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@moritalous

Claude Managed AgentsにIaC的に管理する機能が追加されたゾ!!

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Claude Developer PlatformのantCLIにv1.30.0でapplyコマンドが追加されました。

ドキュメントではこちらに該当します。

クラウド環境はIaCが主流になっていますが、Manged Agents時代のIaC（Infrastructure as Code）っぽい感じです！

ドキュメントのタイトルはManage resources as codeです

やってみます。

ant cliをインストール

公式のインストール手順には、macOSの場合、brewでインストールする手順が書かれています。

が、私の趣味で、miseを使ってインストールします。

mise use 'github:anthropics/anthropic-cli[exe=ant]@latest'

インストール後、mise.tomlが生成されます。

mise.toml
[tools]
"github:anthropics/anthropic-cli" = { version = "latest", exe = "ant" }

antを呼び出してみましょう。

mise exec -- ant --version

ant version 1.32.0

ant cliの設定

これも完全に個人の趣味ですが、antコマンドでのログイン状態をグローバルに保持させず、今回のプロジェクトは以下に保持するようにしました。

方法としてはANTHROPIC_CONFIG_DIR環境変数で設定ファイルの保存先を指定します。で、環境変数の設定もmiseでできます。

mise.toml
[tools]
"github:anthropics/anthropic-cli" = { version = "latest", exe = "ant" }

[env]
ANTHROPIC_CONFIG_DIR = "{{config_root}}/.anthropic"

設定ファイルはコミットすべきではないので.gitignoreに追加します。

.gitignore
.anthropic

ant auth login

antコマンドを実行するためにログインします。

ant auth login

ブラウザでログイン後、設定ファイルが先ほど指定したANTHROPIC_CONFIG_DIRの場所に出力されました。

ant apply

さて、いよいよ今回の本題です。

私の作ったClaude Managed Agentsのワークショップのこれをやってみましょう。

私、Claude Community Ambassadorやってます！イベントやります！

Osaka | Fable 5.1 Build Day

エージェントのリソースをyamlファイルとして作成します。

.
├── agents
│   └── az900-quiz-bot.md
├── environments
│   └── learn-limited.yaml
└── mise.toml
az900-quiz-bot.md
---
name: Azure Fundamentals Quiz Bot
description: Microsoft Learn MCPサーバーの最新情報を使ってAZ-900（Azure Fundamentals）の練習問題を出題し、回答履歴から苦手分野を優先出題する学習アシスタント。
model: claude-sonnet-5
mcp_servers:
  - name: microsoft-learn
    url: https://learn.microsoft.com/api/mcp
    type: url
tools:
  - type: agent_toolset_20260401
  - type: mcp_toolset
    mcp_server_name: microsoft-learn
    default_config:
      permission_policy:
        type: always_allow
skills: []
---

あなたはMicrosoft Learn MCPサーバーを使ってAZ-900（Azure Fundamentals）の練習問題を作成する学習アシスタントです。Microsoft Learnの最新の公式ドキュメントを参照し、選択式の問題を1問ずつ出題してください。

ルール:
- 問題文と選択肢を提示したら、ユーザーが回答するまで正解を明かさない。
- ユーザーの回答後、正誤を伝え、各選択肢について正誤のポイントを1行ずつで説明する。
- 学習の参考になるMicrosoft Learnドキュメントの実在するURLを3つ提示する。
- 会話内でユーザーの過去の回答（正解・不正解、出題分野）を記憶し、間違えた分野・苦手なトピックを優先的に次の問題として出題する。
- 一度に1問だけ出題し、テンポよく進める。
- 出題時は冒頭に【分野: ○○】と対象トピックを明示する。
- 解説の最後に、これまでの正答率を「正解 n/N」の形式で1行表示する。
learn-limited.yaml
name: az900-learn-limited
description: learn.microsoft.com へのアクセスだけを許可したクラウドサンドボックス。
config:
  type: cloud
  networking:
    type: limited
    allowed_hosts:
      - learn.microsoft.com

applyする前にドライランができます。

ant apply --dry-run .

First apply  ./claude-lock.json does not exist yet and will be created

Resources will be created with
  credentials   profile default
  host          api.anthropic.com
  organization  moritalous (e83bd1e7-d952-44a0-a9c4-7cb64d06e410)
  workspace     2026-09-12-ant (wrkspc_01L2h1f8pmvd1TbPRdNo42aC)

Preview  ./claude-lock.json (new)

± Name                               Plan
+ ./environments/learn-limited.yaml  create   
    name: "az900-learn-limited"

+ ./agents/az900-quiz-bot.md         create   
    model: "claude-sonnet-5"
    name: "Azure Fundamentals Quiz Bot"

Resources  + 2 to create

期待通りですので実際にapplyしましょう。

ant apply .

