SkillPack

#sympozium #crd #skillpack

Definicja

SkillPack to CRD bundlujący Markdown instrukcje + opcjonalny sidecar kontener + RBAC. Skills montowane są jako pliki w podzie agenta.

Plik: api/v1alpha1/skillpack_types.go

Dwuwarstwowa architektura skilli

Warstwa 1: Instrukcje (Markdown)

Każdy skill to plik Markdown montowany w /skills/ - agent czyta go jako instrukcje do LLM.

Warstwa 2: Sidecar (opcjonalny)

Sidecar to kontener z narzędziami (kubectl, helm, git) + auto-provisioned RBAC.

Spec

apiVersion: sympozium.ai/v1alpha1
kind: SkillPack
metadata:
  name: k8s-ops
spec:
  category: kubernetes
  version: "1.0.0"

  skills:
    - name: k8s-ops
      description: "Kubernetes operations"
      content: |
        # Kubernetes Operations
        You have access to kubectl via the execute_command tool...
      requires:
        bins: [kubectl]
        tools: [execute_command]

  sidecar:
    image: ghcr.io/sympozium-ai/sympozium/skill-k8s-ops:v0.0.25
    command: ["sleep", "infinity"]
    mountWorkspace: true
    env:
      - name: KUBECONFIG
        value: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
    resources:
      cpu: "100m"
      memory: "128Mi"

    rbac:                          # Namespace-scoped RBAC
      - apiGroups: ["", "apps"]
        resources: ["pods", "deployments"]
        verbs: ["get", "list", "watch"]

    clusterRBAC:                   # Cluster-scoped RBAC
      - apiGroups: [""]
        resources: ["nodes", "namespaces"]
        verbs: ["get", "list", "watch"]

    secretRef: github-token        # Sekrety montowane w sidecarze
    secretMountPath: /secrets/github

    hostAccess:                    # Dostęp do hosta (np. node-probe)
      enabled: false
      hostNetwork: false
      hostPID: false
      privileged: false
      mounts:
        - hostPath: /var/log
          mountPath: /host-logs
          readOnly: true

    requiresServer: false          # Czy wymaga Deployment zamiast Job
    ports:
      - name: http
        containerPort: 8080

Status

status:
  phase: Ready
  configMapName: skillpack-k8s-ops
  skillCount: 1

Cykl życia

SkillPack CR utworzony
    ↓
SkillPackReconciler → Generuje ConfigMap z Markdown contentem
    ↓
SympoziumInstance referencjonuje skill
    ↓
AgentRun tworzony → AgentRunReconciler:
  1. Czyta SkillPack → wyciąga sidecar spec
  2. Tworzy Role + RoleBinding (namespace RBAC)
  3. Tworzy ClusterRole + ClusterRoleBinding (cluster RBAC)
  4. Dodaje sidecar kontener do pod spec
  5. Montuje ConfigMap jako /skills/ volume
    ↓
Po zakończeniu AgentRun:
  - Namespace RBAC: garbage-collected via ownerReference
  - Cluster RBAC: cleaned up by controller via label selector

Parametryzacja

SkillPacks mogą być parametryzowane per-instancja:

# W SympoziumInstance
skills:
  - skillPackRef: github-gitops
    params:
      REPO: my-org/my-repo
      BRANCH: main

Parametry injektowane jako SKILL_REPO, SKILL_BRANCH env vars w sidecarze.

RequiresServer

Gdy sidecar.requiresServer: true, AgentRun tworzony jest w trybie server (Deployment + Service zamiast Job). Przykład: skill web-endpoint.

Powiązane: Skill Sidecars i auto-RBAC | Efemeryczny RBAC per-run | SympoziumInstance

3.3 KiB Raw Blame History