AIエージェントの設定を毎回ゼロから書く手間が、1コマンドで片付く時代が来ました。
この記事では、shadcn-labsが公開したオープンソースのエージェント配布キット「agentcn」の概要と、導入の流れ、収録レシピの内容を整理します。
この記事でわかること
- agentcnが解決する課題と、shadcn/uiと同じ「コピペして所有する」思想
- Eve・Flueのどちらでも使える17種のエージェントレシピ一覧
npx shadcn@latest addによる1コマンド導入手順- 類似ツールとの違いと、カスタマイズのポイント
AIエージェント導入が遅れる理由
エージェントを本番運用に載せるには、プロンプト、ツール定義、ワークフロー、環境変数の設定がセットで必要です。多くのライブラリはnpmパッケージとして配布され、内部実装がブラックボックスのまま残ります。モデルを差し替えたり、ツールを1つ足したりする段階で、ライブラリの制約と格闘することになりがちです。
さらに、VercelのEve（ファイルシステムベースの耐久型エージェントフレームワーク）とFlue（サブエージェントやスキルを持つランタイム非依存のハーネス）では、エージェントの置き場所やファイル構成が異なります。参考実装を探しても、フレームワークごとに断片的な情報しか見つからないことが多いのが現状です。
agentcnが提供する解決策
agentcnは、shadcn/uiと同じレジストリ形式で、本番向けのエージェントレシピを配布するオープンソースプロジェクトです。2026年6月20日、shadcn-labs関係者のAniket Pawar氏がXで公開を告知しました。MITライセンスで無料利用でき、GitHubリポジトリは公開直後から開発が続いています。
最大の特徴は、ソースコードをそのままプロジェクトにコピーする点です。npx shadcn@latest add でレシピを取得すると、指示文（instructions）、ツール、スキル、ワークフローのファイルがローカルに展開されます。npmの依存パッケージとして隠れるのではなく、リポジトリ内の通常のソースとして残るため、読み込み・改変・バージョン管理がすべて手元で完結します。
公式ドキュメントでも「エージェントを不透明なパッケージとして配布するのではなく、フレームワークのプリミティブに近い形でソースを渡す」と明記されています（参考）。
主な機能
ゼロコンフィグと1コマンド導入
事前設定を最小限に抑えた状態で動くよう設計されています。Eveプロジェクトなら npx eve@latest init my-agent、Flueプロジェクトなら npx flue@latest init my-agent で土台を作ったあと、レシピ名を指定するだけでエージェント一式が入ります。
# Eve向け Deep Search レシピの例
npx shadcn@latest add @agentcn/eve/deep-search
Flue向けはパスが flue/ になります。
npx shadcn@latest add @agentcn/flue/deep-search
shadcn/ui互換のレジストリ形式
components.json にレジストリを1行追加すれば、以降は名前だけでインストールできます。
{
"registries": {
"@agentcn": "https://agentcn.vercel.app/r/{name}.json"
}
}
shadcn CLIが使い慣れた開発者にとって、UIコンポーネントと同じ感覚でエージェントを追加できるのが大きな利点です。
EveとFlueの両対応
各レシピは、利用中のフレームワークに合わせた版が用意されています。Eve版は agent/ 配下にファイルが展開され、Eveが自動検出します。Flue版は agents/、workflows/、tools/、skills/ に分散配置され、Flueのルートハンドラから呼び出せます。
| フレームワーク | 特徴 | 主な展開先 |
|---|---|---|
| Eve | Vercel Functions上で動く耐久型バックエンドエージェント | agent/ |
| Flue | サブエージェント・スキル・ワークフロー対応のランタイム非依存ハーネス | agents/ ほか |
17種の実運用向けレシピ
レジストリには、業務シーンを想定した17種のレシピが収録されています。告知文の「10以上のproduction-ready agent recipes」は、この17種を指します。
| レシピ名 | 用途の概要 |
|---|---|
| Deep Search | 質問を調査し、引用付きで回答が完成するまで反復 |
