自己進化型AIエージェントとOpenSpace：スキル、MCP、系統、低コスト再利用

このチュートリアルでは、OpenSpaceをColabでセットアップし、スパースチェックアウトでリポジトリをクローンしてパッケージをインストールします。モデルの認証情報（Anthropic/OpenAI）、ワークスペース変数を設定し、非同期Python APIを介して給与計算タスクを実行します。OpenSpaceはタスク実行中にスキルを進化させ、それらをSQLiteに保存し、origin（FIX、DERIVED、CAPTURED）などのメタデータとともに管理します。2つ目の関連する給与計算タスクでは、以前に進化したスキルを再利用し、低コストでの再利用が示されます。カスタムSKILL.md（colab-csv-report）が作成され、エージェントによって自動発見されます。また、ホストスキル（delegate-task、skill-discovery）がステージングされます。ストリーミング可能なHTTPトランスポートを使用するMCPサーバーが起動され、プローブされます。オプションで、スキルをクラウドにアップロードできます。ショーケースデータベースを調べると、60以上のスキル進化と系統・品質メタデータが確認できます。チュートリアルでは、OpenSpaceが再利用とトークン使用量削減による自己改善型エージェントワークフローを実現すると結論づけています。