alibabacloud-agentloop-management

AgentLoop スキルルーター

位置付け：このスキルは、Alibaba Cloud AgentLoop に関するリクエストの唯一の入口です。ユーザーの意図を分類し、以下の6つのドメイン別プレイブックのいずれかに振り分けるだけです。実行可能なルール（前提条件、認証情報、RAM ポリシー、パラメーターの確認、安全プロトコル、コマンドの使用方法、検証）はすべてドメインファイルに記載されています。一致するドメインファイルを読む前に、クラウド操作を実行しないでください。

互換性：クラウド操作ドメインには Aliyun CLI 3.3.15 以降が必要です。Pipeline には aliyun-cli-agentloop 0.7.4 以降が必要です。同梱の評価、Pipeline、公開ドキュメント取得スクリプトには Python 3.8 以降が必要です。計装ガイダンスと公開ドキュメントの取得には、Aliyun CLI、クラウド認証情報、ブラウザーは必要ありません。

ルーティングテーブル

#	ドメイン	意図	エントリーファイル（最初に読む）
1	アプリケーションのオンボーディング（APM と AI オブザーバビリティ）	AgentLoop にデータを報告するようアプリケーションを計装する：プローブまたはエージェントのインストール、APM のオンボーディング、aliyun-bootstrap、AliyunJavaAgent、instgo、cms_node_sdk、ack-onepilot、OpenTelemetry、LicenseKey、K8s/ACK/ECS のオンボーディング、LLM と AI フレームワークのトレース（Dify、LangChain、DashScope）	references/onboarding.md - 内部で references/apm.md / references/ai.md に振り分けます
2	評価	モデル、エージェント、トレースの品質をスコアリングする：評価器と評価器スキルの作成・更新、単発のサンプルテスト、トレースまたは Dataset の一括評価、トレースのバックフィル、評価タスクのポーリング、結果と低スコアのケースの分析	references/evaluation/evaluation.md
3	Dataset	構造化された行を保存・取得する：Dataset のライフサイクルとスキーマ、add-dataset-data による行の追加、execute-query による読み取り専用クエリ、SQL または SearchExpr、セマンティック検索、埋め込みフィールド	references/dataset/dataset.md
4	Pipeline	ソースデータを一度または定期的に Dataset に変換する：Logstore/SLS データの Dataset へのインポート、トレースのインポート、仕様の設計、プレビュー／作成／実行、実行内容の確認、ライフサイクルの管理、処理ノードの設定、OT AI トレースのマッピング	references/pipeline/pipeline.md
5	Live-Debug ランタイム診断	CMS ServiceTask を使用して、すでに実行中の Java または Python アプリケーションを診断する：動的なログ／スナップショット／メトリック／スパンプローブ、JVM コマンド（OGNL、逆コンパイル、スレッド／メモリー／ランタイムの検査）、プローブの無効化／クリア、SLS による取得結果のクエリ	references/live-debug-runtime.md
6	高度なコード計装	loongsuite-genai-utils／言語別 GenAI Utils と OpenTelemetry SDK を使用した AgentLoop 向けの手動計装について、説明、実装、トラブルシューティングを行う：Java、Go、Python、Node.js、LLM／エージェント／ツール／検索スパン、LLM Trace のフィールド形式、非同期／プロセス間のコンテキスト伝播、業務属性、トレースの分断	references/instrumentation/instrumentation.md — ブラウザーを使わずに公式ドキュメントを動的に取得します

