King-Skill Extended Cognition Architecture for Scientific LLM A… は何をしますか？
King-Skill 拡張認知アーキテクチャ（科学LLMエージェント向け）
概要
このスキルは、科学分野のLLMエージェントが外部リソースと連携して推論・検証を行うための拡張認知パイプラインを定義します。エージェントは以下のサイクルを繰り返します：
- 質問理解と分解 – ユーザーの科学クエリをサブタスクに分割
- 外部知識検索 – 論文DBや専門データセットから関連情報を取得
- ツール連携実行 – 数式計算、シミュレーション、統計解析の実行
- 結果の内部検証 – 矛盾や不確実性をチェック
- 統合回答 – 検証済みの結果を自然言語で出力
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex (GitHub Copilot)
- その他 ツールコール対応LLMエージェント
環境変数
| 変数名 | 説明 | 必須 |
|---|---|---|
EXTERNAL_DB_URL | 外部知識ベースのエンドポイント | はい |
TOOL_API_KEY | ツール連携用APIキー | いいえ |
使用例
1. 仮説検証
ユーザーが「ある化学反応の触媒としてXが有効か？」と質問した場合、エージェントは以下の手順を実行します：
EXTERNAL_DB_URLから類似反応の文献を収集- シミュレーションツールで反応エネルギーを計算
- 結果を統合し、確度と根拠とともに回答
2. 文献調査
# 例: ユーザーからの入力を想定
query: 「近年の量子計算における誤り訂正手法のトレンドを調べて」
エージェントは外部APIから最新論文を取得し、主要な手法を要約します。
アーキテクチャ図
flowchart LR
A[ユーザークエリ] --> B{クエリ解析}
B --> C[外部知識検索]
B --> D[ツール実行]
C --> E[結果統合]
D --> E
E --> F[内部検証]
F --> G[回答生成]
G --> H[ユーザー]
注意事項
- 外部APIの利用にはレート制限がかかる場合があります。
- 計算ツールはホワイトリスト方式で実行されます。未承認ツールはブロックされます。
ライセンス
MIT License