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curiositech/windags-skills

AgentSpeak(L) スタイルのBDIエージェントを、コンテキストガード付きプラン、選択関数、インテンションスタックを用いて設計します。割り込み可能な自律性、エージェントポリシー、動的環境におけるマルチエージェントオーケストレーションに使用します。単純なルールエンジン、静的プランナー、集中型ワークフロー向けではありません。

windags-skills とは?

このスキルは、AgentSpeak(L) に基づく Belief-Desire-Intention (BDI) アーキテクチャを実装するための包括的なガイドを提供します。ワークフローの記述ではなく、変化する状況下で自律エージェントがどのように反応し、コミットし、中断し、その選択を説明するかを設計することに焦点を当てています。主な特徴として、信念、欲求、意図を明確に分離したオブジェクトとしてモデル化すること、イベント駆動でコンテキストガードを持つプランライブラリ、戦略をカプセル化する選択関数、そして割り込み可能なインテンションスタックが挙げられます。このスキルは、Claude Code や Cursor などの自律エージェントフレームワークで使用することを想定しており、新しいイベントに反応しながらも長期実行中のタスクを放棄しないシステム、ポリシーとドメイン知識を分離したいシステム、障害時に回復行動をトリガーするシステムに特に有用です。ワークフロー、状態機械、静的プランナー、中央集権型スケジューラには適しておらず、信念、プラン、ポリシーの明確な表現が必要な場合に真価を発揮します。SKILL.md には、コアコンセプト、意思決定フローチャート、典型的な障害モードとその修正方法、実践例、品質ゲート、および参考文献が含まれています。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agentspeak-l-bdi-agents-speak-out-in-a-logical-computable

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ドキュメント

AgentSpeak(L) BDI アーキテクチャ

このスキルを使用するのは、難しい部分が別のワークフローを書くことではなく、自律エージェントが変化する状況下でどのように反応し、コミットし、作業を中断し、その選択を説明するかを決定することである場合です。

使用すべき場合

  • システムが、より長期的なコミットメントを放棄することなく、新しいイベントに反応する必要がある場合。
  • 単一のモノリシックなコントローラーではなく、現在のコンテキストによって選択される再利用可能な振る舞いを持つプランライブラリが必要な場合。
  • エージェントポリシーがドメイン知識から分離されている必要があり、プランを書き換えることなく緊急度、公平性、リスク許容度を変更できる必要がある場合。
  • 障害がエージェント全体を崩壊させるのではなく、回復動作と再計画をトリガーする必要がある場合。
  • エージェントがなぜ特定のタスクやプランを別のものより選択したかについて、検査可能なメンタルモデルが必要な場合。

使用すべきでない場合

  • 永続的なコミットメントやインテンションスタックを必要としない単純なルールエンジンの場合。
  • 環境が実行を中断しない静的な計画問題の場合。
  • 単一のスケジューラがすべてのステップをすでに決定している集中型ワークフローシステムの場合。
  • 信念、プラン、ポリシーを個別に表現したことがないプロンプトのみのエージェントループの場合。

コアメンタルモデル

信念、欲求、意図は異なるオブジェクトである

信念は現在の世界をモデル化し、欲求は候補となる成果を定義し、意図は現在実行予算を消費している、コミットされた特定のプランスタックです。これらが一つの塊に崩壊すると、エージェントは解釈不可能になります。

プランは状況に応じた知識である

AgentSpeak プランは汎用的な手続きではありません。これらはコンテキストガード付きのイベント駆動型レシピであり、同じ目標でも、エージェントが現在何を信じているかに応じて異なる振る舞いを呼び出すことができます。

選択関数がポリシーを保持する

イベントセレクター、オプションセレクター、インテンションセレクターには、緊急度、公平性、リスク許容度が属します。プランは方法(ノウハウ)をエンコードすべきであり、選択関数は戦略をエンコードすべきです。

割り込み可能性は機能であり、バグではない

意図は部分的に実行されたスタックであり、インターリーブ、中断、再開が可能です。これにより、応答性の高いエージェントが、すべての長時間タスクを再起動に変えることなく、割り込みを処理できるようになります。

実行中のシステムから上方に形式化する

AgentSpeak(L) からの実践的な教訓は、動作中のエージェントサイクルから始めて、それが実際に何を行っているかを形式化することです。後で実行時動作に近似する必要がある、洗練された抽象理論を書いてはいけません。

