agi-kernel-v050

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自己改善ループ（AGIカーネル）— リポジトリスキャン・タスク生成・状態管理・学習記録

u-ss By u-ss schedule Updated 2/14/2026
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name: AGI Kernel v0.5.0 description: 自己改善ループ（AGIカーネル）— リポジトリスキャン・タスク生成・状態管理・学習記録

AGI Kernel SKILL v0.5.0

リポジトリの健全性を定期スキャンし、改善タスクを生成・実行・検証・記録する自己改善ループの技術仕様。

役割境界

  • この SKILL.md は技術仕様（Phase定義・state.jsonスキーマ・判定基準・失敗分類）の正本。
  • 実行手順は同フォルダの WORKFLOW.md を参照。

📖 概要

AGI Kernelは1サイクルで以下を行う：

  1. リポジトリの健全性をスキャン（workflow_lint, pytest等）
  2. 検出された課題からタスク候補を生成
  3. 優先度に基づきタスクを1つだけ選択
  4. 選択タスクを実行・検証
  5. 結果を学習記録（KI Learning）
  6. 状態をcheckpoint保存（再開可能）

[!IMPORTANT] 暴走防止: 1サイクルで処理するタスクは1つだけ。 安全弁: 同一タスク3回失敗で PAUSED にして即停止（exit code 1）。 v0.5.0: auto_fixable判定により、修正不可能なタスクは自動スキップ。

v0.5.0 主要変更

機能 説明
nodeid分割 pytest失敗をnodeid単位で候補分割（精密な検証・修正）
auto_fixable判定 annotate_candidates() で修正可否を判定。不可候補は blocked_candidates に分類
select_taskフィルタ auto_fixable=false 候補は選択対象から除外
環境ブロッカー preflight失敗はfailure_logに積まず即PAUSED+exit 1
PAUSED即停止 record_failure() が paused_now=True を返したら即停止
report強化 blocked_candidates + no_fixable_candidates reason を追加

🔄 Phase定義

BOOT → SCAN → SENSE → SELECT → EXECUTE → VERIFY → LEARN → CHECKPOINT
Phase 目的 入力 出力
BOOT 初期化・state読込 CLI引数, state.json RunContext
SCAN リポジトリスキャン リポジトリ スキャン結果（lint, pytest）
SENSE タスク候補生成 スキャン結果 candidates.json
SELECT タスク1つ選択 candidates selected_task
EXECUTE タスク実行 selected_task execution_result
VERIFY 結果検証 execution_result verification_result
LEARN 学習記録 verification_result KI Learning記録
CHECKPOINT 状態保存 全Phase結果 state.json更新

📁 state.json スキーマ

保存先: _outputs/agi_kernel/state.json

{
  "version": "0.2.0",
  "cycle_id": "20260214_005300",
  "phase": "CHECKPOINT",
  "last_completed_phase": "CHECKPOINT",
  "status": "COMPLETED",
  "started_at": "2026-02-14T00:53:00+09:00",
  "completed_at": "2026-02-14T00:55:00+09:00",
  "scan_results": {
    "workflow_lint_errors": 0,
    "pytest_errors": 0,
    "pytest_failures": 0,
    "total_issues": 0
  },
  "candidates": [],
  "selected_task": null,
  "execution_result": null,
  "verification_result": null,
  "failure_log": [],
  "paused_tasks": []
}

フィールド定義

フィールド 型 説明
version string スキーマバージョン
cycle_id string サイクル識別子（YYYYMMDD_HHMMSS）
phase enum 現在実行中のPhase（クラッシュ検出用）
last_completed_phase enum/null 最後に完了したPhase（resume判定用）
status enum RUNNING / COMPLETED / FAILED / PAUSED
started_at ISO8601 サイクル開始時刻
completed_at ISO8601 サイクル完了時刻（null可）
scan_results object SCANフェーズの結果
candidates array 生成されたタスク候補一覧
selected_task object/null 選択されたタスク
execution_result object/null 実行結果
verification_result object/null 検証結果
failure_log array 失敗履歴（タスクごと）
paused_tasks array 3回失敗でPAUSEDになったタスクID一覧

🎯 タスク生成ルール

候補生成の優先順位：

優先度 ソース 例
1 workflow_lint ERROR 必須ファイル不足、バージョン不一致
2 pytest FAIL テスト失敗
3 repo_hygiene 不要ファイル、ドキュメント不整合

タスク候補JSON形式

{
  "task_id": "fix_lint_wl_disc_001",
  "source": "workflow_lint",
  "priority": 1,
  "title": "architecture.md に agi_kernel を追記",
  "description": "WL-DISC-001: .agent/workflows/agi_kernel が未記載",
  "estimated_effort": "low"
}

