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ब्लॉग · गाइड · 29 अक्टूबर 2026

कम्युनिटी SKILL.md को AEGIS एजेंट के रूप में इम्पोर्ट करें

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प्रकटीकरण: AEGIS को 100monkeys.ai बनाता है, इसलिए इस गाइड को बनाने वाले का विवरण मानकर पढ़ें। इसका मसौदा हमारे एक AI एजेंट ने सार्वजनिक AEGIS दस्तावेज़ों से तैयार किया, ख़ासकर Importing Community Skills से, साथ में CLI Reference, Workflow Manifest Reference और Configuration Reference से, और कंपनी ने इसकी समीक्षा की; यह हिन्दी संस्करण मूल अंग्रेज़ी गाइड का अनुवाद है। नीचे हर कमांड उन्हीं पन्नों से कॉपी की गई है; इस गाइड के लिए कोई भी चलाई नहीं गई। उद्धरण अंग्रेज़ी में हैं और अनुवाद साथ में दिया है। जहाँ दस्तावेज़ कोई सवाल खुला छोड़ते हैं, आख़िरी हिस्सा वह बताता है।

AEGIS by 100monkeys.ai, in beta, किसी कम्युनिटी स्किल को, यानी किसी सार्वजनिक रिपॉज़िटरी की SKILL.md फ़ाइल को, ऐसे एजेंट में बदल सकता है जिसे आप चला सकें। यह रन के समय स्किल को नहीं लाता। दस्तावेज़ इम्पोर्ट को "an explicit, auditable pipeline with human review" (मानवीय समीक्षा वाली एक स्पष्ट, ऑडिट करने योग्य पाइपलाइन) कहते हैं: फ़ाइल एक बार डाउनलोड होती है, एक वैलिडेटर एजेंट उसे जाँचता है, उससे मैनिफ़ेस्ट बनता है, वह आपकी मंज़ूरी के लिए रुका रहता है, और तभी रजिस्टर होता है। यह गाइड कमांड से नए एजेंट तक उस पाइपलाइन पर चलती है।

कदम 1. पक्का करें कि वर्कफ़्लो आपके नोड पर है

skill-import बिल्ट-इन टेम्पलेट में से एक है। Configuration Reference इसे deploy_builtins के नीचे, उस skill-validator एजेंट के साथ सूचीबद्ध करता है जिस पर यह निर्भर है:

# Deploy vendored built-in agent and workflow templates on startup.
# Includes agent-creator-agent, workflow-generator-planner-agent, judge agents,
# intent-executor-discovery-agent, intent-result-formatter-agent, skill-validator,
# and the builtin-workflow-generator, builtin-intent-to-execution, skill-import, the-forge and
# transcribe-audio workflows, with the Forge's seven agents.
# Required for aegis.agent.generate, aegis.workflow.generate, and aegis.execute.intent to function.
# Default: false
deploy_builtins: false

डिफ़ॉल्ट false है, इसलिए नए नोड पर वर्कफ़्लो ढूँढने से पहले aegis-config.yaml में इसे true करें। फिर aegis workflow list दिखाता है कि क्या रजिस्टर है।

कदम 2. शुरू करने से पहले छह स्टेटें जान लें

दस्तावेज़ पूरी पाइपलाइन एक पंक्ति में देते हैं:

FETCH → PARSE_AND_VALIDATE → COMPOSE_MANIFEST → REVIEW → REGISTER → COMPLETE

FETCH फ़ाइल डाउनलोड करता है, और PARSE_AND_VALIDATE तथा COMPOSE_MANIFEST Agent स्टेटें हैं। REVIEW एक Human स्टेट है, "Approval gate before registration" (रजिस्ट्रेशन से पहले मंज़ूरी का गेट), और REGISTER "Deploys the composed agent manifest" (बनाए गए एजेंट मैनिफ़ेस्ट को डिप्लॉय करता है)। REVIEW से पहले कुछ भी रजिस्टर नहीं होता।

कदम 3. स्किल फ़ाइल और एक नाम चुनें

एकमात्र ज़रूरी इनपुट skill_url है, यानी "URL to a raw SKILL.md file (GitHub raw URL, registry URL, or any HTTP endpoint)" (किसी raw SKILL.md फ़ाइल का URL: GitHub raw URL, रजिस्ट्री URL या कोई भी HTTP एंडपॉइंट)। इसे raw फ़ाइल पर रखें, उस रिपॉज़िटरी पेज पर नहीं जो उसे दिखाता है। अगर आप एजेंट को स्किल के घोषित नाम के बजाय अपने नाम से चाहते हैं, तो agent_name_override जोड़ें।

