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OpenSearch エージェントスキル

今日の開発者は、Kiro、Claude Code、Cursor などのエージェント IDEs を使用して、アイデアから作業プロトタイプに数分で移行できます。ただし、新しいアイデアを試す場合でも、概念実証を構築する場合でも、本番稼働用システムを実行する場合でも、エクスペリエンスは急速に複雑になります。検索結果は期待どおりに動作せず、レイテンシーの急増ではログを掘り下げる必要があり、 にデプロイすると、深い専門知識を必要とする設定決定 AWS が導入されます。ハイレベルなインテントをクエリ DSLs、インデックス設定、マルチステップワークフローに変換するには、AI エージェント側であっても、依然としてかなりの時間がかかります。

OpenSearch エージェントスキルは、OpenSearch インテリジェンスをエージェントに直接取り込むスキルのリポジトリを提供することで、これに対処します。各スキルは、特定のワークフローのドメインの知識、ベストプラクティス、複数ステップの実行ロジックをカプセル化するため、エージェントは結果を取得するだけでなく、どのように達成されたかを理解します。スキルは、Kiro、Claude Code、カーソルなど、エージェントスキル標準をサポートするコーディングエージェントと連携します。

エージェントスキルでできること

ローカル検索アプリケーションを構築する

このopensearch-launchpadスキルは、検索アプリケーションの構築と反復にインテント主導のエクスペリエンスをもたらします。自然言語の要件やサンプルデータを、キーワード、セマンティック、ハイブリッド検索用に最適化されたマッピング、取り込みパイプライン、ML モデル統合を備えた完全に設定された OpenSearch インデックスに変換し、すぐにテストして反復できる作業検索エクスペリエンスを生成します。

プロンプトの例:

Build a semantic search application for product documentation

エージェントはインデックスマッピングを設定し、埋め込みモデルと取り込みパイプラインを設定し、作業中の検索 API と UI を返します。これにより、各決定を順を追って説明します。

ログ分析によるインシデントの調査

このlog-analyticsスキルは、エージェントインテリジェンスをオブザーバビリティワークフローにもたらします。パイプ処理言語 (PPL) クエリを手動で作成したり、サービス間でログデータを切り替えたりする代わりに、インテントを表現し、スキルはエラーパターンの検出から異常分析、根本原因の相関まで、複雑さを処理します。

プロンプトの例:

Investigate why my service is returning 500s and correlate with recent traces

エージェントは PPL クエリを実行してエラーパターンとログボリュームの異常を表示し、ログエラーを特定のトレース IDs に関連付けて根本原因分析を高速化します。PPL 構文をマスターしたり、トレースデータを手動でナビゲートしたりする必要はありません。

分散トレースの調査

このtrace-analyticsスキルは、分散トレースを OpenSearch 内で直接調査します。スロースパン、エラースパン、サービス依存関係を識別し、トレース IDs を使用してログとトレースを関連付けて、オブザーバビリティスタック全体の根本原因を表面化します。

プロンプトの例:

Which service is causing the p99 latency regression in the checkout flow?

エージェントはサービスマップを構築し、スロースパンを識別してボトルネックを特定します。サービス間でトレースデータを手動でナビゲートする必要はありません。

OpenSearch を にデプロイする AWS

このaws-setupスキルは、OpenSearch Service ドメインまたは OpenSearch Serverless コレクションをプロビジョニングし、アクセスポリシーと暗号化ポリシーを設定し、アプリケーションを マネージドドメインとサーバーレスコレクション用の個別のガイドで接続する方法をエージェントに説明します。

プロンプトの例:

Set up an OpenSearch Serverless collection for my search application

エージェントはプロビジョニング、ポリシー設定、検証を処理し、各ステップを案内します。

使用可能なスキル

スキルはカテゴリ別に整理されています。完全なコレクションまたは個々のスキルをインストールできます。

プロジェクトはアクティブに開発中です。最新のスキルリストとコントリビューションガイダンスについては、opensearch-agent-skills リポジトリを参照してください。

前提条件

前提条件はスキルによって異なります。フルコレクションを使用するには、以下が必要です。

スキルのインストールと使用

スキルはskills、 で呼び出す CLI を介してインストールされますnpx。インストーラはエージェントを検出し、スキルファイルを正しい場所に配置します。

コレクション全体をインストールするには:

npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills

単一のスキルをインストールするには、@skill-nameサフィックスを使用します。--full-depth フラグには、エージェントがフォローアップの質問に必要なすべての参考資料が含まれます。

npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@opensearch-launchpad --full-depth
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@log-analytics --full-depth
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@trace-analytics --full-depth
npx skills add opensearch-project/opensearch-agent-skills@aws-setup --full-depth

一般的なインストールオプション:

インストール後、エージェントを再起動して新しいスキルファイルを取得します。次に、OpenSearch." エージェントはスキル指示を読み取り、必要なスクリプトを直接実行します。

aws-setup スキルには、両方の OpenSearch Service 製品ファミリー専用のガイドが含まれています。Amazon OpenSearch Service マネージドドメインの場合、スキルはドメインの作成、アクセスポリシーの設定、およびアプリケーションの接続について説明します (「」を参照Introduction)。OpenSearch Serverless では、コレクションの作成、データアクセスポリシーと暗号化ポリシーの設定、データの取り込みについて説明します (「」を参照Amazon OpenSearch Serverless)。実行中のクラスターに対するインタラクティブなクエリの場合は、スキルを とペアリングしますOpenSearch MCP サーバー。

セキュリティに関する考慮事項

スキルをインストールして実行すると、エージェントが記述したスクリプトとコマンドを実行します。サードパーティーの開発者ツールと同様にスキルを扱います。

その他のリソース