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AI Agents · レッスン

コマンドラインエージェントインターフェースの構築

argparse、click、TyperでエージェントCLIの引数処理を実装します。

「コマンドラインエージェントインターフェースの構築」はCoddyKit上の無料AI Agentsレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはAI Agents学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

エージェント用のCLIを構築する理由

コマンドラインインターフェース(CLI)を使うと、エージェントにターミナルからアクセスでき、パイプラインでスクリプトとして実行でき、Web UIなしで簡単にテストできます。本番環境のエージェントの多くはCLIツールとしてデプロイされています。

Pythonには、CLI構築用の優れたライブラリが3つあります。argparse(標準ライブラリ)、Typer、Clickです。

argparse:標準ライブラリの選択肢

argparseはPythonに組み込まれているため、インストールは必要ありません。ArgumentParser()でインターフェースを定義し、add_argument()でパラメーターを宣言し、parse_args()でパラメーターを処理します。

import argparse

def main(argv=None):
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description='AI Agent CLI — ask questions and get answers'
    )
    parser.add_argument('--query', type=str, required=True, help='The question to ask the agent')
    parser.add_argument('--model', type=str, default='gpt-4o-mini', help='OpenAI model to use (default: gpt-4o-mini)')
    args = parser.parse_args(argv)

    print(f'Querying agent with: {args.query}')
    print(f'Using model: {args.model}')

if __name__ == '__main__':
    main(['--query', 'What is the weather today?'])

argparse CLIの実行と自動生成されるヘルプ

argparseは、引数の定義から--helpメッセージを自動的に生成します。python agent_cli.py --helpを実行すると確認できます。必須の引数が不足している場合も、役立つエラーメッセージが自動的に表示されます。

# How users invoke the CLI:
# python agent_cli.py --query 'What is the weather in Paris?'
# python agent_cli.py --query 'Summarize this' --model gpt-4o
# python agent_cli.py --help

# Auto-generated help output:
# usage: agent_cli.py [-h] --query QUERY [--model MODEL]
#
# AI Agent CLI -- ask questions and get answers
#
# options:
#   -h, --help     show this help message and exit
#   --query QUERY  The question to ask the agent
#   --model MODEL  OpenAI model to use (default: gpt-4o-mini)

print('argparse generates help text automatically from your definitions')

Typer:型ヒント対応の最新CLI

Typerは、Pythonの型ヒントからCLIを構築します。argparseよりも定型コードを少なくできます。pip install typerでインストールできます。関数の引数は自動的にCLI引数になります。

# pip install typer
import typer

app = typer.Typer(help='AI Agent CLI')

@app.command()
def ask(
    query: str = typer.Option(..., '--query', '-q', help='Question for the agent'),
    model: str = typer.Option('gpt-4o-mini', '--model', '-m', help='Model to use'),
    verbose: bool = typer.Option(False, '--verbose', '-v', help='Show reasoning steps')
):
    typer.echo(f'Query: {query}')
    typer.echo(f'Model: {model}')
    if verbose:
        typer.echo('Verbose mode enabled')
    # result = run_agent(query, model=model, verbose=verbose)

if __name__ == '__main__':
    app()

Click:デコレータベースのCLIフレームワーク

Clickは、デコレータを使ってCLIのコマンドとオプションを定義します。pip install clickでインストールできます。コマンドグループ、プロンプト、プログレスバーなど、豊富な機能を利用できます。

# pip install click
import click

@click.command()
@click.option('--query', '-q', required=True, help='Question for the agent')
@click.option('--model', '-m', default='gpt-4o-mini', help='LLM model to use')
@click.option('--output', '-o', type=click.Path(), help='Save output to file')
def ask(query: str, model: str, output: str):
    click.echo(f'Sending: {query}')
    # result = run_agent(query, model=model)
    # click.echo(result['answer'])

    if output:
        with open(output, 'w') as f:
            f.write('result["answer"]')
        click.echo(f'Saved to {output}')

if __name__ == '__main__':
    ask()

サブコマンドの追加

エージェントが大きくなるにつれて、agent ask、agent search、agent historyのようなサブコマンドに機能を整理します。ClickとTyperはどちらもサブコマンドグループを標準でサポートしています。

import typer

app = typer.Typer(help='AI Research Agent')

@app.command()
def ask(query: str = typer.Argument(..., help='Question to ask')):
    'Ask the agent a question'
    typer.echo(f'Asking: {query}')

@app.command()
def search(topic: str = typer.Argument(..., help='Topic to research')):
    'Search and summarize a topic'
    typer.echo(f'Researching: {topic}')

@app.command()
def history(limit: int = typer.Option(10, help='Number of past queries to show')):
    'Show recent query history'
    typer.echo(f'Showing last {limit} queries')

if __name__ == '__main__':
    app()

# Usage: python agent.py ask 'What is AI?'
#        python agent.py search 'Python async'
#        python agent.py history --limit 5

パイプ入力のstdinからの読み取り

stdinから読み取るCLIエージェントは、Unixパイプラインで利用できます。sys.stdinまたはClickのstdin引数型を使うと、パイプで渡された内容を受け取れます。

import sys
import click

@click.command()
@click.argument('input', default='-', type=click.File('r'))
@click.option('--task', default='summarize', help='Task: summarize, translate, or analyze')
def process(input, task: str):
    text = input.read().strip()
    if not text:
        click.echo('Error: no input provided', err=True)
        raise SystemExit(1)

    click.echo(f'Task: {task}')
    click.echo(f'Input length: {len(text)} chars')
    # result = agent.run(task=task, content=text)
    # click.echo(result)