⚠️ 失敗分類

カテゴリ 判定基準 対応
TRANSIENT timeout, network リトライ（max 3回）
DETERMINISTIC TypeError, FAILED 修正必要
ENVIRONMENT ModuleNotFoundError 環境修復
FLAKY intermittent 隔離
POLICY permission denied 即停止

再開ルール

  • --resume 指定時、state.json を読み込んで last_completed_phase の次から再開
  • phase は「開始済み」、last_completed_phase は「完了済み」を示す
  • クラッシュ時: phase ≠ last_completed_phase → そのフェーズから再実行
  • paused_tasks に含まれるタスクは選択しない
  • 同一タスクの failure_log.count >= 3 → paused_tasks に追加して PAUSED

📂 出力先

パス 内容 Git追跡
_outputs/agi_kernel/state.json 最新状態 ✖
_outputs/agi_kernel/state.json.bak 前回保存のバックアップ ✖
_outputs/agi_kernel/lock 多重起動防止ロック ✖
_outputs/agi_kernel/{YYYYMMDD}/{cycle_id}/candidates.json タスク候補 ✖
_outputs/agi_kernel/{YYYYMMDD}/{cycle_id}/report.json サイクルレポート ✖
_outputs/agi_kernel/{YYYYMMDD}/latest_*.json 最新コピー ✖
_logs/autonomy/agi_kernel/ WorkflowLoggerログ ✖

📚 KI Learning統合

# 安定したインポート（環境変数 > デフォルトパス > Null Client）
import sys
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path('.agent/workflows/shared')))
from ki_learning_hook import report_action_outcome

記録タイミング

イベント Outcome 記録する情報
サイクル成功 SUCCESS cycle_id, task_id, duration
サイクル失敗 FAILURE error_type, category, root_cause
部分成功 PARTIAL completed_phases, failed_phase

🔧 ログ記録（WorkflowLogger統合）

[!IMPORTANT] 実行時は必ずWorkflowLoggerで各フェーズをログ記録すること。 詳細: WORKFLOW_LOGGING.md

import sys; sys.path.insert(0, '.agent/workflows/shared')
from workflow_logging_hook import run_logged_main

ログ保存先: _logs/autonomy/agi_kernel/{YYYYMMDD}/

💡 Rules

  • 1サイクル1タスク: 暴走防止
  • 3回失敗で PAUSED: 無限ループ防止
  • dry-runデフォルト推奨: 破壊的操作は禁止
  • state保存必須: 中断しても再開可能
  • Language: 日本語

v0.2.0 追加ルール

  • Atomic Write: state.jsonはtmp+fsync+os.replaceで保存
  • Backup/復旧: save前に.bakを作成、load時に.bakフォールバック
  • Lockfile: _outputs/agi_kernel/lock で多重起動防止（TTL=600sでstale回収）
  • Phase Checkpoint: 各Phase完了時に last_completed_phase を更新、--resumeでその次から再開
  • cycle_id分離: 出力を {YYYYMMDD}/{cycle_id}/ に保存、latestコピーも作成

v0.3.1 EXECUTE/VERIFY 安全強化ルール

  • Executor抽象: Executor ABCで差し替え可能（現在: GeminiExecutor）
  • 環境変数: GOOGLE_API_KEY / GEMINI_API_KEY どちらかで動作
  • Preflight: _preflight_check — EXECUTE前にgit状態チェック
  • バックアップ復元: _backup_targets → _rollback_with_backup
  • diff検証: _compute_patch_diff_lines — difflib ベース（git非依存）
  • 安全制限定数: MAX_PATCH_FILES=5, MAX_DIFF_LINES=200, MAX_LLM_RETRIES=3

v0.4.0 候補分割・RESUME安全性・LLMフォールバック

  • pytest候補分割: 収集エラーをファイル単位に分割して候補化（_extract_error_blocks）
    • 各候補に target_path を付与（VERIFYターゲット限定に使用）
  • SCAN --tb=short: 原因行（E行）を拾えるように変更
  • Stable task_id: _stable_task_id(prefix, *parts) — sha1先頭10文字で安定過去一致
    • PAUSEDのズレを防止
  • EXECUTE状態永続化: modified_files / backup_dir を state.json に保存
    • _restore_u rollback_context でRESUME後も復元可能
  • LLMフォールバック: flashでMAX_LLM_RETRIES失敗 → proで再試行
    • CLI: --llm-model, --llm-strong-model / env: AGI_KERNEL_LLM_MODEL, AGI_KERNEL_LLM_STRONG_MODEL
  • VERIFYターゲット限定: target_path がある候補は pytest <target_path> で検証
  • auto-commitバグ修正: selected.get("id") → selected.get("task_id") に修正
Install via CLI
npx skills add https://github.com/u-ss/CODEX- --skill agi-kernel-v050
Repository Details
star Stars 0
call_split Forks 0
navigation Branch main
article Path SKILL.md
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