AI スキルと機能
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エージェントスキル：再利用可能な機能パッケージ
「スキル」とは何か——エージェントが必要に応じて読み込む、指示・スクリプト・素材を備えたフォルダ。
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長時間稼働エージェントのコンテキスト工学
マルチターン・エージェントの劣化を防ぐ 4 手法：圧縮（切り詰めでなく）、構造化メモ、サブエージェント分離、都度取得。
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ツール呼び出し：エージェントに行動させる
エージェントが外部関数を確実に選択・実行する仕組み——スキーマ設計、引数検証、失敗からの回復。
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エージェント挙動の評価
出荷前に評価器を整える——評価セット、採点器、そして「コードかモデルか」の取舍。
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実際に効く検索拡張
多くの RAG パイプラインが冴えない理由と、効く打ち手：チャンク分割、ハイブリッド検索、再ランク、引用の規律。
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マルチエージェント編成パターン
いつ分割すべきか、4 つの協調トポロジー、そして多くのタスクは分割不要である理由。
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ガードレールと安全な既定値
エージェント行動の多層防御：入力スクリーニング、権限ゲート、サンドボックス、不可逆スイッチの「既定は安全」設計。
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構造化出力パターン
毎回機械可読な結果を得る：明示的契約、列挙の規律、NULL の逃げ道、検証・修復ループ。
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MCP：ツールでエージェントを拡張する
Model Context Protocol がどうツール統合を標準化するか——サーバー、トランスポート、そして自作グルーコードに勝つ場面。
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信頼できるエージェントワークフローの設計
長時間タスクを現実から守る：冪等性、チェックポイント、再開可能性、明示的な失敗状態。