# Usage:
# echo 'Hello world' | python agent_cli.py --task translate
# cat article.txt | python agent_cli.py --task summarize
if __name__ == '__main__':
    process()

長時間処理の進捗表示

エージェントの処理には数秒かかることがあります。スピナーや進捗メッセージを表示して、エージェントが処理中であることをユーザーに知らせます。Typerにはrichライブラリによる進捗表示のサポートが組み込まれています。

import typer
from time import sleep

app = typer.Typer()

@app.command()
def research(topic: str = typer.Argument(...)):
    typer.echo(f'Researching: {topic}')

    with typer.progressbar(range(5), label='Gathering sources') as progress:
        for i in progress:
            sleep(0.5)  # simulate work

    typer.echo('Done!')
    typer.echo('Result: [mocked research result]')

# Or with a spinner from rich:
# from rich.console import Console
# console = Console()
# with console.status('Thinking...'):
#     result = agent.run(topic)
# console.print(result)

if __name__ == '__main__':
    app()

出力形式:JSONとプレーンテキスト

人間が読みやすい形式と、機械が読み取れる形式をユーザーが選べるようにします。--jsonフラグは、エージェントの出力を他のツールへパイプで渡す場合に便利です。

import json
import typer

app = typer.Typer()

@app.command()
def ask(
    query: str = typer.Argument(...),
    as_json: bool = typer.Option(False, '--json', help='Output as JSON')
):
    result = {
        'query': query,
        'answer': 'Paris is the capital of France.',
        'confidence': 0.98,
        'sources': ['https://wikipedia.org/France']
    }

    if as_json:
        typer.echo(json.dumps(result, indent=2))
    else:
        typer.echo(f'Answer: {result["answer"]}')
        typer.echo(f'Sources: {', '.join(result["sources"])}')

if __name__ == '__main__':
    app()

CLIエージェントのエラーハンドリング

エラーが発生した場合は、呼び出し元のスクリプトが失敗を検知できるよう、0以外の終了コードで終了します。typer.echo(..., err=True)またはclick.echo(..., err=True)を使うと、エラーメッセージをstderrに出力できます。

import sys
import typer

app = typer.Typer()

@app.command()
def ask(query: str = typer.Argument(...)):
    try:
        # result = agent.run(query)
        result = {'status': 'ok', 'answer': 'Result here'}

        if result['status'] != 'ok':
            typer.echo(f'Agent error: {result.get("error")}', err=True)
            raise typer.Exit(code=1)

        typer.echo(result['answer'])

    except Exception as e:
        typer.echo(f'Unexpected error: {e}', err=True)
        raise typer.Exit(code=2)

# Exit codes: 0 = success, 1 = agent error, 2 = unexpected error
# These allow shell scripts to handle failures:
# python agent.py 'query' || echo 'Agent failed'
if __name__ == '__main__':
    app()

エージェントをインストール可能なCLIツールにする

pyproject.tomlのエントリーポイントを使うと、エージェントをシステムコマンドとして利用できるようになります。pip install -e .の実行後は、ユーザーがどのディレクトリからでもmyagent ask 'question'を直接実行できます。

# pyproject.toml
# [project]
# name = 'myagent'
# version = '0.1.0'
# dependencies = ['typer', 'openai', 'httpx']
#
# [project.scripts]
# myagent = 'myagent.cli:app'

# After pip install -e .:
# myagent ask 'What is AI?'
# myagent search 'Python tutorials'
# myagent --help

# This is how production CLI agents like 'gh', 'poetry', and 'ruff' work
print('Entry points turn your Python module into a system CLI command')

理解度チェック:CLIエージェントのインターフェース

エージェント向けのCLIインターフェースの構築について、理解度を確認します。

まとめ:CLIエージェントのインターフェース構築

これで、エージェント向けの本格的なCLIインターフェースを構築できるようになりました。

  • 依存関係なしのCLIにはargparse(標準ライブラリ)を使用します
  • 型ヒントを活用したすっきりしたCLIにはtyperを使用します
  • 機能が豊富なデコレータベースのCLIにはclickを使用します
  • 大規模なエージェントはサブコマンドで整理します
  • パイプライン連携のためにstdinをサポートします
  • 機械が読み取れる出力には--jsonフラグを使用します
  • シェルスクリプトとの互換性のため、エラー時は0以外の終了コードで終了します

よくある質問

「コマンドラインエージェントインターフェースの構築」レッスンは無料ですか?

はい。「コマンドラインエージェントインターフェースの構築」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し(組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター)、AI Agentsコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 AI Agentsコースには全4レッスンが含まれています。

「コマンドラインエージェントインターフェースの構築」で何を学びますか?

argparse、click、TyperでエージェントCLIの引数処理を実装します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでAI Agentsを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

AI Agentsを始めるのに経験は必要ですか?

事前経験は必要ありません。CoddyKitのAI Agentsは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。

「コマンドラインエージェントインターフェースの構築」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか?

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5~10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このAI Agentsレッスンでコードを書いて実行できますか?

はい。すべてのAI Agentsレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

  1. コマンドラインエージェントインターフェースの構築
  2. 対話型REPLスタイルエージェント
  3. 引数解析とヘルプテキスト
  4. CLIエージェントでのストリーミング出力
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