Atharv279/agent-improvement

agent-improvement とは？

このスキルは、AIエージェントが自律的に意思決定と行動の改善を繰り返すためのフレームワーク「Agent Improvement」を提供します。具体的には、知覚（Perceive）→推論（Reason）→行動（Act）→洗練（Refine）という4段階のループを実装し、各段階でリスクスコアリングを実施することで、エージェントの行動の安全性と信頼性を高めます。また、自己修正機能により、過去の行動の結果を評価し、将来の意思決定にフィードバックします。このスキルは、Claude CodeやCursor、CodexなどのAIエージェントプラットフォームで利用でき、複雑なタスクを自律的に遂行する際の基盤として機能します。開発者はこのスキルを用いて、エージェントの行動ログを分析し、リスクの高い行動を事前に検出したり、エージェントのパフォーマンスを継続的に改善したりすることが可能です。