重要ポイント

  • Microsoftは、スキル設計の前に「モデル単体でどこまでできるか」を測るべきだと述べています。
  • スキルは、モデルが苦手な残りの10%を埋める最小限の内容に絞る方がよいと整理しています。
  • トークン予算を食い潰す oversized skill は、精度だけでなく他ツールとの共存も悪化させます。

初心者向け補足

AIに何かを教える時、全部書いた方が親切に見えるかもしれません。でもモデルは既に多くの一般知識を持っているので、同じ説明を長く渡すと、むしろ必要な最新情報や作業中の文脈が入らなくなります。これは人間に長すぎる引き継ぎ資料を渡して大事な点が埋もれるのに少し似ています。

自分のコメント

スキル設計の失敗は、技術不足というより「足し算しすぎ」にあることが多いです。測ってから削る、という発想は地味ですが、エージェント品質を安定させる近道だと思います。

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