Agent Admin

Admin

このスキルは Agent 設定（system_prompt, db_schema, Knowledge）を CLI から参照・変更するためのものです。Admin UI と同じ操作の一部を、同梱の Python スクリプト経由で実行できます。

前提条件

• ターミナルに AWS credentials が設定されていること
• uv (Python tool manager) がインストールされていること

各スクリプトは PEP 723 のインラインメタデータで boto3 を宣言しているため、uv run が初回実行時に依存を自動解決します。pyproject.toml や venv のセットアップは不要です。

初回セットアップ

このスキルを初めて使うとき、ユーザーに以下を聞いてください:

1. Agent 設定テーブル名
   • 例: DwhAgentStack-DatabaseConfigTableXXXXXX-YYYYYY
   • CDK デプロイ出力や AWS コンソールから確認できる
2. AWS リージョン
   • 例: ap-northeast-1

一度教えてもらったら、以降の会話ではそのまま使い回してください。以下のコマンド例では $TABLE / $REGION をそれぞれの値で置き換えてください。

スクリプト一覧

すべて .kiro/skills/agent-admin/scripts/ 配下にあります。Kiro が実行するときはワークスペース相対パスで呼び出してください。

各スクリプトは成功時 stdout に JSON を返し、失敗時 stderr にメッセージを出して非ゼロで終了します。成功時だけ json.loads(stdout) してください。

用語対応

UI・スクリプト・このドキュメントではすべて Knowledge と呼びます。

入力ファイルの作成ルール（重要）

system_prompt や Knowledge エントリのように改行・引用符を含みうるテキストを渡すときは、必ず Kiro の native fsWrite ツール で一時ファイルを作成し、そのパスを --*-file 引数に渡してください。

• echo ... >, cat <<EOF >, ヒアドキュメントなどのシェル経由のファイル作成は 使わない
• fsWrite はシェルを介さないので、クォート・エスケープ・EOF マーカーの問題が原理的に発生しない
• スクリプトは inline 文字列引数や stdin を受け付けない（ファイルパス渡しのみ）

操作

Agent 一覧取得

uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/list_agents.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION"

Agent の新規作成

ユーザーが新しい Agent を追加したいと言ったら:

1. agent_name（表示名）と system_prompt をユーザの要望にあわせて決定し、system_prompt を fsWrite で一時ファイルに書き出す
2. 以下を実行

# system_prompt をファイルから読ませる場合
uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/create_agent.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION" \
  --agent-name "売上分析 Agent" \
  --system-prompt-file ./tmp/new_prompt.txt

# system_prompt を空で作る場合
uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/create_agent.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION" \
  --agent-name "売上分析 Agent"

db_schema は空で作成されます。Agent 実行時に db_schema が空の場合、Agent Runtime が自動的に "default" Agent の db_schema をフォールバックとして使用します。

Agent の現状を見る

# default Agent
uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/get_agent.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION"

# 指定した Agent
uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/get_agent.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION" --id 3f2c1d4e-...

get_agent.py は 1 回の呼び出しで agent_name, system_prompt, db_schema, knowledge（配列）, created_at, updated_at をすべて返します。--field のような絞り込みはありません（必要な部分だけ Kiro 側で取り出してください）。

db_schema フォールバックに注意: 対象 Agent の db_schema が空のとき、get_agent.py は自動的に id="default" の db_schema を返し、出力 JSON に db_schema_source: "default" を付けます（通常は "self"）。Agent Runtime と同じ挙動です。今見ている db_schema が自前のものか default 由来かは db_schema_source で判別してください。

system_prompt の更新

1. fsWrite で新しい system_prompt を一時ファイルに書く（例: ./tmp/new_prompt.txt）
2. 以下を実行

uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/update_system_prompt.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION" \
  --id 3f2c1d4e-... --prompt-file ./tmp/new_prompt.txt

--id は Agent の ID です。省略時は default を対象にします。

Knowledge の追加 / 差し替え

Knowledge エントリは以下の形式の Markdown 文字列です:

---
name: <kebab-case の識別子>
description: <説明と、どの様な会話でこのknowledgeを使うかについて簡潔に>
---
<Markdown 形式の指示内容>

1. fsWrite で 1 エントリ分を一時ファイルに書く（例: ./tmp/k1.md）
2. 以下を実行

uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/upsert_knowledge.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION" \
  --id 3f2c1d4e-... --knowledge-file ./tmp/k1.md

--id は Agent の ID です。省略時は default を対象にします。

動作:

• ファイル冒頭の frontmatter（--- で挟まれた YAML メタデータブロック）から name を抽出
• 既存の Knowledge に同じ name があれば その場で差し替え、なければ 末尾に追加
• 出力 JSON の action が "updated" か "added" かで結果がわかる
• description には、簡潔な説明とともに、どのような会話でこの Knowledge を使うかについても簡潔に記述すること。

制約:

• name は空でない文字列であること（空白のみも不可）
• ファイルには 1 エントリだけ書く（複数エントリを --- で連結したファイルは非対応）
• 複数エントリを追加したいときは、エントリごとにファイルを書いて upsert_knowledge.py を順に呼ぶ

Knowledge の削除

uv run .kiro/skills/agent-admin/scripts/delete_knowledge.py \
  --table-name "$TABLE" --region "$REGION" \
  --id 3f2c1d4e-... --name k1

--id は Agent の ID です。省略時は default を対象にします。 --name は削除対象の frontmatter の name と完全一致する必要があります。存在しなければエラー終了します。

db_schema の更新

⛔ db_schema の変更は厳禁。このスキルからは変更手段を提供していません。

db_schema は Admin UI の CSV アップロード → AI 分析 → Apply フローによってのみ管理されます。CLI やスクリプトから db_schema を変更すると、Redshift 上の実テーブル定義との不整合が発生し、Agent が誤った SQL を生成する原因となります。

ユーザーから db_schema の変更を依頼された場合:

• db_schema の変更は Admin UI からのみ行えることを説明する
• CSV の再アップロードと Apply を案内する
• このスキルでは db_schema の参照（get_agent.py 経由）のみ可能

注意事項

• db_schema は絶対に変更しないこと（厳禁）。参照のみ可。
• 設定の変更は即座に Agent の動作に反映される（次回の /chat リクエストから）
• 変更前に get_agent.py で現在の値を確認することを推奨する
• 入力が必要な長文（system_prompt, Knowledge の本文）は必ず fsWrite で一時ファイルに書いてから --*-file で渡すこと

エラーハンドリング

• 成功時: exit 0, stdout に JSON
• 失敗時: 非ゼロ exit, stderr に原因メッセージ, stdout は空

失敗時は stderr の内容をそのまま読めば原因がわかる形で返します。get_agent.py で fallback が必要な状況で default Agent が存在しなかった場合は、stderr に警告を出しつつ exit 0 で返します（db_schema_source: "default", db_schema: ""）。Kiro は stdout の db_schema_source を見れば判別できます。