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cccskills
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agent-signal

イベントを起点にエージェントのバックグラウンド処理を組み立て、ソース・シグナル・アクション・ポリシーの役割分担や非同期連携を実装するためのスキルです。

原文原文の説明を見る

Use for Agent Signal sources, actions, policies, middleware, workflow handoff and deduplication.

lobehub/lobehubスター 83,500(GitHub 83,500 + cccskills 0)

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • イベント起点の処理を追加したいとき
  • バックグラウンド処理を非同期化したいとき
  • 重複実行を防ぐ仕組みを整えたいとき
  • 処理の完了通知や追跡を加えたいとき

日本語での紹介

できること

エージェントの会話リクエストに処理を結び付けず、イベントを起点にバックグラウンド作業を実行する仕組みを設計・実装できます。発生した事実を表す「source」、意味や振り分けを表す「signal」、実際の副作用を担う「action」、それらを組み合わせる「policy」の境界を整理し、既存の型やハンドラーを再利用しながら処理を追加します。同期実行とキューへの登録を使い分け、重複排除、処理範囲の管理、完了通知、トレースやメトリクスの追加も扱います。

こんなときに便利

イベント駆動のエージェント処理を新設するときや、既存のバックグラウンドワークフローにイベント、アクション、ポリシーを追加するときに役立ちます。非同期処理の完了後にユーザー向けの結果を記録したい場合や、実行状況を追跡・デバッグしたい場合にも使えます。

使い方の例

  • 「このイベントを受け取り、既存のポリシーに沿ってバックグラウンド処理する仕組みを追加してください」
  • 「同じイベントが複数回届いてもアクションが重複しないようにしてください」
  • 「非同期処理の完了通知とトレースを追加してください」

注意点

処理の実装時は references/architecture.md、references/handlers.md、必要に応じて references/observability.md を参照します。原文では、既存の Agent Signal ランタイム、型、ハンドラー、テスト環境を前提としています。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

資料チェック

SKILL.md の記述から、注意が要る操作と導入の前提を AI が確認しました。点数は実際に動かした結果(実行検証)だけで付けています。

安全面送信・削除・コマンド実行などの扱いが明示されているか
B一部不足キュー登録や副作用を扱いますが、操作前の確認手順は示されていません。
導入のしやすさ必要なツールや API キーが少ないか、書かれているか
B一部不足既存ランタイムやテスト環境を前提としますが、導入手順はありません。

点数には入れていません。 2026年10月26日 時点で AI(OpenAI Codex)が判定しました。目安なので、入れる前に原文も確認してください。

評価が違うと思ったら、見直しを依頼する

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含まれるファイル(5)

  • SKILL.md6.5 KB
  • agents/openai.yaml280 B
  • references/architecture.md8.0 KB
  • references/handlers.md6.7 KB
  • references/observability.md4.2 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Agent Signal

Use this skill to implement event-driven background work for agents without coupling the work to the foreground chat request.

Agent Signal has one consistent runtime shape:

source event -> signal interpretation -> action execution -> built-in result signals

Durable self-iteration work has one extra completion branch:

memory/skill action -> execAgent enqueue -> agent.execution.completed -> selfIteration receipt projection

Start Here

  1. Read references/architecture.md to map the package boundary, runtime queue, scope model, and async workflow handoff.
  2. Read references/handlers.md before writing any new policy, source handler, signal handler, or action handler.
  3. Read references/observability.md when you need tracing, metrics, debugging, or workflow snapshot visibility.

Use The Right Entry Point

  • Use emitAgentSignalSourceEvent(...) when a server-owned producer should execute the pipeline immediately.
  • Use executeAgentSignalSourceEvent(...) when a worker or controlled backend path already owns execution timing and may inject a runtime guard backend.
  • Use enqueueAgentSignalSourceEvent(...) when the caller should return quickly and let Upstash Workflow process the event out-of-band.
  • Use emitAgentSignalSourceEventWithStore(...) for isolated tests or evals that should avoid ambient Redis state.

