인증¶

agents-cli는 각각의 인증 요구사항을 가진 여러 도구 상위에서 동작합니다. 이 문서에서는 어떤 인증을 왜 수행해야 하는지 명확히 이해할 수 있도록 3가지 상이한 인증 단계를 소개합니다.

1단계: 코딩 에이전트 인증¶

사용 중인 코딩 에이전트(Antigravity CLI, Claude Code, Codex 등)가 동작하려면 자체 인증이 필요합니다. agents-cli는 이를 제어하지 않습니다 — 각 코딩 에이전트가 자체 자격 증명을 관리합니다.

코딩 에이전트	인증 방법
Antigravity CLI	Google 계정
Claude Code	Anthropic 계정 또는 API 키
Codex	OpenAI API 키

설정 방법은 사용 중인 코딩 에이전트의 문서를 참고하세요. 이는 agents-cli와 독립적입니다.

2단계: 모델 인증¶

사용자가 구축 중인 에이전트는 응답을 생성하기 위해 LLM을 호출합니다. 이를 위해 코딩 에이전트와 별개의 자격 증명이 필요합니다.

ADK는 다양한 모델 제공업체(Gemini, Claude, LiteLLM, Ollama 등)를 지원합니다. Gemini 모델을 위한 가장 대표적인 두 가지 설정 방식은 아래와 같습니다.

옵션 A: Gemini API 키 (Google AI Studio)¶

Google Cloud 프로젝트가 필요하지 않습니다.

AI Studio에서 API 키를 생성합니다.

내보내기 설정:

# 스캐폴드된 Python 프로젝트에는 .env가 포함되어 있습니다. AI Studio를 사용하려면 파일 편집:
#   GOOGLE_* 행을 주석 처리하고 GEMINI_API_KEY 주석 해제 (GOOGLE_API_KEY도 허용됨)
GEMINI_API_KEY="your-key-here"

파일을 저장합니다 — agents-cli 개발 명령어를 실행할 때 .env가 자동으로 로드됩니다.

Note

API 키는 dev, run, eval과 같은 로컬 개발 명령어를 지원합니다. Google Cloud에 배포하려면 3단계 인증이 필요합니다.

옵션 B: Google Cloud (Vertex AI)¶

Vertex AI 모델, 엔터프라이즈 기능 및 배포를 위해 필수적입니다.

agents-cli login -i
# 또는 직접 실행: gcloud auth application-default login

이 명령어는 OAuth를 위한 브라우저를 열고 Application Default Credentials (ADC)를 설정합니다.

프로젝트 및 위치 설정:

gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="us-east1"
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=TRUE

3단계: 배포 인증¶

2단계의 옵션 B(Vertex AI)를 설정했다면 배포를 위한 인증이 이미 완료된 상태입니다 — 동일한 ADC 자격 증명을 공유합니다. ADC는 모델 접근 권한 외에도 다음 기능을 활성화합니다:

agents-cli deploy — Agent Runtime, Cloud Run 또는 GKE에 배포
agents-cli infra single-project / agents-cli infra cicd — Terraform을 사용해 인프라 및 CI/CD 프로비저닝

배포를 위해서는 결제가 활성화되어 있고 적절한 IAM 권한(배포 대상별로 다름)을 갖춘 Google Cloud 프로젝트가 필요합니다.

인증 상태 확인¶

agents-cli login --status

현재 어떤 인증 방식이 활성화되어 있는지와 설정된 프로젝트를 표시합니다.