Skill-Driven Agent System（ローカル検証版）

Jiraチケット駆動でスキルを使い分けるAIエージェントシステムのローカル検証環境です。

概要

このシステムは、単一のAIエージェントが複数のスキルを状況に応じて使い分け、業務タスクを自動実行します。

主な機能

• スキルレジストリ: スキル定義の管理・検索
• スキルルーター: タスク内容から最適なスキルを自動選択
• スキルエージェント: 選択されたスキルを使ってタスクを実行
• REST API: タスク管理・スキル管理のエンドポイント

サンプルスキル

1. dealer-proposal: 車両提案書生成
2. document-summary: ドキュメント要約
3. expense-report: 経費精算

クイックスタート

1. 環境構築

# リポジトリクローン
git clone <repository-url>
cd skill-agent-local

# 仮想環境作成
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 依存関係インストール
pip install -r requirements.txt

2. 環境変数設定

cp .env.example .env
# .env を編集して ANTHROPIC_API_KEY を設定

3. サーバー起動

python -m src.main

4. 動作確認

# タスク作成
curl -X POST http://localhost:8000/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "title": "山田様向け車両提案書を作成",
    "description": "予算300万円、4人家族向け",
    "parameters": {
      "customer_name": "山田太郎",
      "budget": 3000000,
      "family_size": 4
    }
  }'

# タスク処理実行
curl -X POST http://localhost:8000/tasks/TASK-001/process

プロジェクト構造

skill-agent-local/
├── src/
│   ├── api/          # FastAPI サーバー
│   ├── agent/        # エージェント実装
│   ├── registry/     # スキルレジストリ
│   └── models/       # データモデル
├── skills/           # スキル定義
├── data/
│   ├── tasks/        # タスクデータ（JSON）
│   └── outputs/      # 生成ファイル出力先
└── tests/            # テストコード

スキルの追加方法

1. skills/ に新しいディレクトリを作成
2. skill.json でスキル定義を記述
3. prompt.md でエージェント用プロンプトを記述
4. 必要に応じて references/ や scripts/ を追加

詳細は SPECIFICATION.md を参照してください。

ドキュメント

• SPECIFICATION.md - 詳細仕様書
• CLAUDE.md - 実装指示書（Claude Code用）

将来の拡張

このローカル検証環境は、以下のAzure環境への移行を想定しています：

• Azure Functions（イベント駆動実行）
• Azure Cosmos DB（タスク管理）
• Azure Blob Storage（スキルレジストリ）
• Jira Webhook連携

ライセンス

社内利用限定