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Agentlas 시스템 운용 절차 — hep-network 편성, hep-graph 자동화, cargo/Agent Cloud·marketplace 활용, workforce 로스터 재사용, 메모리 계약. One(개인 에이전트)이 Agentlas를 조작할 때 이 절차를 따른다.

AI 与智能体1.6kskills/agentlas-operations/SKILL.md

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Send this to Claude Code, Codex or Cursor. The agent checks the Skill for safety first and installs it only after you confirm.

读取 https://funcoding.ai/skills/agentlas-ai/agentlas-os/agentlas-operations/install.md ,按里面的步骤帮我安装这个 Skill。

SKILL.md

Agentlas 시스템 운용 (One 운용 스킬)

도구의 존재와 이름은 이 문서가 아니라 INDEX.md가 정본이다(릴리스 빌드가 라이브 레지스트리에서 자동 생성 — 손 목록은 반드시 썩는다). 이 문서는 절차만 다룬다.

1. 편성 (hep-network) — 로스터 재사용이 항상 먼저

  1. workforce.goal_context로 활성 로스터부터 확인한다. 재사용으로 충분하면 모집하지 않는다.
  2. 진짜 공백일 때만: 축약(redacted) 워크오더 1장 → workforce.search_candidates (sourceScope=network = local+cloud+hub 연합).
    • ⚠️ requiredSkills에 시드 온톨로지 ID를 걸면 실후보 전원이 가짜 결격을 단다(실측).
  3. 선발은 호스트 LLM이 한다(연합은 점수 매기지 않는다) → workforce.validate_selection (연합 결과 원본 그대로 — 축약본은 거절됨) → workforce.prepare_execution(projectDir 필수).
  4. 준비 성공은 자동으로 로스터에 바인딩된다. 바인딩은 명시적 workforce.complete_goal까지 유지 — 공개 Hub 호출은 무료이며 호스트 모델/API 사용량은 별개다.
  5. 소스 스코프는 정확하게: network=전체, local/cloud/hub는 제한 스코프이지 폴백 계층이 아니다.
  6. 워커를 띄우기 직전마다 살아 있는 세션을 알리고 model.resolve_allocation을 부른다 (stage=planner/worker/synthesis/verifier). 영수증의 provider·model·effort를 그대로 쓴다.
    • 이건 편성뿐 아니라 One이 스스로 워커를 나눌 때도 적용된다. 한 모델로 다 하는 턴은 배정할 것이 없으니 부르지 않는다 — 역할이 갈리는 순간에만 부른다.
    • 세션에는 session_id·model·provider를, 호스트가 아는 경우에만 tier· supported_efforts·context_window를 싣는다. 없는 값을 지어내지 않는다 — 빠진 컨텍스트 창은 보수적 하한으로 가정되고 영수증이 그 사실을 밝힌다 (inventory_context_window_assumed).
    • 오케스트레이터/워커 등급은 오퍼레이터가 hep-orch orchestrator=<tier|model> worker=<tier|model>로 정한다. 작업이나 도구 인자가 그 상한을 올릴 수 없다.

2. 자동화 (hep-graph)

  • 반복 작업은 대화로 그래프를 만들어 저장한다(/hep-graph). 실행 중 승인 게이트는 없다 (오너 결정 2026-08-09: 승인은 만들 때 한 번).
  • "항상 허용"을 그래프 digest에 걸지 않는다 — digest가 바뀌면 바로 그 실행의 재개가 거부된다. 사람의 결정은 실행 밖 기록에 둔다.

3. 자산 (cargo / Agent Cloud / marketplace)

  • 내 서랍: cargo.* (드래프트·라이브러리, 로그인 필요). 오너 자산 검색은 /hep-cloud.
  • 공개 검색: marketplace.search_agents (로그인 불필요) — kind가 cloud-callable이면 get_runtime_bundle(BYOM: 내 모델이 번들을 실행, 서버는 LLM을 돌리지 않는다), install-only면 get_manifest로 설치.
  • 도구가 안 보이면 단정 전에 agentlas_resolve_plugins — 미설치 ≠ 부재. 설치는 사용자 결정.
  • 서버 거절(owner_only 등)은 그 문구 그대로 보고한다. 지정 원격 에이전트를 로컬 폴백이 대신 실행한 척하지 않는다.

4. 메모리 계약 (One 워커로서)

  • 작업 전 agentlas.memory.preflight — 아는 사실 재유도 금지.
  • durable은 직접 쓰지 않는다. 답 끝의 ## Memory Events 봉투가 유일한 기록 경로이고 런타임이 티켓으로 포장한다. 근거 없는 fact/decision/procedure는 hypothesis로 강등된다.
  • 앞선 durable을 대체하는 학습이면 candidate에 "supersedes":"<h:16hex>"를 넣는다 (회수에서 숨겨질 뿐 삭제되지 않는다).
  • One 서랍(~/.agentlas/one/)은 읽기 자유·쓰기 금지(D3) — 편집 시도는 PreToolUse가 거절한다.

5. 표면별 함정 (실측 기반)

  • 플러그인 MCP 서버는 세션 시작 때 캐시에서 로드된다 — 릴리스 직후엔 새 세션에서 검증.
  • 원격 서버는 관대하고 로컬 Core는 엄격하다(validate에는 연합 결과 원본 전체를 넘길 것).
  • Hub 발행 503 WRITE_MODE=blocked는 서버 상태이지 패키지 결함이 아니다.

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