Vertex AI Skill Registry

Skill Registry, Gemini Enterprise Agent Platform के Build-pillar की वह सेवा है जो संस्करणित SKILL.md पैकेजों को zip आर्काइव के रूप में aiplatform.googleapis.com पर संग्रहीत करती है। ADK-Rust इसके साथ केवल consume-only रूप में एकीकृत होता है: एजेंट केंद्रीय रूप से नियंत्रित skills को खोजते, डाउनलोड करते और लोड करते हैं, जबकि provisioning (create, update, delete, publish) platform tooling के पास रहता है।

नोट: Skill Registry API केवल us-central1, europe-west4 और us-east5 में क्षेत्रीय https://{location}-aiplatform.googleapis.com endpoints से उपलब्ध v1beta1 (Preview) है। यह Agent Registry से अलग है, जो agents को catalog करने वाली Govern-pillar की एक अलग सेवा है।

सेटअप

adk-skill पर feature सक्षम करें (और commands के लिए adk-cli पर भी):

[dependencies]
adk-skill = { version = "2.1.0", features = ["vertex-skill-registry"] }

Authentication में Application Default Credentials (gcloud auth application-default login) का उपयोग होता है। Configuration GOOGLE_CLOUD_PROJECT और GOOGLE_CLOUD_LOCATION से या स्पष्ट मानों से प्राप्त होती है।

client क्या करता है — और क्या नहीं करता

प्रत्येक डाउनलोड किए गए payload को रजिस्ट्री के डाइजेस्ट के विरुद्ध SHA-256 से सत्यापित किया जाता है और किसी भी बाइट का उपयोग किए जाने से पहले डिफेंस-इन-डेप्थ zip सत्यापन (एंट्री संख्या, पाथ ट्रैवर्सल, सिमलिंक्स, डुप्लिकेट नाम, आकार, कम्प्रेशन अनुपात और गहराई सीमाएँ) के साथ निकाला जाता है।

किसी agent में रजिस्ट्री skills लोड करें

load_skill_index_from_registry एक मानक SkillIndex तैयार करता है, इसलिए इंजेक्शन, चयन और समन्वय filesystem skills की तरह ही काम करते हैं:

use adk_skill::registry::{
    RegistrySkillFilter, SkillRegistryClient, SkillRegistryConfig,
    load_skill_index_from_registry, merge_skill_indexes,
};
use adk_skill::load_skill_index;

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let client = SkillRegistryClient::new_with_adc(SkillRegistryConfig::from_env()?)?;

    // Select by semantic search…
    let remote = load_skill_index_from_registry(
        &client,
        RegistrySkillFilter::by_query("quarterly reporting").with_top_k(5),
    )
    .await?;

    // …or by explicit names, optionally pinned to a revision.
    let pinned = load_skill_index_from_registry(
        &client,
        RegistrySkillFilter::by_names(["report-writer"]).with_revision("3"),
    )
    .await?;

    // Merge with project-local skills — local wins on name collision,
    // matching the project-local-over-global precedence of
    // load_skill_index_with_extras.
    let local = load_skill_index(".")?;
    let merged = merge_skill_indexes(local, remote);
    println!("{} skill(s) available ({} pinned)", merged.len(), pinned.len());
    Ok(())
}

रजिस्ट्री-समर्थित SkillDocuments को filesystem skills के समान parser और hashing के माध्यम से बनाया जाता है; इनमें {resource name}/SKILL.md का वर्चुअल path होता है और कोई last_modified timestamp नहीं होता।

search_skills agent tool

SkillSearchTool LLM agents के लिए रजिस्ट्री खोज उपलब्ध कराता है। यह केवल-पठन और concurrency-safe है, इसलिए यह समानांतर tool dispatch में भाग लेता है:

use adk_skill::registry::{SkillRegistryClient, SkillRegistryConfig, SkillSearchTool};
use std::sync::Arc;

fn build_tool() -> adk_core::Result<SkillSearchTool> {
    let client = SkillRegistryClient::new_with_adc(SkillRegistryConfig::from_env()?)?;
    Ok(SkillSearchTool::new(Arc::new(client)))
}

इनपुट {"query": string, "top_k"?: integer} है; आउटपुट JSON array में {name, skillName, description} objects होते हैं, जिनमें सबसे अच्छा मिलान पहले आता है (API कोई score नहीं लौटाता)।

CLI

adk-rust binary को vertex-skill-registry feature के अंतर्गत दो केवल-पठन subcommands मिलते हैं:

[dependencies]
adk-cli = { version = "2.1.0", features = ["vertex-skill-registry"] }

# Semantic search (best match first)
adk-rust skills search "quarterly reporting" --top-k 5

# Materialize a skill package under .skills/<skill-id>/
adk-rust skills pull report-writer

# Pin a revision and choose the target directory
adk-rust skills pull report-writer --revision 3 --dir vendored-skills

दोनों commands --project/--location flags पढ़ते हैं और उपलब्ध न होने पर GOOGLE_CLOUD_PROJECT/GOOGLE_CLOUD_LOCATION पर fallback करते हैं। डाउनलोड की गई skills मानक skills layout (SKILL.md और उसका references/) में रखी जाती हैं, इसलिए skills list, skills match और agent skill discovery उन्हें तुरंत पहचान लेते हैं। कोई push command नहीं है — publishing platform tooling के माध्यम से होता है।