--- name: omega-research description: "最高精度統合リサーチ。Grok-4 Live Search + Exa(81%/1.4s) + Tavily + Brave + NewsAPI + GIS 31ソース + smolagents統合。market/競合/学術/技術/経済調査対応。トリガー:「最高精度リサーチ」「全力リサーチ」「omega-research」「完全調査」「最強リサーチ」「deep-research-grok」" argument-hint: "[トピック] [--mode=deep|grok|api|intel|quick|academic|smolagents]" allowed-tools: Read, Write, Bash(python3:*, pip:*, npx:*, cd:*) model: opus disable-model-invocation: true effort: high requires: tools: ["python3"] env: ["EXA_API_KEY", "XAI_API_KEY"] --- # Omega Research - 最高精度統合リサーチシステム v2 ## パイプラインコンテキスト連携（v2.5） `/tmp/taisun-pipeline/pipeline_context.json` が存在する場合、research-systemパイプラインの一部として実行中。 STEP 2 Pass 2（ギャップ補完）で呼ばれる際に、前STEPの発見事項と未解決項目に集中する。 品質基準 `ctx.scoring` に従い、hallucination_rate閾値を超える結果は自動除外する。 単独実行時（JSONが存在しない場合）は従来通り動作する。 --- Grok-4 + Exa API + 全API + GIS 31ソース + smolagents を統合した最強リサーチスキル。 旧 `deep-research-grok` の機能を完全統合済み（`--mode=quick` または `--mode=grok` で同等動作）。 ## アーキテクチャ ``` ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OMEGA RESEARCH SYSTEM v2 │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ LAYER 1: LIVE WEB SEARCH (Grok-4 Agent Tools) │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ grok-4-0709 + tools=[{"type":"web_search"}] │ │ │ │ → 多段階リサーチ: 計画(grok-3-mini) → セクション調査 → 統合 │ │ │ │ quick/grok モード: 旧 deep-research-grok の scripts/research.py │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ LAYER 2: API SEARCH (並列・Exa優先) │ │ ┌──────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ Exa │ │ Tavily │ │ Brave │ │ NewsAPI │ │ SerpAPI │ │ │ │セマンティ│ │AI特化 │ │広範囲 │ │最新News │ │ Google │ │ │ │精度81% │ │精度71% │ │Web検索 │ │24h以内 │ │ 検索 │ │ │ │p95=1.4s │ │p95=4s │ │ │ │ │ │ │ │ │ └──────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ LAYER 3: INTELLIGENCE (GIS 31ソース) │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ RSS + HN + GitHub Trending + FRED経済指標 7系列 │ │ │ │ + X/Twitter 340アカウント + Reddit + World Bank 4指標 │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ LAYER 4: ACADEMIC (deep/academic モードのみ) │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Arxiv + Papers with Code + HF Daily + Lil'Log + Karpathy et al. │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ LAYER 5: OPEN MODELS (smolagents/HF InferenceClient) │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ HuggingFace InferenceClient + smolagents CodeAgent │ │ │ │ → APIキー不要のオープンモデル代替・補完分析 │ │ │ │ → 既存MCPサーバーをツールとして再利用 (MCPClient pattern) │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ SYNTHESIS ENGINE (Grok-4 final synthesis) │ │ │ │ 重複排除 → クロス検証 → スコアリング → 統合レポート │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 使い方 ``` /omega-research AIエージェント市場の2026年最新動向 /omega-research "Claude Code vs Cursor vs Windsurf 徹底比較" --mode=deep /omega-research 日本のSaaS市場 投資機会 --mode=api /omega-research 量子コンピューティング 最新研究 --mode=academic /omega-research 生成AI規制動向 --mode=intel /omega-research Next.js 15の新機能 --mode=quick /omega-research 市場調査 APIキーなしで --mode=smolagents ``` ## モード一覧 | モード | 使用レイヤー | 所要時間 | 適した用途 | |--------|------------|---------|----------| | `deep` (デフォルト) | 全5レイヤー | 3-5分 | 市場調査・競合分析・意思決定 | | `grok` | Layer 1のみ | 1-2分 | 最新情報・技術調査・速報 | | `quick` | Layer 1 (2セクション) | 30-60秒 | 素早い概要確認（旧deep-research-grok互換） | | `api` | Layer 1+2 (Exa優先) | 1-3分 | ファクト確認・クロス検証 | | `intel` | Layer 1+3 | 2-4分 | 市場動向・経済指標・SNSトレンド | | `academic` | Layer 1+4 | 3-5分 | 学術研究・論文調査・技術深掘り | | `smolagents` | Layer 5 | 2-5分 | APIキー不要・オープンモデル活用 | ## 手順 ### Step 1: 環境確認 ```bash cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}" python3 -c "import openai; print('OK')" 2>/dev/null || pip install openai python-dotenv -q # smolagents モードの場合 python3 -c "import smolagents; print('OK')" 2>/dev/null || pip install smolagents -q ``` ### Step 2: ARGUMENTSを解析 - `[トピック]` → リサーチテーマ - `--mode=XXX` → モード（省略時: deep） ### Step 3: intelligence-research を並行起動（intel/deep モード） `--mode=intel` または `--mode=deep` の場合: ```bash cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}" npx