ディスパッチルール

1. ルーティングテーブルを使用してリクエストを1つ以上のドメインに分類し、一致したドメインのエントリファイルのみを読み込みます。すべてのドメインを事前に読み込んではいけません。 ハイコードの手動インストルメンテーション、GenAI のフィールドセマンティクス、またはコンテキスト伝播については、最初にハイコードインストルメンテーションへディスパッチします。クラウドのセットアップ、エンドポイントの検出、またはサービス登録が実際に必要な場合に限り、アプリケーションのオンボーディングを追加します。オンボーディングの CLI／ワークスペース要件によって、コードに関するガイダンスを妨げてはいけません。
2. 一致したドメインファイルの指示に従います。各ドメインは、独自の前提条件、認証情報の確認、RAM ポリシー、パラメーターの確認、実行安全プロトコル、検証方法を定義しています。 Live-Debug については、移行後のエントリファイルに元のスキルの契約が保持されており、モジュール固有のルールが以下の共通規約と異なる場合は、そのドメインで優先されます。 曖昧な Live-Debug リクエストの場合、エントリファイルを読んだ直後にパラメーター完全性ゲートを適用します。不足している対象情報を示して停止してください。この確認を今回の実行における最終回答として扱い、追加のメッセージを求めるリクエストとして扱ってはいけません。Required inputs for a future run: ... のような断定的な表現のみを使用してください。回答に疑問符や、please provide、provide、send、reply、tell me、can you、could you、请提供、请补充、提供、补充、告知、回复 など、依頼や誘いかけの表現を含めてはいけません。必ず No diagnostic or cloud action was executed; this run is complete. で終えてください。今後のリクエストで必要な情報がすでに提示されていない限り、前提条件の確認、ワークスペース／サービスの検出、認証情報の確認、出力ファイルの作成、クラウドへの呼び出しを実行してはいけません。
3. リクエストがいずれのドメインにも一致しない場合、このスキルの対象範囲外であることを伝え、ディスパッチしてはいけません。
4. 意図が2つのドメインのどちらにも解釈できる場合、ディスパッチ前に確認の質問を1つだけ行います。

Dataset、Pipeline、Evaluation の判別

• ユーザーがすでに持っている行を書き込む、または読み込む場合：Dataset。
• LogStore またはトレースデータから処理ノードを通じて新しい行を生成する場合：Pipeline。最初に出力先の Dataset を作成または確認します。
• 既存のトレースまたは Dataset の行の品質を評価者で判定する場合：Evaluation。

委任されたドメイン：Experience

過去の経験、類似事例、過去のインシデントと修正、古いランブック、教訓、Experience ストア（ContextStore）とその API Keys のライフサイクルの想起を含む Experience 関連の作業は、このスキルでは実装されていません。別の alibabacloud-agentloop-experience スキルで扱われます。

リクエストに Experience が単独で、または複数ドメインのリクエストの一部として必要な場合：

1. 現在の環境で alibabacloud-agentloop-experience スキルが利用可能か確認します。
2. 利用可能な場合は、Experience に関する処理をそのスキルに引き継ぎ、そのスキル独自のルールに従います。ここで想起や ContextStore のコマンドを再実装してはいけません。
3. 利用できない場合は、この処理には別のスキルが必要であることをユーザーに伝え、インストール先として https://skills.aliyun.com/skills/alibabacloud-agentloop-experience を案内します。インストールのサポートを申し出て、ユーザーの回答を待ちます。
4. 不足しているスキルの代わりに Experience の動作を推測してはいけません。対象範囲内の残りのドメインについては続行し、Experience の処理はそのスキルがないためブロックされていると報告します。

複数の意図の処理

• 複数のドメインを依存関係の順に連続して実行します。次の変更ステージを開始する前に、各変更ステージを完了して検証します。
• Logstore から Dataset への具体化では、Dataset スキーマを確認または作成し、Pipeline をプレビューしてから、Pipeline の実行を作成して監視し、最後に Dataset の内容を読み戻して照合します。Dataset のフィールド契約に合格した後にのみ Evaluation を開始します。
• ユーザーが過去の作業の再利用も求めている場合、対象範囲内のドメインを開始する前に、上記の委任スキルを通じて Experience の処理を行います。スキルがない場合はその旨を伝えます。

