SkillNetを使用したスキル拡張AIエージェントの構築：検索、評価、グラフ分析、タスク計画

このチュートリアルでは、SkillNetフレームワークを使用して、再利用可能なAIスキルを発見、インストール、検査、評価、整理する実践的な方法を学びます。まず、SDKとRESTフォールバックをサポートする堅牢なSkillNetクライアントをセットアップします。これにより、SDKが利用できない場合でもREST API経由で機能します。次に、キーワード検索とセマンティック検索を比較し、さまざまなタスク要件に応じてスキルをどのように見つけるかを理解します。その後、GitHubから厳選されたスキルをインストールし、それらのメタデータを検査し、安全性、完全性、実行可能性、保守性、コスト認識の5つの品質次元にわたって品質ゲートを適用します。また、スキル間の関係をグラフとして可視化し、最後に、複雑な目標をサブタスクに分解し、関連スキルを発見、フィルタリングして実行パイプラインを組み立てるスキル拡張エージェントプランナーを構築します。

最初に、必要な依存関係（skillnet-ai、networkx、matplotlib、requests）をインストールし、APIキー、モデル設定、GitHubオプション、作業ディレクトリを構成して、ワークフローをスムーズに進めます。また、出力を整理するための再利用可能なバナー関数を定義します。

次に、SkillNetクライアントを初期化します。SDKが利用可能な場合はSDKを使用し、そうでない場合はREST APIにフォールバックします。検索結果を統一するための正規化関数と、キーワードモードとベクトルモードをサポートする検索関数を定義します。

キーワード検索（例：「PDF extraction」）とセマンティック検索（例：「machine learning」）の両方を実行し、結果を比較します。キーワード検索はスター数でソートされたスキルを返し、セマンティック検索は類似度しきい値を使用します。

次に、有用なスキルの厳選リストを作成し、検索結果で拡張します。SDKが利用可能な場合は、選択したスキルをGitHubからローカルディレクトリにダウンロードします。インストールプロセスは小さく迅速で、Google Colabに適しています。

インストール後、SKILL.mdファイルを探してメタデータを解析し、スキル名や説明などの情報を抽出します。

次に、スキルの品質を評価します。5つの次元を定義し、評価関数を実装します。APIキーが利用可能な場合はLLM評価を使用し、そうでない場合は名前のハッシュに基づくモック評価を使用します。品質ゲートのしきい値は0.55です。

また、スキル間の関係を分析し、NetworkXとMatplotlibを使用してスキル関係グラフを描画します。実際のAPI分析が利用できない場合は、シミュレートされた関係を使用します。

最後に、スキル拡張エージェントプランナーを構築します。複雑な目標の例として、「scRNA-seqデータを分析してがん薬物標的を発見および検証し、レポートを作成する」を使用します。LLMを使用して目標を3〜6のサブタスクに分解し、LLMが失敗した場合はヒューリスティックを使用します。各サブタスクのキーワードを抽出し、関連スキルを検索して最適なものを選択します。最終的な実行パイプラインを出力します。

このチュートリアル全体を通じて、SkillNetがインテリジェントエージェントを構築する際の実用性と柔軟性を示します。開発者は既存のAIスキルを発見し、その品質を評価し、それらを複雑なパイプラインに組み合わせることで、AIアプリケーションの開発を加速できます。