これは有料のプレスリリースです。お問い合わせはプレスリリース配信元に直接ご連絡ください。  Weaviate、エージェントスキルを発表しAIコーディングエージェントを強化========================================================== Weaviate 2026年2月22日（日）午前3:22 GMT+9 4分間の読み物  Weaviate _新しいオープンソースリポジトリは、構造化されたスキル、スラッシュコマンド、実運用可能なクックブックを提供し、AIコーディングのエラーを減らし、Weaviateを基盤としたアプリケーション開発の速度を向上させます。_ **オランダ・アムステルダム、2026年2月21日（GLOBE NEWSWIRE） — **2026年2月20日、オープンソースのAIデータベースのリーディング企業であるWeaviateは、Weaviateエージェントスキルのリリースを発表しました。これは、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、VS Code、Gemini CLIなどの人気コーディングエージェントに対し、Weaviateのワークフローに適した正確なツールを提供する革新的なオープンソースリポジトリです。 このリリースは、2025年3月に初めてプレビューされたWeaviateのクエリーエージェントに直接基づいており、2025年9月に一般公開されました。クエリーエージェントは、複数コレクションにわたる自然言語クエリ、多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、ユーザー定義のフィルター、最適な結果を得るための再ランキングをサポートします。開発者は、Weaviate Cloudの無料サンドボックスクラスターを使って、すぐにエージェントスキルを試すことができます。これらは実験用に設計された小規模インスタンスで、14日間利用可能で、必要に応じて本番用の共有クラウド環境に拡張またはアップグレードできます。 ****包括的なリポジトリツール**** github.com/weaviate/agent-skillsのリポジトリは、基本操作から完全なアプリケーションまで、ライフサイクル全体をサポートする二つの主要セクションに構成されています。 /skills/weaviateディレクトリ内のWeaviateスキルは、重要なタスクの詳細なスクリプトを提供します。これには、スキーマの検査、コレクションの作成、メタデータの取得などのクラスタ管理、CSV、JSON、JSONLファイルからのインポートやサンプルデータ生成を含むデータライフサイクル操作、クエリーエージェントによるエージェント検索、高度な検索オプション（セマンティックとキーワードのハイブリッド検索、アルファパラメータを用いた純粋なセマンティックまたはキーワードモード）などが含まれます。 /skills/weaviate-cookbooksフォルダ内のクックブックは、本番アプリケーションのエンドツーエンドの設計図を提供します。主な内容は、FastAPIバックエンドとNext.jsフロントエンドを用いたクエリーエージェントチャットボット、ModernVBERTを用いたマルチベクトル埋め込みのマルチモーダルPDF RAGパイプライン、OllamaやQwen3-VLを用いた生成、分解と再ランキングを含む基本・高度・エージェント型RAGの実装、カスタムツールと永続メモリを組み込んだDSPy最適化エージェントなどです。 ****六つのスラッシュコマンド**** エージェントスキルは、AIコーディングエージェントが自動的に発見・実行できる六つの直感的なコマンドを導入し、Weaviateとの連携を効率化します。 * /weaviate:ask: クエリーエージェントを通じて引用付きのAI生成回答を提供します。 * /weaviate:collections: すべてのスキーマを一覧表示または特定のコレクションを検査します。 * /weaviate:explore: データのメトリクス、カウント、サンプルオブジェクトを表示します。 * /weaviate:fetch: オブジェクトをIDやプロパティによるフィルタで取得します。 * /weaviate:query: コレクション全体に対して自然言語検索を行います。 * /weaviate:search: パラメータ（アルファブレンドなど）を用いたハイブリッド、セマンティック、キーワード検索を実行します。 ストーリーは続く 例えば、開発者は「/weaviate:search query '最高のノートパソコン' collection 'Products' type 'hybrid' alpha '0.7'」のように実行してバランスの取れた検索を行ったり、「/weaviate:ask ベクトルデータベースの利点は？」とドキュメントコレクションに対して質問したりできます。 ****CEOボブ・ヴァン・ルイットのビジョン**** 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Weaviateの共同創設者兼CEOのボブ・ヴァン・ルイットは、リリースの背景を次のように語っています。