docker、JSON/Markdown/SARIF 报告和 baseline 抑制机制,适合企业在引入 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等技能前先做风险 gate。输入是待安装的 Git repo、URL、zip、目录或单个 `SKILL.md`,以及是否允许 LLM semantic evaluation、CI/SARIF 输出和已接受风险 baseline。执行过程是用 `uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git` 或 Docker 安装,运行 `skillspector scan ./my-skill/`、`skillspector scan https://github.com/user/my-skill`,CI 场景使用 `--format sarif --output report.sarif`,已 triage 的 finding 用 `skillspector baseline` 和 `--baseline` 固化,只让新增风险重新阻塞安装。产物是 0-100 risk score、severity labels、建议、JSON/SARIF 机器可读结果和可提交的 baseline 文件。验证来自官方 README 的 multi-format input、68 vulnerability patterns、two-stage analysis、OSV live lookup、ingest caps fail-closed、SARIF 输出、Docker scan、baseline suppression,以及 NVIDIA Verified Skills pipeline 说明。

0GitHub·NVIDIA
GitHub2026-08-10

用 Trail of Bits skills 给安全审计 Agent 装官方插件市场

Trail of Bits `skills` 官方仓库提供 Claude Code plugin marketplace,并明确 Codex 可通过 Claude marketplace compatibility 加载,适合安全团队把审计、差异 review、供应链风险、静态分析和 SARIF 工作流作为可复用插件分发。输入是一个需要 AI-assisted security analysis 的代码库、Claude Code 或 Codex 客户端,以及要安装的具体安全插件名。执行过程是在 Claude Code 中执行 `/plugin marketplace add trailofbits/skills` 后用 `/plugin menu` 浏览安装,或在 Codex 中执行 `codex plugin marketplace add trailofbits/skills`、`codex plugin list`、`codex plugin add <plugin-name>@trailofbits`;按任务选择 `c-review`、`differential-review`、`static-analysis`、`supply-chain-risk-auditor`、`agentic-actions-auditor` 等插件。产物是可审计的安全技能工作台:插件来源固定为 Trail of Bits repo,安全任务按插件边界触发,结果可沉淀成 SARIF、审计记录或 issue/PR 证据。验证来自官方 README 的 Claude/Codex 安装命令、可用插件列表、Code Auditing/Verification/Malware Analysis 分类、Trophy Case 真实 bug 链接,以及贡献要求中的 `make check` 本地 CI 说明。

0GitHub·Trail of Bits

关联 Skill