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Le système de Compétences d’Agent (Skills) fournit plusieurs outils intégrés qui permettent à vos agents IA d’interagir dynamiquement avec le contenu des compétences, de les charger et de les exécuter pendant une session. Ces outils permettent aux agents de lire les instructions définies dans une compétence, ou même d’exécuter des scripts regroupés avec le fichier SKILL.md d’une compétence.

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Outils de Compétences Disponibles

Il existe deux outils principaux qui gèrent les opérations de compétences :

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1. activate_skill

Charge les instructions complètes et le contenu d’une compétence spécialisée. Un agent l’utilisera lorsqu’il détermine que la demande de l’utilisateur correspond à la description d’une compétence, ce qui lui permet de “charger en mémoire” le contexte nécessaire. Paramètres d’Entrée :
  • skill_id (chaîne, requis) : L’UUID de la compétence à activer.
Sortie :
  • Renvoie le contenu complet (SKILL.md) de la compétence enveloppé dans des balises de type XML, informant l’agent du répertoire virtuel où résident les fichiers de la compétence.

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2. read_execute_skill_file

Permet à l’agent de lire un fichier joint OU d’exécuter un script provenant de l’ensemble d’une compétence. Si l’agent demande à lire un fichier texte ou markdown à partir du répertoire virtuel de la compétence, cet outil lit et renvoie le texte. Si l’agent demande à exécuter un script Python (.py), cet outil exécute le script en toute sécurité dans l’environnement des nœuds logiques UBIK et renvoie la sortie. Paramètres d’Entrée :
  • skill_id (chaîne, requis) : L’UUID de la compétence.
  • file_path (chaîne, requis) : Le chemin relatif du fichier (par ex., scripts/run.py ou docs/info.md).
  • args (tableau de chaînes, optionnel) : Arguments de ligne de commande à passer lors de l’exécution d’un script python.
Sortie :
  • status : Succès ou erreur.
  • action : Soit 'read' (lu) ou 'executed' (exécuté).
  • content : Le contenu textuel (si lu).
  • stdout / stderr : Les flux de sortie standard et d’erreur (si exécuté).
  • artifacts / generated_files : Tableaux contenant tout fichier, image ou donnée généré par le script pendant son exécution. Ces fichiers peuvent être récupérés en utilisant l’endpoint GET /assets/tools/{tool_id}/{execution_id}/{filename}.

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Comment les Agents Utilisent les Outils de Compétences

Lorsque vous attachez une Compétence à un Agent, l’agent est automatiquement informé du nom et de la description de la compétence.
  1. Déclencheur : L’utilisateur pose une question (par ex., “Analysez cet ensemble de données en utilisant notre méthodologie standard”).
  2. Activation : L’agent réalise qu’il possède une compétence “Méthodologie d’Analyse de Données”. Il appelle activate_skill avec l’ID de cette compétence pour récupérer les étapes détaillées.
  3. Exécution : Les instructions de la compétence peuvent indiquer à l’agent d’exécuter un script spécifique. L’agent appelle alors read_execute_skill_file avec le chemin scripts/analyze.py pour effectuer le travail.
  4. Finalisation : L’agent lit le stdout du script et formule une réponse finale pour l’utilisateur.