Kihagyás

Knowledge Base

Agent Skills

cl24s/knowledge-base

Agent Skills¶

Az Agent Skill újrahasznosítható capability package, amely segít egy AI rendszernek egy jól definiált feladatosztályt konzisztensen végrehajtani. Egy skill tartalmazhat instructiont, domain knowledge-et, example-öket, toolokat, typed contractokat, constraint-eket és evaluation criteriát.

Hasznos mental model:

Skill
├── instructions
├── knowledge / context rules
├── tools
├── input contract
├── output contract
├── examples
├── constraints / permissions
└── evaluation

A skill tehát tágabb, mint egy prompt, de kisebb és fókuszáltabb, mint egy teljes agent.

A skill kifejezés nem univerzális AI-platform szabvány. Ebben a knowledge base-ben engineering abstractionként használjuk egy reusable task-level capability és contractja leírására.

Roadmap¶

1. Skill Mental Model ¶

Értsd meg, mi a skill, és válaszd szét a prompt vs skill vs tool vs workflow vs agent fogalmakat.

Status: first detailed draft complete.

2. Skill Anatomy and Contracts ¶

Bontsd a skillt újrahasznosítható részekre: purpose, instructions, knowledge, tools, inputs, outputs, constraints és success criteria.

Status: first detailed draft complete.

3. Instructions, Knowledge and Examples ¶

Döntsd el, mi legyen a skill package része, és mi érkezzen dinamikusan runtime-ban context, retrieval vagy tool result formájában.

Status: first detailed draft complete.

4. Tool-Backed Skills ¶

Tervezd meg a külső actionöket kérő skilleket úgy, hogy execution, permission, validation és side effect továbbra is application control alatt maradjon.

Status: first detailed draft complete.

5. Typed Inputs and Structured Outputs ¶

Definiálj machine-readable skill contractot, és mapeld az LLM-facing DTO-kat application/domain objectre anélkül, hogy a domain model providerhez kötődne.

Status: first detailed draft complete.

6. Skill Discovery, Selection and Routing ¶

Tedd discoverable-lé a skilleket, és segíts a runtime-nak capabilityt választani description, metadata, routing logic, confidence és escalation segítségével.

Status: first detailed draft complete.

7. Skill Composition and Reuse ¶

Komponálj fókuszált capabilityket giant skill nélkül. Chaining, shared primitive, dependency, orchestration és reuse boundary tartozik ide.

Status: first detailed draft complete.

8. Runtime State, Context and Memory ¶

Értsd meg, milyen state kell a skill executionhöz, mi tartozik transient contextbe, és mikor maradjon persistent memory a skillen kívül.

Status: first detailed draft complete.

9. Reliability, Failure Handling and Deterministic Boundaries ¶

Adj retryt, timeoutot, idempotencyt, deterministic validationt, stop conditiont, fallbackot és explicit failure semanticsot a probabilisztikus execution köré.

Status: first detailed draft complete.

10. Security, Permissions and Trust Boundaries ¶

Alkalmazz least privilege-et, authorizationt, secret isolationt, input trust classificationt, human approvalt és safe tool access-t a skill boundaryn.

Status: first detailed draft complete.

11. Skill Evaluation and Observability ¶

Representative datasettel evaluáld a skillt, és mérd task success-t, tool use-t, failure-t, latencyt, costot, trace-t és regressziót.

Status: first detailed draft complete.

12. Versioning, Lifecycle and Design Patterns ¶

A skillt maintained software artifactként kezeld: versioning, safe rollout, deprecation és hasznos design pattern/anti-pattern tartozik ide.

Status: first detailed draft complete.

Tanulási sorrend¶

Készültségi állapot¶

Az Agent Skills workstream first-draft mélységben elkészült. A további változtatások elsősorban kérdések, implementation experience és evaluation alapján finomítsák a fejezeteket, ne automatikusan hosszabbítsák a roadmapet.

Következő lépés¶

A következő tanulási terület az Agentic Loops, majd az Agent Architecture.