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Agent Assistのスキル¶

Agent Assistのスキル（datarobot-agent-assist）は、サードパーティのコーディングエージェント内で利用できるよう、dr assistターミナルアシスタントと同じエージェントの設計、コーディング、デプロイのワークフローをパッケージ化したものです。 Agent Assistを専用のターミナルセッションで実行する代わりに、このスキルを好みのエージェントにインストールし、その環境内で自然言語を用いてワークフローを操作することができます。

このスキルは、他のDataRobotスキルとともにDataRobot Agentic Skillsリポジトリにあります。エージェントの設計、Agentic Starterアプリケーションテンプレートからのスキャフォールディング、ツールやコードの実装、必要に応じて敵対的スウォーム評価を用いた実装のテスト、そしてDataRobotへのデプロイまでの手順を案内します。

スキルのインストール¶

Universal Skills Installerを使用して、DataRobotの全スキル（Agent Assistおよび必要なdatarobot-setupスキルを含む）をインストールします。

npx ai-agent-skills install datarobot-oss/datarobot-agent-skills

デフォルトでは、インストーラーはマシン上のサポートされているすべてのコーディングエージェントにスキルをコピーします。特定のエージェントをターゲットにするには、--agentフラグを追加します。

npx ai-agent-skills install datarobot-oss/datarobot-agent-skills --agent cursor
npx ai-agent-skills install datarobot-oss/datarobot-agent-skills --agent claude

エージェント固有のマーケットプレースまたは拡張機能カタログからインストールすることもできます。

エージェント	インストール元
Claude Code	claude.com/plugins/datarobot-agent-skills
Cursor	cursor.com/marketplace/datarobot
Gemini CLI	geminicli.com/extensions
Skillsリポジトリ	github.com/datarobot-oss/datarobot-agent-skills

エージェント固有のインストールの詳細およびサポートされているエージェントの完全なリストについては、DataRobotのエージェントスキルを参照してください。

インストールの確認¶

インストール後、コーディングエージェントに利用可能なDataRobotスキルは何ですか？と尋ねます。

datarobot-setupとdatarobot-agent-assistが表示されるはずです。スキルソースとヘルパースクリプトは、リポジトリ内のskills/datarobot-agent-assist/にあります。

環境設定¶

エージェントを設計またはコーディングする前に、ワークスペースごとに1回、datarobot-setupスキルを実行します。これにより、Pythonなどの依存関係がチェックされ、DataRobotのAPIトークンが設定されて、プロジェクトディレクトリが準備されます。

設定を実行するには、2つの方法があります。

Run datarobot-setupを入力します。
またはスラッシュコマンド./datarobot-setupを使用します。

プロンプトに従って環境設定を完了します。後のセッションで設定が再度実行される場合は、前提条件を最新に保つために実行を許可してください。

コーディングエージェントでAgent Assistを使用する¶

次のいずれかを使用して、Agent Assistのワークフローを開始します。

Run datarobot-agent-assist
./datarobot-agent-assist

このスキルでは、dr assistと同じ3つのオプションが用意されています。

AIエージェントの設計：要件を明確にし、agent_spec.mdを作成します。
AIエージェントのコーディング：エージェントのテンプレートからスキャフォールドを作成し、仕様を実装します。
AIエージェントのデプロイ：実装したエージェントをDataRobotにデプロイします。

一般的なワークフロー¶

以下の手順に従えば、アイデアからエージェントのデプロイまでを1回のセッションで完了できます。

設計：作りたいものを平易な言葉で記述します。 Agent Assistが確認のための質問を行い、コードを記述する前にagent_spec.mdというブループリントを作成します。
リハーサル（任意）：シミュレーションを実行して、エンドユーザーとしてエージェントのコンセプトとチャットします。問題なければ、Doneと入力してコーディングに進みます。この設計リハーサルは、エージェントの実装後に実行される敵対的スウォーム評価とは別のものです。
ローカルでテスト：Let's code itと入力します。このスキルは、依存関係、ツール、およびプロジェクト構造を処理します。出力のLint cleanとTests passedを確認します。次のように入力して、エージェントを実行します。
```
dr run dev 
```
ターミナルに表示されているlocalhost URLを開き、エージェントが実行されていることを確認します。
テスト（任意）：コーディングが完了したら、エージェントをテストするオプションを選択します。敵対的スウォーム評価では、実装に対して攻撃、挙動、および持続性の各トラックを実行し、脆弱性に対する修正案を提案した上で、eval_report.mdを作成します。敵対的スウォーム評価を参照してください。
デプロイ：Deploy my agentと入力して、DataRobotにパブリッシュします。通常、デプロイには10~30分かかります。実行中はセッションを開いたままにします。 デプロイ済みのエージェントのURLは？と尋ねて、実際のURLを取得します。

