はじめに
Grok Botでは、複数のAI Agentを作成し、Bot同士で仕事を受け渡しながらタスクを進められます。
また、Grok BotからCursor Cloud Agentへソフトウェア開発のタスクを渡せます。
Cursor Cloud Agentは、クラウド上の開発環境でGitHub Repositoryを扱い、コードの変更、Build、Test、BranchへのPush、Pull Requestの作成などを行えるCoding Agentです。
本記事では、Grok BotとCursor Cloud Agentを組み合わせてAI開発チームを作り、小さなWebアプリを開発してみます。
環境構築からアプリの実装まで、実際に動かしながら確認していきます。
今回試すこと
今回は、Grok Botに Lead Bot と Dev Bot の2つのBotを用意し、Cursor Cloud Agentと組み合わせて開発を進めます。
構成は以下のとおりです。
人間
↓
Lead Bot
↓
Dev Bot
↓
Cursor Cloud Agent
↓
GitHub
Lead Botは人間から開発依頼を受け取り、要件を整理してDev Botへ渡します。
Dev Botは実装内容を整理し、Cursor Cloud Agentへ開発を依頼します。
実際のコード変更やBuild、Test、Pull Requestの作成はCursor Cloud Agentが担当します。
今回作るのは、TinyBoardというシンプルなタスク管理アプリです。
主な機能は以下です。
- タスク一覧
- タスク作成
- タスク更新
- タスク削除
今回は以下の技術・サービスを利用します。
- Next.js
- TypeScript
- GitHub
実際の開発を通して、以下を確認します。
- Bot間で開発に必要な情報を引き継げるか
- Dev BotからCursor Cloud Agentへ実装を依頼できるか
- Cursor Cloud Agentが実装からPull Request作成まで進められるか
- 開発途中で人間による介入がどの程度必要になるか
アプリ自体はできるだけシンプルにして、AI Agent同士で開発タスクを受け渡す流れを中心に見ていきます。
環境を準備する
ここからは、Grok BotとCursor Cloud Agentを使って開発するための環境を準備します。
Grok Botを準備する
今回は、macOS版のGrok Botを使って進めます。
Grok Botを起動し、Cursorアカウントでサインインします。
2026年8月29日時点では、Grok Botの利用条件について公式ドキュメント間で記載に差があります。
CursorのPlans and billingでは、Cursor Pro / Pro+ / UltraなどのPaid Individual PlanとCursor Teamsが対象とされています。
一方、SpaceXAIのGet startedでは、Cursor Pro+ / Ultra / Teamsなどが対象として記載されています。
利用できない場合は、最新のPlans and billingを確認してください。
このあと開発用のLead BotとDev Botを作成するため、ここではサインインまで済ませておきます。
GitHub Repositoryを準備する
今回は、Next.jsの初期構成までセットアップした tinyboard Repositoryをあらかじめ用意しています。
この時点ではタスク管理機能は実装せず、Next.jsの初期画面が起動できる状態にしています。
CursorとGitHubを接続する
次に、CursorからGitHub Repositoryへアクセスできるようにします。
Cursor DashboardのIntegrationsを開き、GitHubを接続します。
GitHubとの接続時には、CursorからアクセスさせるRepositoryを選択できます。
今回は、あらかじめ用意した tinyboard Repositoryを対象にします。
これで、Cursor Cloud Agentから tinyboard Repositoryを扱う準備ができました。
Cursor Cloud Agentを準備する
次に、Cursor Cloud Agentが利用する開発環境を準備します。
Cursorの Cloud Agents Dashboard を開き、新しいEnvironmentを作成します。
今回は以下のように設定しました。
- Name：tinyboard
- Repository：tinyboard
- Scope：Personal
設定したら、Start Agent をクリックします。
Start Agent を実行すると、EnvironmentをセットアップするAgentが自動で起動します。
AgentはRepositoryの内容を確認し、DependenciesのインストールやBuild、アプリケーションの起動などを行い、Cloud Agentで利用できる環境かどうかを検証します。
Install Scriptには、依存関係のインストールなどBuild時に実行する処理を設定します。
一方、dev serverやDatabaseなど、Cloud Agentの実行中に必要な処理はStart Scriptで起動します。
検証が完了すると Environment is ready to be saved. と表示されるので、内容を確認して Save をクリックします。
EnvironmentのBuildではRepositoryをCloneし、Install Scriptを実行した状態がSnapshotとして保存されます。
以降のCloud Agentは、正常に完了したBuildをもとに起動します。
これで、Cursor Cloud Agentを利用するためのEnvironmentの準備は完了です。
Grok BotでAI開発チームを作る
Cursor Cloud Agentの準備ができたので、ここからはGrok BotのDesktopアプリで設定を進めます。
Grok Botの基本的な使い方や、Botの作成、Cloud Computer、Plugin、Skillなどについては、以下の記事で紹介しています。
Grok Botを初めて使う場合は、先にこちらを確認しておくと、このあとの内容が分かりやすいです。
今回は、以下の2つのBotを用意します。
人間
↓
Lead Bot
↓
Dev Bot
↓
Cursor Cloud Agent
Lead Botは人間から開発依頼を受け取り、要件を整理します。
Dev BotはLead Botから受け取った内容をもとに実装タスクを整理し、Cursor Cloud Agentへ開発を依頼します。
Lead Botを作成する
まずは、開発全体を管理する Lead Bot を作成します。
今回は以下のように設定しました。
- Name：Lead Bot
