SkillSearch 프로세서

그만큼SkillSearchProcessor은입력 프로세서이는 주문형 기술 검색 및 로딩을 가능하게 합니다. 모든 스킬 메타데이터를 시스템 Prompt에 미리 삽입하는 대신(예:SkillsProcessor), Agent에게 두 개의 메타 Tool(search_skills그리고load_skill) 필요에 따라 기술을 찾아 로드할 수 있습니다. 이렇게 하면 작업 영역에 많은 기술이 있는 경우 컨텍스트 토큰 사용량이 줄어듭니다.

기본적으로 Skill이 활성화된 Workspace를 사용하는 Agent에 SkillSearchProcessor만 연결하면 Agent가 Skill을 온디맨드 방식으로 처리합니다.

• 기본 선행 로드 방식의 SkillsProcessor는 자동으로 추가되지 않습니다.
• 검색 및 지침 로드를 위해 search_skills와 load_skill이 노출됩니다.
• 기능이 겹치는 skill 및 skill_search Tool은 숨겨집니다.
• Agent가 참조, 스크립트, 자산과 같은 Skill 지원 파일을 읽을 수 있도록 skill_read는 계속 사용할 수 있습니다. SkillSearchProcessor와 함께 SkillsProcessor를 명시적으로 구성하면 Agent는 옵트인 경로로 선행 로드 방식의 skill 및 skill_search Tool을 유지합니다.

사용예

import { SkillSearchProcessor } from '@mastra/core/processors'

const skillSearch = new SkillSearchProcessor({
  workspace,
  search: {
    topK: 5,
    minScore: 0.1,
  },
})

생성자 매개변수

options:

SkillSearchProcessorOptions

Skill 검색 프로세서의 구성 옵션

SkillSearchProcessorOptions

workspace:

Workspace

Skill을 포함하는 Workspace 인스턴스. Skill은 workspace.skills를 통해 접근합니다.

search?:

{ topK?: number; minScore?: number }

검색 동작의 구성입니다.

search.topK?:

number

검색 결과로 반환할 최대 Skill 수입니다.

search.minScore?:

number

검색 결과에 Skill을 포함하기 위한 최소 관련성 점수입니다.

ttl?:

number

스레드 상태의 TTL(밀리초)입니다. 이 기간 동안 활동이 없으면 스레드 상태가 정리됩니다. 정리를 비활성화하려면 0으로 설정하세요.

보고

id:

string

'skill-search'로 설정된 프로세서 식별자

name:

string

'Skill Search Processor'로 설정된 프로세서 표시 이름

providesSkillDiscovery:

'on-demand'

이 프로세서가 Skill 탐색 및 지침 로드를 담당한다는 것을 Agent에 알립니다.

processInputStep:

(args: ProcessInputStepArgs) => Promise<ProcessInputStepResult>

각 단계를 처리하여 검색/로드 메타 Tool과 이전에 로드된 Skill 지침을 시스템 메시지로 주입합니다.

확장된 사용 예

src/mastra/agents/skill-agent.ts

import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { SkillSearchProcessor } from '@mastra/core/processors'
import { Workspace, LocalFilesystem } from '@mastra/core/workspace'

const workspace = new Workspace({
  filesystem: new LocalFilesystem({ basePath: './project' }),
  skills: ['skills'],
  bm25: true,
})

const skillSearch = new SkillSearchProcessor({
  workspace,
  search: {
    topK: 5,
    minScore: 0.1,
  },
})

const agent = new Agent({
  id: 'skill-agent',
  name: 'skill-agent',
  instructions:
    'You are a helpful assistant. Use search_skills to find relevant skills, then load_skill to load their instructions.',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  workspace,
  inputProcessors: [skillSearch],
})

Agent Workflow는 다음과 같습니다.

1. Agent가 사용자 메시지를 받습니다.
2. Agent가 키워드(예: "api design")와 함께 search_skills를 호출합니다.
3. Agent가 결과를 검토하고 Skill 이름과 함께 load_skill을 호출합니다.
4. 해당 Skill의 지침이 다음 턴에 시스템 메시지로 표시됩니다.
5. Agent가 로드된 Skill의 지침을 따릅니다.

작업공간 파일 Tool

SkillSearchProcessor기술 지침을 대화에 로드합니다. 작업 공간 파일 Tool이 파일을 읽는 것을 차단하지 않습니다.

references/, scripts/, assets/ 아래의 파일처럼 로드된 Skill에 속하는 지원 파일에는 skill_read를 사용하세요. 명시적인 파일 검사 또는 편집 Workflow를 위해 mastra_workspace_read_file과 같은 Workspace 파일 Tool을 남겨 두세요. 일반적인 작업 실행 중에는 load_skill이 성공한 후 Agent가 동일한 SKILL.md 파일을 다시 읽을 필요가 없습니다.

SkillsProcessor와 비교

	기술프로세서	SkillSearch프로세서
스케일링	모든 기술을 미리 주입	주문형 검색
컨텍스트 사용법	스킬 수에 따라 성장	상수(로드된 스킬만)
상담사 Workflow	항상 보이는 기술	Agent는 필요에 따라 검색 및 로드
	기술이 거의 없음(< 10)	다양한 기술(10+)

관련된

• Tool검색프로세서
• 프로세서
• 작업 공간 기술