Claude Codeで「エージェントを作るな、スキルを作れ」　AnthropicのAI構築術

　AIエージェントの導入では、用途ごとに専用のエージェントを増やすほど開発や保守が複雑になる。Anthropicはこの発想を転換し、エージェント本体は共通化した上で、業務ノウハウを「Agent Skills」（エージェントスキル）として外から与えるべきだと説く。スキルは手順書やスクリプトをまとめたフォルダに近く、必要になった時だけ読み込む“段階的開示”でコンテキストの圧迫も避ける。外部システムにつなぐMCPが「接続」を担い、スキルが「専門知識」を補う構造だ。

　もう一つの分かれ目が、どのモデルを使うかである。同社はトークン単価ではなく、タスクを終えるまでの総費用“Cost-per-task”で比べるべきだとし、まず高性能モデルで到達できる品質を確かめてから下位モデルへ広げる手順を示す。推論に費やす計算量を変える“Effort Level”との組み合わせで評価することも欠かせない。

　本資料は、企業が何を共通化し、どこに独自のノウハウを持たせるべきかを整理する。安価なモデルに作業を任せ、難所だけ上位モデルに助言させる“アドバイザー戦略”では、全工程を最上位モデルに任せる場合の63％の料金で、スコアの差を10％以内に収めた例も紹介する。