フィールドの定義とagent_spec.mdの例については、エージェント仕様リファレンスを参照してください。コーディングやデプロイ時に使用する環境変数と設定については、環境とコマンドのリファレンスを参照してください。

敵対的スウォーム評価¶

エージェントがコーディングされたら、デプロイ前にAgent Assistで実装を自動的にテストできます。コーディングエージェントでは、実装後の次のステップとしてこの機能を提供しています。テスト内容や実行方法について詳しく知りたい場合は、このセクションを参照してください。

スウォームは、実装されたエージェントに対して以下の3つのトラックを実行します。

トラック	検証対象
攻撃戦略	エージェントのツールを悪用したり、不正に利用したりして、明示された制限を回避しようとする試み。
行動シナリオ	ドメインに基づいた、曖昧なリクエスト、エッジケース、および混乱したユーザーの行動パターン。
持続性とエスカレーション	継続的な圧力下でエージェントが制限を維持できるかどうかを確認するための、複数ターンにわたる反発テスト。

シナリオで違反が発生した場合、スキルは最小限の修正案（通常はシステムプロンプトの追加、場合によってはコードガード）を提案し、承認された変更を適用した上で再テストを行います。修正ラウンドに入るまでの、典型的なスウォームの実行全体には最大5分かかります。

前提条件¶

プロジェクトには、以下の両方が必要です。

system_promptを含むagent_spec.md。
実装コード（例：agent.py、myagent.py、tools.py、またはapp.py）。

いずれかが欠けている場合は、まず「設計」と「コーディング」のステップを完了させてから、バトルテストに戻ってください。

スウォーム評価の実行¶

コーディングツール（DataRobot OpenCode、Claude Code、Cursorなど）で、Agent Assistを使用してエージェントを構築します。
コーディングが完了したら、エージェントのバトルテストを行うオプションを選択するか、自然言語で指示を出します（例：「エージェントのバトルテストを実行」または「敵対的スウォーム評価を実行」）。
設定の指示に従って入力します。スキルでは、ユーザーペルソナ、任意の背景コンテキスト（サンプルクエリーや実際のリクエスト）、許容する修正ラウンド数（デフォルト：3）、評価モード（標準の合否判定または深刻度によるスコア付け）、および使用するモデルを尋ねられます。仕様に読み取り専用ツールが含まれている場合、オプションで、スウォームにそれらのツールの返り値をシミュレートするのではなく、実際の呼び出しを実行させることができます。
トラックごとに生成されたシナリオを確認します。シナリオの追加や削除、スキルにシナリオの説明を求めることが可能です。その後、確認して実行を開始します。
スウォームが「合格」「侵害」「エラー」の結果を説明する様子を確認します。各侵害について、提案されたパッチを承認または却下します。承認されたプロンプトの変更は、agent_spec.mdと実装内の対応するシステムプロンプトの両方に適用され、両者が同期した状態を維持します。
収束が完了したら、eval_report.mdを確認します。

このレポートには、合格/不合格の結果、未解決または修正上限に達したシナリオ、デプロイの準備状況、および実行中に適用されたパッチの一覧である適用された変更が含まれています。スウォームの中間成果物は.datarobot/swarm/ディレクトリに書き込まれ、レポートステップが完了すると削除されます。デプロイ前の確認用に、eval_report.md（およびシナリオの記録を残したい場合は evaluation_criteria.md）を保存しておきます。

設計リハーサルとスウォーム評価の違い

設計の後に任意で実行できるリハーサルステップは、コードがまだ存在しない段階で、仕様をチャット形式でシミュレーションするものです。敵対的スウォーム評価は、実装済みのエージェントに対してのみ実行され、デプロイ前に動作を安定させることを目的としています。

レポートの後¶

実行後のメニューから、以下の操作が可能です。

eval_report.mdで結果や未解決のシナリオを確認できます。
変更を加えた後、シミュレーションを再実行できます。
プロジェクトの通常のローカル実行コマンドを使用して、ローカルでテストできます。
強化されたエージェントをDataRobotにデプロイできます。

シナリオに「exhausted」（修正ラウンドの制限内に解決できなかった）とマークされている場合は、デプロイする前にそれらのケースに対処してください。レポートでは、それらのケースが明示的に指摘されています。