AIエージェントの使用において、特にカスタムスキルを呼び出す必要がある場合に、エンジニアは信頼性の問題を経験しています。これを解決するために、特定のiOSアーキテクチャスキルを使用したエージェントのテストが実施されました。目標は、スキルの呼び出し信頼性を定量化し、最適化手法を特定することでした。Bashスクリプトに基づいたコアテストツールが構築され、プロンプトを使用した自動テストのオーケストレーション、ログのキャプチャ、結果の確認が行われました。スキルの呼び出し能力を評価するために、ポジティブおよびネガティブなテストケースが定義され、使用されました。ログ解析手法が実装され、JSON出力パターンに基づいてスキルの呼び出しを検出しました。成功率や精度などの主要なパフォーマンス指標が計算され、エージェントのパフォーマンスが評価されました。初期テストにより、両方のエージェントが不完全なスキル呼び出し率を示し、特に曖昧なプロンプトの場合に顕著であることが明らかになりました。スキルの説明の強化、積極的な言語の使用、スキルテーブルの追加など、いくつかの最適化が発見されました。複数の手法を組み合わせることで、特にCodexエージェントにおいて、改善された結果が得られました。結論として、スキルの呼び出しプロセスのテストと改善の重要性が強調されました。開発者は、AIエージェントの効果を最大化するために、高品質で徹底的なプロンプトを使用する必要があります。