「Weaviateエージェントスキルは、高速なAIコーディングと信頼性の高いインフラのギャップを埋め、開発者がエージェントの幻覚をデバッグせずに高度なAIシステムを構築できるようにします」と述べています。 オランダを拠点とする著名なテクノロジー起業家であるヴァン・ルイットは、オープンソースAIツールの推進者です。彼はWeaviateを、「バッテリーインクルード」スタックとして位置付けており、ベクトル検索、構造化フィルタリング、エージェント機能を組み合わせた最新のAIアプリケーションを実現します。 ****開発者向け即時セットアップ**** 統合は迅速に行えるよう設計されています。npx skills add weaviate/agent-skillsのようなコマンド一つでインストール可能ですし、Claude Codeなどのツールのプラグインマネージャーを使っても導入できます。環境変数は、Weaviate Cloudのエンドポイントと無料サンドボックスクラスターのAPIキーを設定してください。 /weaviate:quickstartを実行すれば、ガイド付きのセットアップが可能です。このリリースは、2025年のWeaviateの勢いに合わせて、クエリーエージェントのGA、TypeScript/Python SDKの強化、多ターン会話、ストリーミングレスポンス、新しいC#/Javaクライアントなど、エコシステムの拡大を目指しています。 Weaviateは、コミュニティにリポジトリのスター付けや新しいクックブックのプルリクエスト提出、GitHub、フォーラム、Slack、Xでの議論参加を呼びかけています。 ****AI開発への戦略的インパクト**** エージェントスキルは、ベクトルデータベース向けのコード生成において、幻覚や古い知識による誤った不完全なコードを生成するAIエージェントの課題に対応します。検証済みのモジュール化ツールを提供することで、Weaviateはプロトタイプから本番運用までの反復を加速します。 早期導入者は、RAGパイプラインやエージェントアプリのデバッグ時間が3倍短縮されたと報告しています。リポジトリのモジュール設計は、生成モジュールやテナンシーの分離、ハイブリッドクラウド展開などのスキル拡張も計画しています。 ****Weaviateについて**** Weaviateは、生成AIのためのストレージ、検索、オーケストレーションを扱うオープンソースのAIデータベースです。エンタープライズグレードのWeaviate Cloudサービスに支えられ、シンプル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、数十億のオブジェクトに対してサブ秒遅延を実現します。 **メディア連絡先：** フィリップ・ヴォレ PR@weaviate.io +49-160-96488554 連絡先：メディア担当：フィリップ・ヴォレ PR@weaviate.io +49-160-96488554 利用規約とプライバシーポリシー プライバシーダッシュボード 詳細情報
Weaviateはエージェントスキルを導入し、AIコーディングエージェントを強化
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Weaviate、エージェントスキルを発表しAIコーディングエージェントを強化
Weaviate
2026年2月22日（日）午前3:22 GMT+9 4分間の読み物
Weaviate
新しいオープンソースリポジトリは、構造化されたスキル、スラッシュコマンド、実運用可能なクックブックを提供し、AIコーディングのエラーを減らし、Weaviateを基盤としたアプリケーション開発の速度を向上させます。
**オランダ・アムステルダム、2026年2月21日（GLOBE NEWSWIRE） — **2026年2月20日、オープンソースのAIデータベースのリーディング企業であるWeaviateは、Weaviateエージェントスキルのリリースを発表しました。これは、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、VS Code、Gemini CLIなどの人気コーディングエージェントに対し、Weaviateのワークフローに適した正確なツールを提供する革新的なオープンソースリポジトリです。
このリリースは、2025年3月に初めてプレビューされたWeaviateのクエリーエージェントに直接基づいており、2025年9月に一般公開されました。クエリーエージェントは、複数コレクションにわたる自然言語クエリ、多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、ユーザー定義のフィルター、最適な結果を得るための再ランキングをサポートします。開発者は、Weaviate Cloudの無料サンドボックスクラスターを使って、すぐにエージェントスキルを試すことができます。これらは実験用に設計された小規模インスタンスで、14日間利用可能で、必要に応じて本番用の共有クラウド環境に拡張またはアップグレードできます。
包括的なリポジトリツール
github.com/weaviate/agent-skillsのリポジトリは、基本操作から完全なアプリケーションまで、ライフサイクル全体をサポートする二つの主要セクションに構成されています。
