AI Agent ArchitectureMCPの、その先へ

エージェントがSkills・Tools・Protocolをどのように発見・オーケストレーションするかを体系化

コンセプト・ビジョン

なぜ「ブレない参照先」が必要なのか — AI駆動開発の核心思想と、AIの根本的な制約の克服方法。

ビジョンを読む

外部連携レイヤー — リアルタイムデータソース・API・サービスへの標準化されたプロトコルによる接続。

MCPを学ぶ

MCPのリアルタイム能力を補完する静的な知識・判断基準 — テンプレート、ルール、ドメイン専門知識。

Skillsを探る

サブエージェント、オーケストレーションパターン、Agent-to-Agentプロトコル — 自律エージェントの協調方法。

エージェントを知る

MCP・Skills・Agentの三層モデルと、本番運用可能なシステムへの構成方法。

アーキテクチャを見る

構築の優先度、構成パターン、MCP・Skill構築の実践的ロードマップ。

戦略を見る

ご注意: 本ドキュメントは、著者がClaudeを活用してAIエージェントシステムを構築・運用する中で得た実践的知見をまとめたものです。Anthropic社やその他の組織の公式ドキュメントではありません。ご意見・ご議論は GitHub Issues にてお気軽にどうぞ。