| CSV to Questions | CSVから質問セットを生成 |
| Customer Feedback Summary | 顧客フィードバックの要約 |
| Meeting Notes | 会議メモの整理 |
| Chat with PDF | PDF文書への質問応答 |
| Flash Cards from PDF | PDFからフラッシュカードを生成 |
| Chat with YouTube | YouTube動画の内容について対話 |
| Docs Chatbot | ドキュメント検索チャットボット |
| Chat with Database | 自然言語からSQLでDB照会 |
| GitHub PR Review | PRの差分を取得しコードレビュー |
| Slack Agent | Slack連携エージェント |
| Google Sheets | スプレッドシート操作 |
| Browser Agent | ブラウザ自動操作 |
| Claw Assistant | サンドボックス付きアシスタント |
| Company Knowledge | 社内ナレッジ検索 |
| Docs Expert | ドキュメント専門エージェント |
| Weather | 天気情報の取得 |
各レシピのドキュメントページにはライブプレビューが埋め込まれており、インストール前に動作を確認できます。外部APIを使うレシピは EXA_API_KEY やデータベース接続文字列など、必要な環境変数がレシピごとに明記されています。
導入手順
1. フレームワークプロジェクトを用意する
EveまたはFlueのプロジェクトを先に作成します。どちらも npx で初期化でき、agentcnのレシピはこの土台の上に載せる形になります。
2. レジストリを登録する
プロジェクトの components.json に @agentcn 名前空間を追加します。登録は1回だけで、以降は短い名前でレシピを取得できます。
3. レシピをインストールする
使いたいレシピ名を指定して shadcn add を実行します。CLIが依存パッケージ（eve または @flue/runtime）の不足を検知し、インストールを促してくれます。
4. 環境変数を設定して起動する
レシピが外部サービスを呼ぶ場合は .env にAPIキーを設定します。その後、各フレームワークの開発サーバーを起動し、エージェントを呼び出します。Eveは耐久セッション経由、Flueはルートハンドラ経由でアクセスします。
カスタマイズのしやすさ
インストール後のファイルはすべてプレーンなTypeScriptとMarkdownです。よくある変更は次のとおりです。
- エージェント定義内のモデル名を差し替える
- ツール定義ファイルを追加・編集する
- 出力スキーマを業務要件に合わせて変更する
ランタイム依存を抱え込まない設計のため、レシピ導入後にフレームワークの生APIへ直接降りることも可能です。agentcnはあくまで出発点であり、長期的な制約にはなりません。
料金
agentcn自体はMITライセンスのオープンソースで、利用料はかかりません。ただし、レシピが呼び出す外部API（Anthropic、Exa、GitHubなど）や、EveをVercelにデプロイする場合のインフラ費用は別途発生します。コストはレシピとデプロイ先の組み合わせで変わるため、導入前に各サービスの料金表を確認してください。
類似ツールとの違い
shadcn-agents（LangGraph向けのPython CLI）や、Vercel AI SDKベースの agentcn.dev とは別物です。shadcn-labsのagentcnは、EveとFlueに特化したエージェントレシピ集であり、shadcn CLIのレジストリ形式をそのまま流用しています。
また、OpenCode向けに以前「AgentCN」と名乗っていた OCX（kdcokenny/ocx）とも開発元・対象フレームワークが異なります。OCXはOpenCode拡張のプロファイル管理が中心で、shadcn-labsのagentcnはEve/Flueのバックエンドエージェント配布が中心です。用途とフレームワークを確認したうえで選ぶ必要があります。
こういう人に向いている
- shadcn/uiの導入経験があり、同じCLI感覚でエージェントを試したい開発者
- EveまたはFlueでエージェントを組み立てる予定があるチーム
- ブラックボックスのSDKではなく、ソースを所有してカスタマイズしたい人
逆に、LangGraphやOpenCodeが前提の環境では、agentcnのレシピはそのまま使えません。フレームワークの選定から見直す必要があります。