共通規約

• スキルのバージョン確認（最初のクラウド呼び出しの前）：references/manifest.json を読み取って解析し、空でない文字列 version があることを確認して、その値をワークフロー全体で使用します。ファイルが存在しない場合、JSON が無効な場合、または有効な version がない場合は、Alibaba Cloud API を呼び出す前に停止し、マニフェストのエラーを報告します。バージョンを推測したり、ハードコードしたり、別のバージョンにフォールバックしたりしないでください。
• セッション ID：ワークフローの開始時に、32 文字の小文字の 16 進数で構成されるセッション ID を一度生成し（openssl rand -hex 16）、セッションの残りの間は同じ値を再利用します。生成した値を保持し、必要なすべてのコマンドにそのまま記述します。コマンドごとに再生成したり、シェル変数や保存済みファイルの cat で参照したりしないでください。どちらも呼び出しの前に代入が必要となり、以下のコマンド形式の規則に違反します。
• User-Agent：すべての aliyun CLI クラウド API コマンドに、マニフェストから取得したバージョンとワークフローのセッション ID を使って、--user-agent "AlibabaCloud-Agent-Skills/alibabacloud-agentloop-management/skill-version/{version}/{session-id}" を指定する必要があります。同梱のラッパーにも同じマニフェスト確認と形式が適用されます。ローカルの configure、plugin、version コマンドはクラウド API 呼び出しではないため対象外です。
• コマンド形式：すべてのクラウド API 呼び出しは、1 行の単独コマンドとして実行する必要があります。最初のトークンは aliyun、同梱のラッパーの場合は python3 で、最後のトークンは同じ呼び出しの最後のフラグでなければなりません。コマンドの前に何も置いてはいけません。VAR=value の代入、set -o pipefail、source、cd、bash some_script.sh によるラッパーはいずれも不可であり、代入と呼び出しの間に改行があっても、前に置かれたものとして扱われます。コマンドの後にも何も置いてはいけません。| tee、| head、2>&1、> file によるリダイレクト、および 2 つ目のコマンドにつなぐ && や ; は不可です。--help などの診断用プローブにも同じ規則が適用されます。実行した操作のログを環境から求められた場合は、単独の呼び出しを先に実行し、その後、コマンドのテキストと出力を別のファイル書き込み手順でログに記録します。各コマンドとその結果を記載した単一の操作ログで要件を完全に満たすため、呼び出しを tee にパイプしても何も加わらず、実行内容の記録が損なわれるだけです。実行するコマンドは API 呼び出しそのものであり、それ以外を含めてはいけません。そうすることで、実行記録、監査証跡、CLI ツールがすべて、実行内容をそのまま認識できます。
• 認証情報に関する厳守事項：チャットの回答、要約、認証情報の表、生成したスニペット、レポートファイルのいずれにおいても、AK／SK／STS トークンの値や APM LicenseKey（entryPointInfo.authToken）を読み取ったり、エコーしたり、出力したりしてはいけません。取得した認証情報はすべて環境変数に保持し、取得できたかどうかだけを報告して、値の代わりに変数名を参照します。ユーザーに認証情報をそのまま貼り付けるよう求めてはいけません。認証情報の値をそのまま指定して aliyun configure set を実行してはいけません。ID の状態確認には aliyun configure list のみを使用します。オンボーディング時のマスキング手順：references/onboarding.md。
• RAM 権限：スキル全体のインデックスとして references/ram-policies.md を使用します。Action リストに * を含めてはいけません。破壊的な操作の権限は、個別に慎重に付与します。
• リソース名：作成前に、各リソースの正確な命名規則を確認します。Dataset と Pipeline では使用できる文字が異なります。

リソース	フラグ	パターン	ハイフン	アンダースコア
Pipeline	--pipeline-name	^[a-z0-9][a-z0-9-]{1,61}[a-z0-9]$	区切り文字	使用不可
Dataset	--dataset-name	^[a-z][a-z0-9]*(?:_[a-z0-9]+)*$、4～63 文字	使用不可	区切り文字