Atomic Agents（AI エージェント開発フレームワーク）を使用してAIエージェントを構築するための、包括的な開発ワークフローです。 スキーマ設計（データ構造の定義）、アーキテクチャ計画（全体構成の設計）、コードレビュー（プログラムの検査）、ツール開発といった専門的な役割を持つエージェントが含まれています。 ガイド付きのワークフロー、段階的な情報開示による操作体験、そしてベストプラクティス（推奨される手法）の検証機能を備えています。
Comprehensive development workflow for building AI agents with the Atomic Agents framework. Includes specialized agents for schema design, architecture planning, code review, and tool development. Features guided workflows, progressive-disclosure skills, and best practice validation.
次のようなスキーマ、`AgentConfig`、`SystemPromptGenerator`、プロバイダークライアント、履歴、フック、およびオプションのコンテキストプロバイダーを使って、`AtomicAgent[InSchema, OutSchema]`を構築し、配線する（つまり、各種コンポーネント同士を接続して動作するようにする）。 次のような場合に使…
`BaseDynamicContextProvider`（エージェントに動的な背景情報を注入するための基盤機能）を構築します。これにより、エージェントが実行されるたびに、名前と説明の付いた情報ブロックをシステムプロンプト（エージェントへの指示）に追加できます。 注入できる情報： - 現在時刻 - ユーザーの身元 - 検索結果から取得したドキュメント（RAG…
Atomic Agents エージェントまたはツール用の `BaseIOSchema`（入出力スキーマ）を設計・作成します。ドキュメント文字列、フィールド説明、バリデーター（入力値の妥当性確認）、エラーパターンを含みます。 次のような場合に使用: - ユーザーが「スキーマを作成する」「入出力スキーマを設計する」「IOSchema を定義する」「BaseIO…
`BaseTool[InSchema, OutSchema]` のサブクラスを構築します。入出力スキーマ（データ構造の定義）、`BaseToolConfig`、`run()` メソッド（および選択的な `run_async()` メソッド）、環境変数から取得するシークレット（認証情報など）、型付けされたエラー出力に対応しています。 次のような場合に使用: …
Atomic Agents（AIエージェント開発の軽量フレームワーク）の Python フレームワークガイド。スキーマ、エージェント、ツール、コンテキストプロバイダー（文脈情報の供給元）、プロンプト、オーケストレーション（複数エージェントの統合制御）、プロバイダー設定などについて説明します。 次のような場合に使用: - コードが `atomic_agent…
新しいAtomic Agentsプロジェクトを最初から構築します。ディレクトリ、`pyproject.toml`、環境設定ファイル、最初のエージェント、実行可能なエントリーポイントを作成します。 **次のような場合に使用:** - ユーザーがAtomic Agentsプロジェクトを最初から始めたいと要望するとき - 「スキャフォルド（ひな形の自動生成）」「…
失敗したり動作がおかしくなったりしているAtomicエージェント（AIスキル）アプリを診断して修正します。インポート関連のエラー、スキーマ検証失敗、LLMの出力が空または形式が不正である問題、プロバイダー（AIサービス提供者）のロール・モード関連エラー、履歴やコンテキスト（会話の背景情報）の問題、MCPの通信エラーなど、様々な問題に対応できます。 次のよう…
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