リソース作成前に確認が入ります。

Apply these changes? (y)es / (n)o / (d)etails

yで回答すると作成が始まります。

Apply  ./claude-lock.json

± Name                               Status
+ ./environments/learn-limited.yaml  created    env_01JkwhfjfaQLMefaBxwLgwYx
+ ./agents/az900-quiz-bot.md         created    agent_01GCfaZCGB3cct6Na8HtsUNu

Resources  + 2 created

State written to ./claude-lock.json

リソースが作成され、claude-lock.jsonが生成されます。

claude-lock.json
{
  "version": 1,
  "origin": {
    "base_url": "https://api.anthropic.com",
    "organization_id": "e83bd1e7-d952-44a0-a9c4-7cb64d06e410",
    "workspace_id": "wrkspc_01L2h1f8pmvd1TbPRdNo42aC"
  },
  "resources": {
    "./agents/az900-quiz-bot.md": {
      "kind": "agent",
      "id": "agent_01GCfaZCGB3cct6Na8HtsUNu",
      "version": "1",
      "hash": "ae0d65d5188fd375f8dec8a1bf5c87c9",
      "remote_hash": "1e2962767199c50daf436f29439b40da"
    },
    "./environments/learn-limited.yaml": {
      "kind": "environment",
      "id": "env_01JkwhfjfaQLMefaBxwLgwYx",
      "hash": "af5c395ac0bae9da726c0edf4d7f5d15",
      "remote_hash": "2482dd7ec9f42b4c252c67e2fbd27cef"
    }
  }
}

ハッシュも保持されていて、変更の有り無しが判断できるようです。

何も変更せずにant applyを実行すると、変更無しと出ます。

Preview  ./claude-lock.json

Everything is up to date.

Resources  2 unchanged

プロンプトをちょっと変えてant apply . --dry-runを実行すると、変更を検知し、変更点が表示されます。

Preview  ./claude-lock.json

± Name                        Plan
~ ./agents/az900-quiz-bot.md  update     agent_01GCfaZCGB3cct6Na8HtsUNu
    ~ system: あなたはMicrosoft Learn MCPサーバーを使ってAZ-900（Azure Fundamentals）の練習問題を作成する学習アシスタントです。Microsoft
        Learnの最新の公式ドキュメントを参照し、選択式の問題を1問ずつ出題してください。⏎たまにAWSの試験問題も紛れ込ませてください。⏎⏎ルール:⏎-
        問題文と選択肢を提示したら、ユーザーが回答するまで正解を明かさない。⏎-
        ユーザーの回答後、正誤を伝え、各選択肢について正誤のポイントを1行ずつで説明する。⏎- 学習の参考になるMicrosoft
        Learnドキュメントの実在するURLを3つ提示する …18 words…

Resources  ~ 1 to update · 1 unchanged

リソースの削除の検知はありますが、Managed Agents環境側は勝手には削除されません。
agentsファイル以下を削除した場合はこのような動作となり、警告は出ますが、自動での削除はされません。

Preview  ./claude-lock.json
warning: ./agents/az900-quiz-bot.md is in the lockfile but was not loaded this run; pass --prune to remove it, or name it on the command line to keep it tracked

Everything is up to date.

Resources  1 unchanged

削除する場合は、--pruneオプションを明示的に指定します。

ant apply . --dry-run --prune
Preview  ./claude-lock.json

± Name                        Plan
- ./agents/az900-quiz-bot.md  archive    agent_01GCfaZCGB3cct6Na8HtsUNu

Resources  - 1 to remove · 1 unchanged

applyで作れるもの、作れないもの

この節はClaudeに聞いて書いてもらいました。

ドキュメントにはエージェント・環境・メモリストア・デプロイメント・スキルの5種類と書いてあります。ほんとに5種類だけなのか、typeを適当に変えて総当たりしてみました。

unknown type "vault" (expected one of skill, environment, memory_store, agent, deployment)

エラーメッセージが仕様を教えてくれました。5種類だけです。ちなみにスキルだけは単一ファイルで宣言できません。

./probe.yaml: skill resources cannot be declared in a file

skills/<name>/SKILL.mdのディレクトリ丸ごと1バンドル、という扱いです。

逆に作れないもの。セッション、セッションイベント、Files、メモリストアの中身、Vault、トンネル、それとbeta:organization配下の管理系（ワークスペース、APIキー、ユーザー、フェデレーション設定など）は全部対象外でした。「エージェントを動かすための静的な設定」だけがapplyの守備範囲で、実行・データ・組織管理は命令的なコマンド側、という線引きになっています。シークレットをリポジトリに置かせない設計とも読めます。

CFnじゃなくてTerraform

この節はClaudeに聞いて書いてもらいました。

ここまでやって思ったのは、これCloudFormationっぽいな、でした。が、よく見ると状態の持ち方が逆です。

ant apply CloudFormation Terraform
定義 agents/*.mdなど テンプレート .tf
状態 claude-lock.json（手元、コミットする） スタック（AWS側） tfstate
事前確認 プラン表示→y/n/d Change Set terraform plan
手動変更 remote_hashで検知して中断 ドリフト検出 plan時に差分

状態が手元のファイルにあって、それをコミットして共有する。Terraformです。

CFnとの一番大きな違いはロールバックがないところ。更新が途中で失敗してもスタックごと巻き戻ったりはせず、部分適用がそのまま残ります。だからドキュメントにも「CIでapplyが失敗してもclaude-lock.jsonは必ずコミットしろ」と書いてあります。あとファイルを消してもリソースは消えません（警告だけ出て、--pruneで初めてarchive）。事故防止に倒した設計だと思います。

一番気をつけたいのはimportがないこと。コンソールで作ったリソースをあとから取り込むことはできなくて、同じ内容のファイルをapplyすると2つ目が作られます。コンソールのExport as codeでダウンロードするとclaude-lock.jsonごと落ちてくるので、既存のものを移行するときはそっちを起点にするのが正解です。

まとめ

この節は人力で書きました。1行ですが

もともとそんなに色々設定があるわけではないので、スクリプトを組めばいいレベルでしたが、公式サポートは嬉しいですね！

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