AIコーディングエージェントの生成コードを本番品質へ近づけるオープンソースAIデータベースのWeaviate、Agent Skillsを公開

Weaviateは、オープンソースのAIデータベースとして、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、VS Code、Gemini CLIなどの主要なコーディングエージェントに、Weaviate向けワークフローの本番対応コードを生成するための精密なツール群を提供するWeaviate Agent Skillsを発表しました。Agent Skillsはオープンソースのリポジトリとして公開され、AIエージェントが誤ったコードを生成しやすいという課題に対し、検証済みのモジュールを通じて開発を安定化させる狙いです。本リリースは、Weaviateが2025年3月にプレビューし、2025年9月に一般提供したQuery Agentの流れを受けたものです。Query Agentは、複数コレクションをまたぐ自然言語クエリに対応し、マルチコレクションルーティング、インテリジェントなクエリ拡張、複雑な質問の分解、ユーザー定義フィルター、最適化のためのリランキングなどの機能を備えています。開発者はWeaviate Cloudの無料Sandboxクラスターを使い、Agent Skillsをすぐに試せるとされています。Sandboxは実験用の小規模インスタンスで、14日間利用でき、延長または本番向けのShared Cloudへアップグレードも可能だとしています。

Agent Skillsのリポジトリは、基本操作からアプリ全体までをカバーする構成で、2つの中核領域に分かれています。/skills/weaviate配下のWeaviate Skillsは、スキーマ確認、コレクション作成、メタデータ取得といったクラスター管理に加え、CSV、JSON、JSONLからのインポートやサンプルデータ生成などのデータライフサイクル操作を含みます。さらにQuery Agentを用いたエージェント型検索や、セマンティックとキーワードをalphaでブレンドするハイブリッド検索、純粋なセマンティック検索、キーワード検索などの高度なリトリーバルにも対応します。/skills/weaviate-cookbooks配下のCookbooksは、本番アプリを構築するためのエンドツーエンドの設計図として提供され、FastAPIのバックエンドとNext.jsのフロントエンドで構成するQuery Agentチャットボット、ModernVBERTによるマルチベクター埋め込みとOllamaまたはQwen3-VLによる生成を組み合わせたマルチモーダルPDF RAGパイプライン、分解とリランキングを含むRAG実装、DSPyで最適化したエージェントとカスタムツールや永続メモリの組み込みなどが含まれるとされています。

Agent Skillsは、AIコーディングエージェントが自動発見して実行できる6つのスラッシュコマンドも提供します。/weaviate:askはQuery Agentを用いて引用付きの回答を生成し、/weaviate:collectionsはスキーマ一覧や特定コレクションの確認を行い、/weaviate:exploreは件数などのメトリクスとサンプルを表示し、/weaviate:fetchはID指定や条件指定でオブジェクトを取得し、/weaviate:queryは自然言語検索を実行し、/weaviate:searchはハイブリッド、セマンティック、キーワード検索をalphaなどのパラメータ付きで実行できるとしています。これにより、エージェント主導の開発で起こりがちな手戻りを減らし、Weaviateとのやり取りを定型化する狙いです。

Co-Founder兼CEOのBob van Luijtは、Weaviateを2019年3月にオープンソースのベクトル検索エンジンとして立ち上げたとして、Agent Skillsは高速なAIコーディングと信頼できるインフラの間のギャップを埋め、エージェントのハルシネーションのデバッグに追われることなく高度なAIシステムを構築できるようにすると述べました。Weaviateは、ベクトル検索、構造化フィルタリング、エージェント型機能を統合したバッテリー同梱のスタックとして、現代のAIアプリケーション開発を支える位置付けです。

導入は迅速で、npx skills add weaviate/agent-skillsのような単一コマンド、またはClaude Codeなどのプラグイン管理から追加できるとしています。無料SandboxのWeaviate CloudエンドポイントとAPIキーを環境変数に設定し、/weaviate:quickstartを実行すればガイド付きでセットアップできると説明されています。Weaviateは2025年の取り組みとして、Query Agentの一般提供、TypeScriptとPythonのSDK強化、マルチターン会話、ストリーミング応答、C#とJavaクライアントの提供なども挙げています。コミュニティには、リポジトリへのスター、Cookbooks追加のプルリクエスト、GitHubやフォーラム、Slack、Xでの議論参加を呼びかけています。

Agent Skillsが狙うのは、AIエージェントがベクトルデータベース向けのコードを不正確または不完全に生成しやすいという、開発現場の痛点の解消です。検証済みのモジュール型ツールを提供することで、プロトタイプから本番までの反復を速めるとしています。Weaviateは、早期導入者がRAGパイプラインやエージェント型アプリのデバッグ時間を3分の1に削減したと述べており、今後は生成モジュール、テナンシー分離、ハイブリッドクラウド展開などをカバーするスキル拡張も計画しています。

Weaviateについて
Weaviateは、生成AIを大規模に運用するためのストレージ、検索、オーケストレーションを担うオープンソースのAIデータベースです。エンタープライズ向けのWeaviate Cloudサービスを背景に、単純なセマンティック検索から複雑なマルチエージェントシステムまでのエージェント型ワークフローを支え、数十億オブジェクト規模でもサブ秒レイテンシを目指すとしています。