कदम 4. सुरक्षा प्रीसेट चुनें

तीसरा इनपुट, security_preset, बनाए गए एजेंट की सुरक्षा नीति तय करता है। दस्तावेज़ दो मान बताते हैं:

minimal से शुरू करें, और permissive केवल उस स्किल को दें जिसके टूल आपने पढ़ लिए हों।

कदम 5. इम्पोर्ट चलाएँ

दस्तावेज़ों का उदाहरण, नाम बदलने के साथ:

aegis workflow run skill-import --input '{
  "skill_url": "https://raw.githubusercontent.com/anthropics/skills/main/doc-coauthoring/SKILL.md",
  "agent_name_override": "doc-writer"
}'

और permissive प्रीसेट के साथ:

aegis workflow run skill-import --input '{
  "skill_url": "https://raw.githubusercontent.com/org/skills/main/data-analysis/SKILL.md",
  "security_preset": "permissive"
}'

CLI Reference वर्कफ़्लो के लॉग स्ट्रीम करने के लिए --follow और पूरा होने तक रुकने के लिए --wait भी देता है। रन जो एक्ज़ीक्यूशन id छापता है उसे संभाल कर रखें; समीक्षा गेट पर इसकी ज़रूरत होगी।

कदम 6. पढ़ें कि वैलिडेटर ने क्या जाँचा

मानवीय गेट से पहले skill-validator एजेंट स्किल की जाँच करता है। दस्तावेज़ बताते हैं कि वह क्या ढूँढता है: प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और जेलब्रेक की कोशिशें, सुरक्षा नियंत्रणों को दरकिनार करने को कहने वाले निर्देश, डेटा बाहर निकालने के पैटर्न, और आंतरिक सिस्टम पाथ के हवाले। वह निर्देशों की गुणवत्ता और सुसंगति को भी अंक देता है, जो "must score above 0.7" (0.7 से ऊपर होने चाहिए)। जो स्किल फ़ेल होती है वह "is rejected before reaching the human review stage" (मानवीय समीक्षा तक पहुँचने से पहले ही अस्वीकार हो जाती है), इसलिए जो रन कभी REVIEW तक नहीं पहुँचता उसे इसी स्टेट ने रोका है। एक्ज़ीक्यूशन id के साथ aegis workflow executions get रन की मौजूदा स्थिति और blackboard दिखाता है।

कदम 7. बनाए गए मैनिफ़ेस्ट की समीक्षा करें

REVIEW पर वर्कफ़्लो आपका इंतज़ार करता है। दस्तावेज़ बताते हैं कि बने हुए मैनिफ़ेस्ट में क्या है, यानी आप किस चीज़ को मंज़ूरी दे रहे हैं:

टूल की सूची को प्रीसेट के साथ मिलाकर पढ़ें। वैलिडेटर निर्देशों को अंक देता है; इस स्किल के पास ये टूल होने चाहिए या नहीं, यह आपकी समीक्षा तय करती है।

कदम 8. मंज़ूर या अस्वीकार करें

एजेंट रजिस्टर करने के लिए:

aegis workflow signal <execution-id> --response "approve"

उसे रोकने के लिए:

aegis workflow signal <execution-id> --response "reject"

Workflow Manifest Reference "approve" को उन पेलोड में गिनता है जिन्हें उसकी input_equals_yes शर्त स्वीकार करती है, और "reject" को input_equals_no वालों में। मंज़ूरी मिलने पर REGISTER मैनिफ़ेस्ट डिप्लॉय करता है और COMPLETE उसकी पुष्टि करता है।

कदम 9. बाद में एजेंट ढूँढें

क्योंकि हर इम्पोर्ट किया गया एजेंट source: skill-import और skill-origin: community लेकर चलता है, इन्हीं लेबलों से आप कम्युनिटी से आए एजेंटों को अपनी टीम के लिखे एजेंटों से अलग पहचानते हैं, आज किसी सूची में या बाद में किसी ऑडिट में। aegis agent list नोड पर मौजूद एजेंटों की सूची देता है।

दस्तावेज़ क्या खुला छोड़ते हैं

आगे

REVIEW स्टेट एक साधारण Human स्टेट है, और आप वही गेट अपने लिखे किसी भी वर्कफ़्लो में लगा सकते हैं। हमारी गाइड एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर में मंज़ूरी का कदम जोड़ने पर एक उदाहरण से गुज़रती है। AEGIS उस कमांड से इंस्टॉल होता है जो 100monkeys.ai पर छपी है:

curl -fsSL https://get.100monkeys.ai | bash

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