決定点

flowchart TD
  A[自律的な振る舞い設計が必要] --> B{永続的なコミットメントが必要か?}
  B -->|いいえ| C[ルール、ステートマシン、または単純なワークフローを使用]
  B -->|はい| D{環境はアクティブな作業を中断するか?}
  D -->|いいえ| E[古典的なプランナーで十分な場合がある]
  D -->|はい| F{ポリシーをプランから分離する必要があるか?}
  F -->|いいえ| G[カスタムエージェントループ、ただし結合が発生する可能性あり]
  F -->|はい| H[AgentSpeak スタイルの BDI を使用]
  H --> I{現在の問題}
  I -->|間違ったタスクが選択された| J[SI または SE を見直す]
  I -->|間違ったプランが選択された| K[SO またはコンテキストガードを見直す]
  I -->|障害で実行が停止する| L[障害イベントと回復プランを追加]
  I -->|監査が難しい| M[インテンションスタックと選択トレースを公開]
  • AgentSpeak スタイルのモデリングは、システムが反応性とコミットメントの一方を選ぶのではなく、バランスを取る必要がある場合に使用します。
  • 世界の仮定は、アクション内部に深く埋め込まれた条件文としてではなく、信念クエリとプランガードに配置します。
  • 戦略は変更されるがドメイン知識は変わらない場合、プランを書き換える前に選択関数を変更します。
  • 長時間タスクをサブゴールに分解することで、インテンションスタックが検査可能かつ割り込み可能なままになります。

障害モード

ゴール-インテンションの崩壊

兆候: 設計上、エージェントが「目標を持っている」とされているが、それに実際にリソースをコミットしたかどうかを示せない。

修正: 候補となるゴールを、現在アクティブなインテンションスタックから分離して表現します。

プランに隠されたポリシー

兆候: すべてのプラン本体に、優先度、公平性、緊急度に関する分岐が含まれている。

修正: それらの選択を、イベント、オプション、またはインテンション選択関数に移動します。

モノリシックなプラン

兆候: プランが非常に長いため、どの割り込みでもシーケンス全体を精神的に再開しなければならない。

修正: 長い振る舞いを、明示的なサブゴール境界を持つ短いプランに分割します。

イベントではなくクラッシュとしての障害

兆候: 失敗したサブゴールがエージェント全体をアボートするか、静かに消滅する。

修正: 障害を、回復、再試行、または破棄のプランをトリガーできるイベントとしてモデル化します。

根拠のないコンテキストガード

兆候: プランが、実際の信念や観測に結びつけられたことのない曖昧な世界の仮定にマッチする。

修正: 信念更新パスを明示的にし、ガードが現在の信念状態に対してクエリ可能であることを保証します。

実践例

緊急割り込みを処理するツール使用LLMエージェント

コーディングエージェントが長期のリファクタリングに取り組んでいるときに、高重大度の本番アラートが届きました。リファクタリングを一つのインテンションスタックとして、アラートを新しいイベントとしてモデル化します。選択関数がリファクタリングをプリエンプトし、後で状態を失うことなく再開できるようにします。

中央ディスパッチャなしの倉庫調整

複数のモバイルエージェントが、通路の混雑と在庫状態に関する共通の信念ベースを共有します。ドメイン知識はプランに残し、選択関数は、混雑時にどの緊急ピックジョブが補充作業よりも優先されるかをエンコードします。

品質ゲート

  • 信念、欲求、意図が別々に表現されている。
  • 主要なトリガーイベントごとに、少なくとも一つの明示的なコンテキストガードを持つプランがある。
  • 設計において、SE、SO、SIのポリシーがどこに存在するかが指定されている。
  • 障害パスが、静かな崩壊ではなく、イベントまたは回復プランを作成する。
  • レビュー担当者がアクティブなインテンションを検査し、なぜあるプランが別のプランより選択されたかを説明できる。

判別基準

  • 誰かが、エージェントが望む目標と、コミットした意図の違いを説明できない場合、その人はこのモデルを内面化していない。
  • 「戦略」の変更にプラン本体の書き換えが必要な場合、ポリシーと知識は決して分離されていなかった。
  • エージェントが何に中断されたか、次に何を再開するかを言えない場合、それは実際にインテンションスタックを使用していない。

参照ルーティング

  • references/bdi-architecture-for-agent-orchestration.md: 完全なエージェントサイクルとB/D/Iの相互作用をロードする。
  • references/context-sensitive-plans-as-agent-knowledge.md: プラン構造とガード設計が主要な問題である場合にロードする。
  • references/selection-functions-as-agent-policy.md: 優先度、公平性、リスク許容度に明示的なポリシー処理が必要な場合にロードする。
  • references/intention-management-and-goal-decomposition.md: サスペンド/レジューム、サブゴール、またはインテンションの監査可能性が中心的な場合にロードする。
  • references/failure-modes-in-bdi-systems.md: 現在の設計が既に存在し、その問題点をデバッグしている場合にロードする。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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