jamjetコマンドラインインターフェースの完全なリファレンスです。

CLIリファレンス

jamjet CLIは、プロジェクト管理、ワークフロー実行、実行結果の検査を行うための主要なインターフェースです。

インストール

pip install jamjet
jamjet --version

# JamJet CLI 0.1.0

グローバルフラグ

フラグ	説明
`--runtime URL`	ランタイムURL(デフォルト: `http://localhost:7700`)
`--api-key KEY`	ホスト型ランタイム用のAPIキー
`--output json`	JSON形式で出力(スクリプト用)
`-v, --verbose`	詳細な出力

`jamjet init`

新規プロジェクトを作成するか、既存プロジェクトにJamJetを追加します。


# 新しいディレクトリに新規プロジェクトを作成

jamjet init my-agent
cd my-agent

# 現在のディレクトリに追加(git initのように)

jamjet init

以下を作成:

workflow.yaml — スターターワークフローテンプレート
jamjet.toml — プロジェクト設定
README.md — プロジェクトreadme

`jamjet dev`

ローカル開発ランタイムを起動します。

jamjet dev

▶ JamJet Dev Runtime
  Port:  7700
  Mode:  local (SQLite)
  API:   http://localhost:7700

Ctrl+Cで停止します。

フラグ	説明
`--port N`	ポートN で待ち受け(デフォルト: 7700)
`--db PATH`	SQLiteファイルパス(デフォルト: `.jamjet/dev.db`)
`--with-mcp-server`	MCPサーバーも起動
`--with-a2a-server`	A2Aエージェントサーバーも起動
`--reload`	ワークフローファイル変更時に自動リロード

`jamjet validate`

ワークフローファイルを実行せずに検証します。

jamjet validate workflow.yaml

Valid. workflow_id=hello-agent version=0.1.0
  Nodes: 4  Edges: 3

`jamjet run`

ワークフロー実行をサブミットし、結果を待ちます。

jamjet run workflow.yaml --input '{"query": "What is JamJet?"}'

✓ Execution started: exec_01JM4X8NKWP2
  Status: running
✓ node_completed   think   claude-haiku  512ms
✓ Execution completed.

フラグ	説明
`--input JSON`	初期状態をJSONで指定
`--input-file PATH`	初期状態をJSONファイルから読み込み
`--stream`	リアルタイムでイベントをストリーミング
`--wait / --no-wait`	完了を待機(デフォルト: wait)
`--timeout N`	タイムアウト秒数(デフォルト: 300)

--streamを使用した場合:

jamjet run workflow.yaml --input '{"query": "Explain event sourcing"}' --stream

✓ exec_01JM5Y9... started
 → node_started    think
✓ node_completed   think   claude-haiku  489ms  (64→312 tokens)
✓ Stream complete

`jamjet inspect`

実行の完全な状態とイベントタイムラインを表示します。

jamjet inspect exec_01JM4X8NKWP2

Execution: exec_01JM4X8NKWP2
  Workflow: hello-agent v0.1.0
  Status:   completed
  Duration: 512ms

State:
  query:  "What is JamJet?"
  answer: "JamJet is an agent-native runtime..."

Events:
  09:31:00.001  execution_started
  09:31:00.012  node_started      think
  09:31:00.524  node_completed    think    claude-haiku (64 in / 312 out tokens)
  09:31:00.525  execution_completed

Token usage:
  Input:  64
  Output: 312
  Cost:   ~$0.00012

`jamjet ls`

最近の実行を一覧表示します。

jamjet ls

ID                        Workflow         Status      Duration  Started
exec_01JM5Y9NKWP3        research-agent   completed   2.1s      2m ago
exec_01JM4X8NKWP2        hello-agent      completed   512ms     5m ago
exec_01JM3W7MKVM1        research-agent   failed      8.3s      12m ago

フラグ	説明
`--workflow ID`	ワークフローIDでフィルタ
`--status STATUS`	ステータスでフィルタ（running、completed、failed）
`--limit N`	N件の結果を表示（デフォルト：20）

`jamjet resume`

待機中または失敗した実行を再開します。


# 待機中の実行を再開（例：人間の承認後）

jamjet resume exec_01JM4X8NKWP2 --event human_approved --data '{"approved": true}'

# 最後のチェックポイントから失敗した実行を再試行

jamjet resume exec_01JM3W7MKVM1 --retry

`jamjet cancel`

実行中の実行をキャンセルします。

jamjet cancel exec_01JM4X8NKWP2

`jamjet tools`

MCPツールサーバーを検査およびテストします。


# 利用可能なすべてのツールを一覧表示

jamjet tools list

# ツールを直接呼び出し（テスト用）

jamjet tools call brave-search web_search --args '{"query": "JamJet"}'

`jamjet agents`

A2Aエージェントカードを検査します。


# リモートエージェントを検査

jamjet agents inspect https://agents.example.com/research-agent

# ローカルで公開されているエージェントを一覧表示

jamjet agents list

`jamjet eval run`

評価データセットをワークフローに対して実行します。

jamjet eval run dataset.jsonl \
  --workflow workflow.yaml \
  --rubric "Is the answer accurate and complete?" \
  --min-score 4 \
  --assert "len(output.answer) > 0" \
  --fail-below 0.9

Running 50 eval rows... ████████████████████ 50/50

┌─────────┬────────────┬───────┬──────────┬────────────────────┐
│ Row     │ Status     │ Score │ Latency  │ Note               │
├─────────┼────────────┼───────┼──────────┼────────────────────┤
│ row_001 │ ✓ passed   │ 4.8   │  512ms   │                    │
│ row_002 │ ✗ failed   │ 2.1   │  891ms   │ Answer too vague   │
│ ...     │ ...        │ ...   │ ...      │ ...                │
└─────────┴────────────┴───────┴──────────┴────────────────────┘

Results: 47/50 passed (94.0%) — above threshold 90.0% ✓

フラグ	説明
`--workflow PATH`	実行するワークフローファイル
`--rubric TEXT`	LLM評価の評価基準
`--model MODEL`	LLM評価に使用するモデル(デフォルト: claude-haiku-4-5-20251001)
`--min-score N`	最小スコア 1–5(デフォルト: 4)
`--assert EXPR`	Pythonアサーション(繰り返し可)
`--latency-ms N`	最大レイテンシ閾値
`--cost-usd N`	行あたりの最大コスト
`--concurrency N`	並列実行する行数(デフォルト: 5)
`--fail-below N`	合格率がN未満の場合、終了コード1で終了(デフォルト: 1.0)
`--output PATH`	結果のJSONをファイルに書き出す

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