agentic-search

# agentic-search（反復探索の共有スキル） 検索を **単発の retrieve** から **エージェント（Claude）が反復する探索ループ** へ引き上げる、 検索系スキル横断の共有スキル。コーパスごとの検索（retrieve）は各スキルが担い、 本スキルは反復ループの「頭脳」＝**次の一手の手がかり（hints）計算**を一手に引き受ける。 - アルゴリズム詳細: [`references/protocol.md`](references/protocol.md) - 更新履歴: [`CHANGELOG.md`](CHANGELOG.md) --- ## 設計思想 > 検索エンジンが一発で正解を返すモデルではなく、**「検索 → 評価 → 再構成 → 再検索 → 統合」を > エージェントが反復する** agentic search を採る。本スキルは反復を内蔵せず、1 ステップ分の > 結果に対して「次に何をすべきか」と再検索・展開の材料だけを返すプリミティブに徹する。 | 主体 | 責務 | |------|------| | **各検索スキル** | 自前コーパスの検索（retrieve）、結果の正規化、`hints.py` の呼び出し、出力 | | **agentic-search**（本スキル） | `next_action` 判定・フォローアップ候補・関連参照抽出・gap 検出・充足判定 | | **エージェント**（Claude） | クエリ分解・再構成、`next_action` に基づく分岐、マルチホップ展開、収束判定、統合 | --- ## 反復ループ（エージェント駆動） 1. **計画**: 情報ニーズを 1〜2 のキーワード集合に分解する 2. **検索**: 各検索スキルで検索し、結果＋ヒントを得る（探索中は追跡を切る運用を推奨） 3. **評価**: `hints.next_action` を読む - `synthesize` → 手がかり十分。ループを終了し結果を統合して回答する - `refine` → `hints.suggested_queries` でクエリを再構成して 2 へ戻る - `expand` → `hints.related_ids` を辿りマルチホップ展開（2 へ戻る） - `broaden` → 0件。`hints.gap_keywords` を手がかりに語を減らす／同義語へ置換して 2 へ戻る 4. **収束**: 新情報が増えない／2〜3 周で打ち切り、得た結果群を統合する 収束条件・next_action 決定ロジックの正典は [`references/protocol.md`](references/protocol.md)。 --- ## 正規化済み結果の契約 各検索スキルは自前の検索結果を以下の形へ変換して渡す（`tags` / `related` / `text` は任意）。 ```json { "id": "string", // バックエンド固有の ID / 参照（必須） "title": "string", // タイトル（必須） "summary": "string", // 要約（任意） "tags": ["string"], // タグ / ラベル（任意。フォローアップ候補に使う） "score": 0.0, // 0..1 に正規化した関連度（必須） "related": ["string"], // 他アイテムへの参照（任意。マルチホップの種） "text": "string" // 任意。gap 判定用の全文。無ければ title+summary+tags で代用 } ``` --- ## 利用方法 ### ライブラリとして（同一プロセス・推奨） 検索スキルは兄弟ディレクトリの `agentic-search/scripts` を `sys.path` に追加して import する。 ```python import os, sys _AS = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..", "agentic-search", "scripts") if os.path.isdir(_AS): sys.path.insert(0, _AS) from hints import compute_hints, format_hints hints = compute_hints(normalized_results, keywords) # dict ``` 未インストール時は各スキルがローカルのフォールバック実装に切り替える（オプショナル依存）。 ### CLI として（プロセス分離・他言語スキル向け） ```bash echo '{"keywords": ["JWT","認証"], "results": [ ... ]}' \ | python {skill_home}/agentic-search/scripts/hints.py # 人間可読: python {skill_home}/agentic-search/scripts/hints.py --input results.json --text ``` --- ## hints の出力スキーマ | キー | 意味 | |------|------| | `sufficient` | `max_score >= sufficient_score`（既定 0.5）かつ 1 件以上なら `true` | | `max_score` | 最上位結果のスコア（0.0〜） | | `result_count` | 結果件数 | | `next_action` | `synthesize` / `refine` / `expand` / `broaden` の推奨次アクション | | `suggested_queries` | 上位結果のタグから生成した再検索クエリ候補（最大 5 件） | | `related_ids` | 結果から辿れる未取得の関連参照（マルチホップ先。fetch 方法は各スキル固有） | | `gap_keywords` | どの結果にもヒットしなかったクエリ語（再構成シグナル） | --- ## 乗り入れ済みスキル | スキル | 検索コマンド | agentic オプション | |--------|-------------|-------------------| | **ltm-use** | `recall_memory.py` | `--json` / `--suggest` / `--ids`（マルチホップ取得） | | **wiki-use** | `wiki_query.py search` | `--json` / `--suggest` | | **moltbook-use** | `moltbook.py search` | `--json` / `--suggest` | 新しい検索スキルを乗り入れるには、検索結果を上記契約に変換して `compute_hints` を呼ぶだけでよい。