Agent Skills：Anthropic がまたやってくれた、マーケティング・コンセプト！

ここ数日、私の小红书（シャオホンシュ）、知乎、B站が Anthropic のAgent Skillsで埋め尽くされている。

あのインフルエンサーたちが「AgentのGPTモーメントが来た」「AIアプリのパラダイムが完全に覆された」と叫んでいるのを見ると、正直言って内容がひどすぎて笑ってしまう。今は確かにAIがホットトピックで、アクセスも稼ぎやすいから、流量目当ての連中がこんな薄っぺらい内容で稼ぎに出てきている。工学的な「プロンプト整理スキーム」を何か画期的な技術のように持ち上げるなんて、こういう情報ノイズは実際に開発している人たちにとって何の価値もない。

1. これってみんなのデフォルトのやり方じゃない？

複雑なAgentシステムを構築するとき、機能が増えるにつれて必ず直面する問題がある：複数の異なるプロンプトをどう処理するか？

これまでみんながやってきた方法を振り返ってみよう：

• 固定Workflow段階：これが最も原始的なやり方で、フローをハードコードする。最初にプロンプトAをロードし、その結果をステップ2のプロンプトBに渡す。ロジックはすべてコードにハードコードされていて、安定性はあるが極めて柔軟性に欠け、機能を1つ追加するたびに大量のコードを変更しなければならない。
• 意図分類（Router）段階：その後、みんな賢くなって、エントリーポイントで意図認識を行うようになった。Agentはまず分類器を通って、ユーザーが推敲を望んでいるのか、翻訳なのか、データ照会なのかを判断する。分類後に対応するプロンプトライブラリから関連ルールをロードする。これは実は現在の大多数の自律型AgentやRAGシステムの核となるロジックだ。

では、AnthropicのAgent Skillsは何をしたのか？　それは、皆が暗黙の了解としてデフォルトで動かしていたこのロジックを標準化しただけだ。