AIエージェント運用を「モデル依存」から脱却させる——SKILL.mdによるコンテキスト税の解決

Anthropic 主催のカンファレンス『Code with Claude 2026』で、Warp の Petra Donka 氏が登壇したセッションの分析記事。「ほぼ動くが信頼できない」というエージェント開発の中間地帯から脱する方法を、社内エージェント Buzz の実装例を通じて解説。プロンプト最適化から脱し、フィードバックループとチーム学習の仕組みを設計することの重要性を指摘している。

PostgreSQL + TypeScript + Claude Agent SDK で実装した「ミハシラ」というシステムでは、業務オントロジーを YAML で宣言すると、エージェントが使うツール群が完全に機械的に生成される。オブジェクトから query_* / get_* ツール、アクションから action_* ツールが導出され、パラメータスキーマも型に応じて自動変換される仕組み。

AIエージェントに新ツールを追加しても選ばれない原因は能力不足ではなく、文脈の入口設計にある。ToolAnchor や AI Agents Do Not Fail Alone の知見から、受付・選択・実行の3ゲートに文脈を分け、ツール選択の判定をコードで明文化する方法を紹介。ツール説明より分岐テストケースを重視することで、モデル更新後も挙動が安定する。

Claude Code がリーダーとして計画を立て、Codex が実装する協業体制を agmsg（エージェント間メッセージ）と herdr（複数エージェント管理）の 2 つのツールで実現。人間の作業は初期指示と承認判断に絞られ、複数プロジェクトを並行で進められる仕組みを紹介。