/skills/weaviateディレクトリ内のWeaviateスキルは、重要なタスクの詳細なスクリプトを提供します。これには、スキーマの検査、コレクションの作成、メタデータの取得などのクラスタ管理、CSV、JSON、JSONLファイルからのインポートやサンプルデータ生成を含むデータライフサイクル操作、クエリーエージェントによるエージェント検索、高度な検索オプション（セマンティックとキーワードのハイブリッド検索、アルファパラメータを用いた純粋なセマンティックまたはキーワードモード）などが含まれます。
/skills/weaviate-cookbooksフォルダ内のクックブックは、本番アプリケーションのエンドツーエンドの設計図を提供します。主な内容は、FastAPIバックエンドとNext.jsフロントエンドを用いたクエリーエージェントチャットボット、ModernVBERTを用いたマルチベクトル埋め込みのマルチモーダルPDF RAGパイプライン、OllamaやQwen3-VLを用いた生成、分解と再ランキングを含む基本・高度・エージェント型RAGの実装、カスタムツールと永続メモリを組み込んだDSPy最適化エージェントなどです。
六つのスラッシュコマンド
エージェントスキルは、AIコーディングエージェントが自動的に発見・実行できる六つの直感的なコマンドを導入し、Weaviateとの連携を効率化します。
例えば、開発者は「/weaviate:search query ‘最高のノートパソコン’ collection ‘Products’ type ‘hybrid’ alpha ‘0.7’」のように実行してバランスの取れた検索を行ったり、「/weaviate:ask ベクトルデータベースの利点は？」とドキュメントコレクションに対して質問したりできます。
CEOボブ・ヴァン・ルイットのビジョン
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Weaviateの共同創設者兼CEOのボブ・ヴァン・ルイットは、リリースの背景を次のように語っています。「Weaviateエージェントスキルは、高速なAIコーディングと信頼性の高いインフラのギャップを埋め、開発者がエージェントの幻覚をデバッグせずに高度なAIシステムを構築できるようにします」と述べています。
オランダを拠点とする著名なテクノロジー起業家であるヴァン・ルイットは、オープンソースAIツールの推進者です。彼はWeaviateを、「バッテリーインクルード」スタックとして位置付けており、ベクトル検索、構造化フィルタリング、エージェント機能を組み合わせた最新のAIアプリケーションを実現します。
開発者向け即時セットアップ
統合は迅速に行えるよう設計されています。npx skills add weaviate/agent-skillsのようなコマンド一つでインストール可能ですし、Claude Codeなどのツールのプラグインマネージャーを使っても導入できます。環境変数は、Weaviate Cloudのエンドポイントと無料サンドボックスクラスターのAPIキーを設定してください。
/weaviate:quickstartを実行すれば、ガイド付きのセットアップが可能です。このリリースは、2025年のWeaviateの勢いに合わせて、クエリーエージェントのGA、TypeScript/Python SDKの強化、多ターン会話、ストリーミングレスポンス、新しいC#/Javaクライアントなど、エコシステムの拡大を目指しています。
Weaviateは、コミュニティにリポジトリのスター付けや新しいクックブックのプルリクエスト提出、GitHub、フォーラム、Slack、Xでの議論参加を呼びかけています。
AI開発への戦略的インパクト
エージェントスキルは、ベクトルデータベース向けのコード生成において、幻覚や古い知識による誤った不完全なコードを生成するAIエージェントの課題に対応します。検証済みのモジュール化ツールを提供することで、Weaviateはプロトタイプから本番運用までの反復を加速します。
早期導入者は、RAGパイプラインやエージェントアプリのデバッグ時間が3倍短縮されたと報告しています。リポジトリのモジュール設計は、生成モジュールやテナンシーの分離、ハイブリッドクラウド展開などのスキル拡張も計画しています。
Weaviateについて
Weaviateは、生成AIのためのストレージ、検索、オーケストレーションを扱うオープンソースのAIデータベースです。エンタープライズグレードのWeaviate Cloudサービスに支えられ、シンプル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、数十億のオブジェクトに対してサブ秒遅延を実現します。
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PR@weaviate.io
+49-160-96488554
連絡先：メディア担当：フィリップ・ヴォレ PR@weaviate.io +49-160-96488554
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