somnia-agents-llm-inference
Somnia上のLLM Inferenceエージェントについての詳細なリファレンスです。スマートコントラクトから決定論的なオンチェーンLLM(Qwen3-30B)を実行できます。4つの関数(inferString、inferNumber、inferChat、inferToolsChat)、MCPツール呼び出し、オンチェーンツールのyield/resumeパターン、許容値の制約、思考の連鎖に対応しています。AI モデレーション、分類、要約、感情スコアリング、またはLLMがオンチェーン呼び出しの判断を行う必要なエージェント型DeFi ボットの構築時にご利用ください。
description の原文を見る
Deep-dive reference for the LLM Inference agent on Somnia — invoke a deterministic on-chain LLM (Qwen3-30B) from smart contracts. Covers the 4 functions (inferString, inferNumber, inferChat, inferToolsChat), MCP tool calling, on-chain tool yield/resume pattern, allowed-values constraints, and chain-of-thought. Use when building AI moderation, classification, summarization, sentiment scoring, or agentic DeFi bots that need an LLM to decide which on-chain calls to make.
SKILL.md 本文
LLM 推論エージェント
LLM 推論エージェント(llm-inference)は、スマートコントラクトにオンチェーン決定論的 LLM へのアクセス権を与えます。Qwen3-30B は固定シードと temperature = 0 で動作するため、すべてのバリデータが独立してバイト単位で同一の出力を生成します。これにより AI 結果についてのコンセンサスが可能になります。
リクエストライフサイクル、ガスモデル、コールバックパターンについては、まず
somnia-agentsスキルを参照してください。このドキュメントでは、エージェント固有の ABI と注意点のみをカバーします。
識別情報
| フィールド | 値 |
|---|---|
agentId | 12847293847561029384 |
| エージェント単価 | 0.07(整数トークン — Mainnet では SOMI、Testnet では STT) |
| デフォルトコンセンサス | 多数決 — 決定論的、バイト単位で同一の出力 |
| 信頼のソース | |
メソッド
| 関数 | 目的 |
|---|---|
| `inferS |
...
詳細情報
- 作者
- emrestay
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/8
Source: https://github.com/emrestay/somnia-agents-skills / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。