agent-tools

概要

agent-tools とは？

agent-tools は、inference.sh の CLI（infsh）をエージェント環境に組み込むワークフロー自動化スキルです。インストールすると、エージェントは 1 つのコマンドラインインターフェースからクラウドホストされた 150 以上の AI アプリを呼び出せるようになります。たとえば:

• テキストおよびコード向け LLM
• 画像生成モデル
• 動画生成・編集モデル
• 3D やクリエイティブ系ツール
• Tavily や Exa のような検索・リサーチツール
• Twitter などの自動化ユーティリティ

すべて inference.sh 経由でクラウド上で動作するため、ローカル GPU を用意したり、各モデルプロバイダーごとに個別のインテグレーションを維持したりする必要はありません。

主な機能と対応モデル

agent-tools を設定すると、エージェントは infsh 経由で多くの人気モデルや API をオーケストレーションできます（スキル定義に記載されている例）:

• 画像・動画: FLUX, Veo, OmniHuman などのメディア系モデル
• LLM・チャット: Gemini, Grok, Claude に加え、OpenRouter 経由で利用可能なその他モデル
• 検索・リサーチ: Tavily, Exa
• 自動化: Twitter 関連の操作や、inference.sh アプリとして公開されているその他ワークフロータスク

このスキルは Bash(infsh *) ツールパターンに限定されており、エージェントはプログラム的に infsh コマンドを呼び出せますが、独自の追加スクリプトを勝手に実行することはありません。

agent-tools が向いているユーザー

agent-tools が特にフィットするのは、次のようなケースです:

• 複数の API を手作業でつなぐ代わりに、1 つの CLI で多様な AI アプリをまとめて扱いたい
• エージェントからオンデマンドで画像・動画・3D コンテンツを生成したい
• LLM ベースのワークフローの中で、外部検索・リサーチ呼び出しが時々必要になる
• inference.sh がアプリとして提供する Twitter などの運用タスクを自動化したい
• GPU やモデルホスティング運用を避け、サーバーレスでクラウド推論を利用したい

ターミナルを日常的に使っている開発者・パワーユーザー・運用チーム、あるいはすでにエージェントで業務フローを自動化しているユーザーとの相性が特に良いスキルです。

agent-tools が向かないケース

次のような場合は、別のスキルや直接の API 連携を検討してください:

• 厳格なオンプレミス運用やエアギャップ環境での推論が必須（inference.sh はクラウド上でモデルを実行します）
• 専用 SDK がある単一モデルだけを使えればよく、汎用 CLI による抽象化は不要
• 利用中のエージェントプラットフォームが安全にシェルコマンドを実行できない、または infsh へのアクセスを許可できない

CLI ベースのワークフローに抵抗がなく、最小限のセットアップで広いモデルカバレッジを得たい場合、agent-tools はまさにそのために設計されています。

使い方

1. agent-tools スキルをインストールする

inferen-sh/skills リポジトリから agent-tools を追加するには、利用中のスキルマネージャーを使います。npx skills に対応しているプラットフォームでは、次のコマンドを実行できます:

npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill agent-tools

このコマンドにより、tools/agent-tools ディレクトリから agent-tools スキル定義（SKILL.md を含む）が取得され、あなたのエージェント環境に登録されます。

インストール後、Files もしくはリポジトリビューを開き、以下を確認します:

• tools/agent-tools/SKILL.md – スキルの概要と利用可能なツールのメイン説明

このファイルを、スキルが inference.sh CLI とどのようにやり取りする想定なのかを示す正規のリファレンスとして利用してください。

2. inference.sh CLI をインストールする（必須）

agent-tools は、実行環境に infsh CLI が存在することを前提としています。スキルのアップストリームドキュメントにある公式手順に従ってインストールしてください:

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh
infsh login

このスクリプトは次の処理を行います:

• 使用中の OS とアーキテクチャを自動検出
• dist.inference.sh から適切なバイナリをダウンロード
• SHA-256 チェックサムを検証
• infsh バイナリを PATH 上のディレクトリに配置

アップストリームの説明によれば、管理者権限やバックグラウンドデーモン、テレメトリは不要です。

手動インストールのオプション

sh にスクリプトをパイプしたくない場合は、アップストリームで説明されている手順に従って手動インストールを行えます。概要は次の通りです:

• https://dist.inference.sh/cli から CLI バイナリと対応する checkmarks.txt をダウンロード
• ローカルでチェックサムを検証
• バイナリを PATH 上のディレクトリに移動

最新の手動インストール手順は https://cli.inference.sh を確認し、現在推奨されている方法に従ってください。

3. ログインと動作確認

infsh をインストールしたら、認証を行います:

infsh login

続いて、セットアップが正常に完了しているか確認します:

infsh help

もしくは、inference.sh のドキュメントに記載されている簡単なテストコマンドを実行してください。問題なく実行できれば、agent-tools 経由でエージェントが infsh を呼び出せる状態になっています。

4. agent-tools をワークフローに組み込む

スキルをインストールし infsh が動作することを確認したら、エージェントが次の形式の Bash コマンドを実行できるようにしておきます:

infsh <app> [arguments]

SKILL.md の allowed-tools セクションでは、利用を Bash(infsh *) に制限しています。これは、エージェントには infsh コマンドのみを実行させ、任意のシェルコマンドは許可しない、という意味です。

実務では次のように使います:

