AgentDB 학습 플러그인

무엇을 해주나

AgentDB 플러그인 시스템을 통해 Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, 호기심 기반 탐색 등 9가지 강화학습(RL) 알고리즘을 다룹니다.

• npx agentdb@latest create-plugin 계열 CLI로 학습 플러그인 생성·조회·정보 확인
• TypeScript API(createAgentDBAdapter)로 경험 데이터 저장 → 학습 → 평가까지 이어지는 워크플로 제시
• 알고리즘별 권장 설정값(JSON), 경험 재생(Experience Replay), 우선순위 재생, 멀티에이전트 학습 패턴 제공
• 수렴 실패·과적합·학습 속도 저하에 대한 트러블슈팅 팁 포함

이런 분께 추천

• agentic-flow / AgentDB 스택으로 자율 에이전트를 만드는 개발자
• 로그로 쌓인 과거 실행 데이터로 오프라인 RL을 시도하려는 ML 엔지니어
• 에이전트의 의사결정 품질을 경험 기반으로 개선하고 싶은 팀
• 전제: Node.js 18+, AgentDB v1.0.7+, 기본적인 강화학습 지식

활용 예시

1. "과거 실행 로그로 Decision Transformer 에이전트를 만들어줘" → create-plugin -t decision-transformer -n dt-agent 생성 후 경험 삽입·학습 코드 작성
2. "Q-Learning 에이전트의 학습이 수렴하지 않아" → learning_rate 조정, validationSplit 추가 등 트러블슈팅 절차 안내
3. "여러 에이전트의 경험을 모아 공유 모델을 학습하고 싶어" → domain별 패턴 저장 후 배치 학습 파이프라인 구성

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/Microck/ordinary-claude-skills/HEAD/skills_all/agentdb-learning-plugins/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 Microck/ordinary-claude-skills 의 skills_all/agentdb-learning-plugins 폴더를 내 ~/.claude/skills/microck-agentdb-learning-plugins/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.