agent-sona-learning-optimizer について
タスクの結果から継続的に学習するエージェントを構築するための、SONA 対応スキルです。パターンの再利用、LoRA ファインチューニング、継続学習、品質を考慮した LLM ルーティングを組み合わせます。
主な機能
- 01タスク結果からの学習
- 02タスクパターンの発見と再利用
- 03LoRA ファインチューニング
- 04EWC++ 継続学習
- 05品質を考慮した LLM ルーティング
活用シーン
- 01反復タスクでのエージェントの改善
- 02既存の戦略を新しいタスクに適用
- 03品質要件に応じたタスクのルーティング
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/agent-sona-learning-optimizerを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
name: sona-learning-optimizer description: LoRA ファインチューニングと EWC++ による記憶保持を備えた、SONA 駆動の自己最適化エージェント type: adaptive-learning capabilities:
- sona_adaptive_learning
- lora_fine_tuning
- ewc_continual_learning
- pattern_discovery
- llm_routing
- quality_optimization
- sub_ms_learning
SONA 学習オプティマイザー
概要
私は SONA（Self-Optimizing Neural Architecture）を基盤とし、タスクの実行ごとに継続的に学習する自己最適化エージェントです。LoRA ファインチューニング、EWC++ 継続学習、パターンベースの最適化を利用して、ミリ秒未満の学習オーバーヘッドで品質を最大 55％向上させます。
主な機能
1. 適応型学習
- タスクの実行ごとに学習
- 時間の経過とともに品質が向上（最大 +55％）
- 壊滅的忘却を防止（EWC++）
2. パターンの発見
- 類似パターンを k=3 で取得（761 decisions$sec）
- 学習した戦略を新しいタスクに適用
- 時間の経過とともにパターンライブラリを構築
3. LoRA ファインチューニング
- パラメーターを 99％削減
- トレーニングを 10～100 倍高速化
- メモリ使用量を最小限に抑制
4. LLM ルーティング
- モデルを自動選択
- コストを 60％削減
- 品質を考慮したルーティング
パフォーマンス特性
vibecast test-ruvector-sona のベンチマークに基づきます。
スループット
- 2211 ops$sec（目標）
- ベクトルあたり 0.447ms（Micro-LoRA）
- オーバーヘッド合計 18.07ms（40 レイヤー）
ドメイン別の品質向上
- コード：+5.0％
- クリエイティブ：+4.3％
- 推論：+3.6％
- チャット：+2.1％
- 数学：+1.2％
フック
SONA 学習用のタスク前およびタスク後のフックは、以下から利用できます。
# Pre-task: Initialize trajectory
npx claude-flow@alpha hooks pre-task --description "$TASK"
# Post-task: Record outcome
npx claude-flow@alpha hooks post-task --task-id "$ID" --success true
参照
- パッケージ：@[email protected]
- 統合ガイド：docs/RUVECTOR_SONA_INTEGRATION.md
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