ts-node src/intelligence/index.ts & INTEL_PID=$! ``` ### Step 4: メインスクリプト実行 #### deep / grok / api / intel / academic モード ```bash cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}" python3 ~/.claude/skills/omega-research/scripts/research.py \ "[TOPIC]" \ --mode [MODE] \ --output research/runs/$(date +%Y%m%d-%H%M%S)__omega-research ``` #### quick モード（旧 deep-research-grok 互換） ```bash cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}" # 環境確認 python3 -c "import openai; print('OK')" 2>/dev/null || pip install openai python-dotenv -q # 2セクション高速調査 python3 ~/.claude/skills/deep-research-grok/scripts/research.py \ "[TOPIC]" --quick \ --output research/runs/$(date +%Y%m%d)__omega-quick ``` #### smolagents モード（オープンモデル） ```bash cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}" python3 -c " import os from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, DuckDuckGoSearchTool, VisitWebpageTool model = HfApiModel(model_id='Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct', token=os.getenv('HF_TOKEN')) agent = CodeAgent( tools=[DuckDuckGoSearchTool(), VisitWebpageTool()], model=model, max_steps=10 ) result = agent.run('[TOPIC] について包括的に調査し、日本語でMarkdownレポートを生成してください。') print(result) " 2>&1 | tee research/runs/$(date +%Y%m%d)__omega-smolagents/report.md ``` ### Step 5: intelligence-research 結果の統合（intel/deep モード） ```bash INTEL_REPORT=$(ls -t "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}"/research/runs/*/intelligence-*.md 2>/dev/null | head -1) ``` ### Step 6: Exa API 補完検索（api/deep モード） Exa APIキーが設定されている場合、Layer 2 でセマンティック検索を実行: ```bash cd "${TAISUN_AGENT_DIR:-$HOME/taisun_agent}" python3 -c " import os, json try: from exa_py import Exa exa = Exa(os.environ.get('EXA_API_KEY')) results = exa.search_and_contents( '[TOPIC]', type='neural', num_results=10, text=True, use_autoprompt=True ) for r in results.results[:5]: print(f'### {r.title}\n{r.url}\n{r.text[:500]}\n') except ImportError: print('exa_py not installed: pip install exa-py') except Exception as e: print(f'Exa API error (skip): {e}') " ``` ### Step 7: 結果確認と提示 生成されたMarkdownファイルを Read ツールで読み込み、以下の形式で提示: ```markdown ## 🔬 Omega Research Report - [トピック] **モデル**: Grok-4 Agent Tools + Exa + [使用API] **調査レイヤー**: [使用レイヤー] **所要時間**: XX秒 **引用数**: XX件 ### 📊 エグゼクティブサマリー [サマリー内容] ### 🔑 主要な発見（Top 5） - [発見1] - [発見2] - [発見3] - [発見4] - [発見5] ### 📈 データ・統計 [具体的数値] ### 🔗 全レポート `research/runs/YYYYMMDD-HHMMSS__omega-research/omega_research_*.md` ``` ## 各ソースの特徴 ### Exa API（Layer 2 最優先） - **SimpleQA精度**: 94.9%（Tavily 93.3%比 +1.6%） - **p95レイテンシ**: 1.4-1.7秒（Tavily 4.5秒比 **3倍高速**） - Neural embedding セマンティック検索で意味的に近いページを発見 - `EXA_API_KEY` 設定時に自動有効化（未設定時は Tavily にフォールバック） - インストール: `pip install exa-py` ### Grok-4 Agent Tools（核心） - xAI Grok-4 (grok-4-0709) のリアルタイムWeb検索 - `tools=[{"type": "web_search"}]` でAgent Tools APIを使用 - 検索→推論→再検索の多段階ループ - 引用付き回答を生成 / 131k tokens コンテキスト ### smolagents / HF InferenceClient（Layer 5） - **APIキー不要**（HF_TOKEN で無料利用可） - `CodeAgent` pattern: LLMがPythonコードを生成して実行 - `MCPClient` で既存MCPサーバー（Tavily, Brave等）をツールとして再利用可 - 利用モデル例: `Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct`, `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct` - Grok-4 APIが利用不可の環境でのフォールバックとして機能 ### intelligence-research (GIS 31ソース) - FRED経済指標 7系列（FFレート/CPI/失業率/GDP等） - X/Twitter 著名人13名 + 監視アカウント340件 - HackerNews + GitHub Trending + Reddit コミュニティ - World Bank 4指標 ### Tavily API - AI検索特化、セマンティック検索 - Exa未設定時のプライマリ検索ソース ## エラー対処 | エラー | 対処 | |--------|------| | `XAI_API_KEY not set` | `taisun_agent/.env` を確認 | | `EXA_API_KEY not set` | Exa をスキップして Tavily で継続 | | `openai not found` | `pip install openai python-dotenv` | | `smolagents not found` | `pip install smolagents` | | `exa-py not found` | `pip install exa-py` | | intelligence-research タイムアウト | Step 3 をスキップして継続 | | Tavily/Brave/NewsAPI エラー | 自動スキップ、Grok-4のみで継続 | | Grok-4 Rate limit | 1秒間隔で自動リトライ | | すべてのAPIが失敗 | `--mode=smolagents` にフォールバック |