• エージェントに「どのような場面で infsh を使うか」（例: 画像生成・動画生成のときなど）を伝えるプロンプトやルールを設定する
• 複雑なジョブ向けに、複数の infsh 呼び出しを連結した上位のワークフローやテンプレートを定義する

5. よくある利用パターン

以下は、チームが agent-tools と inference.sh を組み合わせてよく行っている使い方です:

LLM と検索を組み合わせたワークフロー

エージェントに、次のような流れを実行させます:

1. 推論やドラフト作成のために、inference.sh の LLM アプリを呼び出す。
2. infsh 経由で Tavily や Exa のアプリを使い、最新情報を取得する。
3. 別のモデルを呼び出して、最終アウトプットを整理・改善する。

すべてのステップを infsh 経由で実行するため、agent-tools スキルによりエージェントは一貫した実行パスを持てます。

画像・動画生成パイプライン

次のようなワークフローが必要なときに agent-tools を利用します:

• FLUX など inference.sh で利用可能なモデルを使った、プロンプトベースの画像生成
• Veo や OmniHuman などのアプリ（利用可能な場合）による動画生成やアバター・キャラクター作成

エージェントは次のことができます:

• 自然言語による指示を受け取る
• それを infsh コマンドに変換する
• 生成されたメディアのリンクやメタデータをレスポンスの一部として返す

Twitter など外部サービスの自動化

inference.sh が Twitter などの自動化アプリを提供している場合、agent-tools を使うことでそれらを広いパイプラインの一部としてエージェントからトリガーできます。例:

• LLM でコンテンツを生成
• 投稿用の画像をレンダリング
• infsh 経由で Twitter アプリを呼び出し、投稿またはスケジュール

これにより、エージェントは AI を活用したキャンペーン向けの汎用オペレーションランナーとして機能します。

6. 運用上のポイントと安全性

• コマンドのスコープを明確にする: 許可されているのは infsh 呼び出しのみなので、いつ・どのように infsh を使うかをプロンプトで具体的に指示してください。
• 利用状況をモニタリングする: inference.sh はクラウド上で AI アプリを実行します。inference.sh のアカウント上で、利用量・クォータ・請求状況を把握しておきましょう。
• 定期的なアップデート: https://cli.inference.sh を定期的に確認し、CLI のアップデートや機能追加をチェックすると、agent-tools で使える範囲も広がります。

FAQ

agent-tools はエージェントに何を追加してくれるのですか？

agent-tools は、エージェントが infsh コマンドを安全かつ限定的に実行し、inference.sh 経由で 150 以上の AI アプリへアクセスできるようにするための仕組みです。各モデルや API ごとに個別のインテグレーションを書く代わりに、inference.sh CLI を単一のゲートウェイとして利用し、このスキルがエージェントからの呼び出し方法を定義します。

agent-tools を使うのに GPU やローカルモデル環境は必要ですか？

いいえ。アップストリームのドキュメントによると、inference.sh はサポートするすべてのアプリをクラウド上で実行します。ユーザーは CLI を通じて操作し、重い計算はリモートインフラストラクチャで行われます。GPU を自前で管理せずに高性能モデルを使えることは、agent-tools と inference.sh を組み合わせる大きな利点のひとつです。

agent-tools のインストール方法を教えてください。

inferen-sh/skills リポジトリからスキルをインストールします。例:

npx skills add https://github.com/inferen-sh/skills --skill agent-tools

その後、inference.sh CLI をインストール・設定します:

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh
infsh login

本番環境でスキルに依存する前に、infsh が PATH 上にあり正常に動作することを確認してください。

agent-tools でどのような AI ワークフローを自動化できますか？

次のような幅広いワークフローをオーケストレーションできます:

• 推論・ドラフト作成・リライトを含むマルチステップ LLM パイプライン
• コンテンツ制作やクリエイティブ用途向けの画像・動画生成
• Tavily や Exa を使った検索と、LLM による要約を組み合わせたリサーチフロー
• inference.sh のアプリが対応している範囲での Twitter 投稿などのソーシャル・運用自動化

具体的に何ができるかは、その時点で inference.sh 経由で利用可能なアプリのラインナップに依存します。

agent-tools は特定のモデルプロバイダー専用ですか？

いいえ。agent-tools は特定プロバイダーではなく inference.sh エコシステムに紐づいています。infsh 経由で FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter バックエンドのモデルなど、多数のモデルや API にアクセスできます（詳しくはスキルの説明に記載）。

一般的なシェルアクセスを許可せずに agent-tools を使えますか？

はい。スキルの allowed-tools 設定により、利用は Bash(infsh *) に制限されます。つまり、エージェントが実行できるのは infsh コマンドのみで、任意のシェルコマンドは実行できません。これにより、CLI の利便性を保ちながら、実行範囲を狭く監査可能に保てます。

inference.sh CLI を最新に保つにはどうすればいいですか？

https://cli.inference.sh に記載されているインストール手順を再度実行するか、そこで案内されているアップデート方法を利用してください。agent-tools 自体は infsh を呼び出すだけなので、CLI を最新に保つことで、新しい機能やアプリ、セキュリティ修正を継続的に享受できます。

スキル定義はどこで確認できますか？

inferen-sh/skills リポジトリ内で、次のパスに移動してください:

• tools/agent-tools/SKILL.md

このファイルに、スキルの説明・許可されているツール・inference.sh CLI ドキュメントへのリンクが記載されています。重要な環境や高トラフィック環境に agent-tools を導入する前に、Files タブや GitHub から内容を一通り確認しておくことをおすすめします。