- Title：Engineering Lead
- Avatar：任意
- Notifications：任意
Descriptionには、Lead Botの役割や仕事の進め方を設定します。
Webアプリケーション開発を担当するEngineering Leadです。
人間から開発依頼を受け取り、要件を整理してDev Botへ実装を依頼してください。
以下を重視してください。
- 人間からの要求を整理する
- 必要な機能や条件を明確にする
- 実装タスクをDev Botへ渡す
- Dev Botからの結果を確認する
- 不明点がある場合は勝手に決めず、人間へ確認する
- 最終的な結果を人間へ分かりやすく報告する
- 回答や成果物は原則として日本語で作成する
これで、開発依頼を受け取るLead Botの準備は完了です。
Dev Botを作成する
次に、実装を担当する Dev Bot を作成します。
今回は以下のように設定しました。
- Name：Dev Bot
- Title：Software Engineer
- Avatar：任意
- Notifications：任意
Descriptionには、Lead Botから受け取った開発タスクを整理し、Cursor Cloud Agentへ実装を依頼する役割を設定します。
Webアプリケーション開発を担当するSoftware Engineerです。
Lead Botから開発タスクを受け取り、実装内容を整理してCursor Cloud Agentへ開発を依頼してください。
以下を重視してください。
- Lead Botから受け取った要件を確認する
- 実装に必要なタスクを整理する
- Cursor Cloud Agentへ具体的な実装内容を渡す
- BuildやTestの結果を確認する
- Pull Requestの内容を確認する
- 問題がある場合は必要に応じて修正を依頼する
- 完了した内容をLead Botへ報告する
- 回答や成果物は原則として日本語で作成する
これで、Lead BotとDev Botの準備ができました。
次は、Dev BotからCursor Cloud Agentへタスクを渡せるか確認します。
Grok BotからCursor Cloud Agentを使う
Lead BotとDev Botを用意できたので、次はGrok BotからCursor Cloud Agentを利用できることを確認します。
実際のアプリ開発を始める前に、Dev BotからCursor Cloud Agentへ簡単なタスクを渡してみます。
Dev BotからCursor Cloud Agentを起動する
Grok BotのDesktopアプリを開き、先ほど作成したDev BotのChatを開きます。
今回はコードを変更せず、tinyboard Repositoryの状態を確認してもらいます。
以下のように依頼します。
Cursor Cloud Agentを使って、tinyboard Repositoryの状態を確認してください。
以下を確認してください。
- Repositoryの構成
- Dependencies
- Buildが正常に完了するか
コードの変更は行わず、確認結果だけを報告してください。
Grok Bot上にCursor Cloud Agentのタスクが表示され、実行状況を確認できます。
Cursor Cloud Agentの実行が完了すると、確認結果がDev Botへ返されます。
実行結果にはRepositoryの構成やDependencies、Build結果まで含まれており、tinyboard がNext.jsの初期構成だけの状態であることも確認できます。
これで、Grok BotからCursor Cloud Agentへタスクを渡せることが確認できました。
実際にアプリを開発してみる
ここからは、Lead Botを入口にしてTinyBoardを開発します。
今回はLead Botへ開発を依頼し、要件整理から実装までBot同士に任せます。
人間
↓
Lead Bot
↓
Dev Bot
↓
Cursor Cloud Agent
↓
Pull Request
↓
Dev Bot
↓
Lead Bot
Lead Botへ開発を依頼する
Grok BotでLead BotのChatを開き、以下のように依頼します。
タスク管理アプリ「TinyBoard」を開発してください。
以下の機能を実装してください。
- タスク一覧
- タスク作成
- タスク更新
- タスク削除
技術構成は以下です。
- Next.js
- TypeScript
対象Repositoryは `tinyboard` です。
実装はDev Botと連携して進めてください。
コードの変更が必要な場合はCursor Cloud Agentへ実装を依頼してください。
実装後はBuildを確認し、Pull Requestを作成してください。
ここからは、人間がDev BotやCursor Cloud Agentへ直接指示を出さず、Bot同士でどこまで開発を進められるかを確認します。
Agent間で実装を進める
Lead Botは依頼内容を整理してDev Botへ渡します。
Dev BotはLead Botから実装タスクを受け取り、Cursor Cloud Agentへ実装を依頼します。
Cursor Cloud Agentはコードを変更し、BuildやLintを実行してPull Requestを作成します。
実装が完了すると、Dev BotからLead Botへ結果が返されます。
最後に、人間がPull Requestの内容を確認してMergeします。
これで、Agent間で開発タスクを受け渡しながら、実装からPull Requestの作成まで進められることを確認できました。
利用するときの注意点
今回はPull Requestの作成までAI Agentに任せ、最終的なレビューとMergeは人間が行いました。
複数のAgentを経由するため、最終的に作成されたPull Requestが最初の要件と一致しているかは、人間側でも確認する必要があります。
また、Cloud AgentがアクセスできるRepositoryや権限は、必要な範囲に限定しておく方が安全です。
まとめ
今回は、Grok BotとCursor Cloud Agentを組み合わせ、AI Agent間で開発タスクを受け渡すフローを試しました。
Lead BotからDev Botへ、Dev BotからCursor Cloud Agentへタスクを渡し、コードの実装からPull Requestの作成、Lead Botへの結果報告まで進められることを確認できました。
今回の範囲では、人間がAgent間のやり取りを都度仲介しなくても、開発タスクを進められました。
一方、今回のような小規模な開発であれば、Cursor Cloud Agentへ直接依頼する方がシンプルです。
複数の役割や工程をAgentごとに分担させる場合には、Grok Botを組み合わせるメリットが出てきそうです。