Read:

  • apps/server/src/services/agentSignal/index.ts
  • apps/server/src/workflows/agentSignal/index.ts
  • apps/server/src/workflows/agentSignal/run.ts

Core Model

  • source: A normalized fact that happened. Sources come from producers such as runtime lifecycle events, user messages, or bot ingress.
  • signal: A semantic interpretation derived from one source or from another signal. Signals express meaning, routing, or policy state.
  • action: A concrete side effect planned from one signal. Actions do the work.
  • policy: An installable middleware bundle that registers source, signal, and action handlers.
  • procedure: Not a distinct runtime node. Treat "procedure" as the end-to-end flow for one use case: ingress source, matching handlers, planned actions, execution result, and observability.

Keep the boundaries strict:

  • Add a new source when the outside world produced a new event.
  • Add a new signal when the system needs a reusable semantic interpretation.
  • Add a new action when the runtime needs a concrete side effect.
  • Add or update a policy when you are wiring those pieces together.

Implementation Workflow

  1. Decide whether the use case is synchronous or quiet background work.
  2. Define or reuse a source type in packages/agent-signal/src/source/sourceTypes.ts.
  3. Define or reuse signal and action types in apps/server/src/services/agentSignal/policies/types.ts.
  4. Implement handlers with defineSourceHandler, defineSignalHandler, or defineActionHandler.
  5. Add source normalization or hydration under apps/server/src/services/agentSignal/sources/** when the producer payload needs shaping.
  6. Bundle handlers with defineAgentSignalHandlers(...).
  7. Register the policy in apps/server/src/services/agentSignal/policies/index.ts and pass it into the runtime factory if needed.
  8. Add or update ingress code that emits or enqueues the source event.
  9. For async self-iteration writes, stamp an Agent Signal operation marker and project user-visible receipts from the completion path.
  10. Add observability and tests before considering the flow complete.

Default Reading Set

  • Shared semantic core: packages/agent-signal/src/index.ts packages/agent-signal/src/base/builders.ts packages/agent-signal/src/base/types.ts packages/agent-signal/src/source/sourceTypes.ts packages/agent-signal/src/source/sourceEvent.ts
  • Server-owned runtime and middleware: apps/server/src/services/agentSignal/runtime/AgentSignalRuntime.ts apps/server/src/services/agentSignal/runtime/AgentSignalScheduler.ts apps/server/src/services/agentSignal/runtime/middleware.ts apps/server/src/services/agentSignal/runtime/context.ts
  • Existing policy example: apps/server/src/services/agentSignal/policies/analyzeIntent/index.ts apps/server/src/services/agentSignal/policies/analyzeIntent/feedbackSatisfaction.ts apps/server/src/services/agentSignal/policies/analyzeIntent/feedbackDomain.ts apps/server/src/services/agentSignal/policies/analyzeIntent/feedbackAction.ts apps/server/src/services/agentSignal/policies/analyzeIntent/actions/userMemory.ts apps/server/src/services/agentSignal/policies/analyzeIntent/actions/skillManagement.ts apps/server/src/services/agentSignal/policies/analyzeIntent/completionSkillSynthesis.ts apps/server/src/services/agentSignal/policies/completionPolicy.ts apps/server/src/services/agentSignal/services/selfIteration/completion/buildSelfIterationReceipts.ts apps/server/src/services/agentSignal/services/selfIteration/completion/selfIterationCompletionHandler.ts
  • Observability: apps/server/src/services/agentSignal/observability/projector.ts apps/server/src/services/agentSignal/observability/traceEvents.ts packages/observability-otel/src/modules/agent-signal/index.ts

Implementation Rules

  • Reuse existing source, signal, and action types before adding new ones.
  • Keep source handlers focused on interpretation and fan-out, not heavy side effects.
  • Keep action handlers responsible for side effects, idempotency, and executor-style result reporting. For memory/skill self-iteration actions, the side effect is enqueueing execAgent; the durable write and receipt projection happen after completion.
  • Use stable ids and idempotency keys when the same source can arrive more than once.
  • Preserve scope discipline. The runtime uses scopeKey to serialize related background work.
  • Prefer the dedicated shared package types and builders from @lobechat/agent-signal for normalized nodes and result contracts.
  • Do not project memory or skill receipts from the enqueue action. Use agent.execution.completed + selfIteration finalState via createSelfIterationCompletionHandler(...).
  • Add focused tests near the touched runtime, policy, or store module. Existing tests under apps/server/src/services/agentSignal/**/__test__ and **/__tests__ are the reference pattern.

References

  • Architecture and boundaries: references/architecture.md
  • Writing handlers and policies: references/handlers.md
  • Observability, metrics, and debugging: references/observability.md

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