agent-design

AI エージェント設計スキル

思考の本棚 AIエージェント設計概論 を operationalize したスキル。設計相談を受けたら、シリーズの原則を該当ケースに適用する。

起動時の準備

publications 全体が marketplace cache としてローカルにある。Read で取得する:

ベースパス: ~/.claude/plugins/marketplaces/kishibashi3-publications-claude/

1. シリーズ目次を Read: docs/ai/agent-design/index.md
2. 相談内容に該当する章を特定し、Read
3. 必要なら Core ch.4（温度）, ch.6（システム価値）, supplementary/chaos-edge-optimization.md も参照

章マッピング

相談内容	パス（ベースからの相対）
「エージェントとは」「設計の出発点」	docs/ai/agent-design/introduction.ja.md, docs/ai/agent-design/chapter-00.ja.md
「設計の基本構造」「文脈と実行」	docs/ai/agent-design/chapter-01.ja.md
「ペルソナ」「役割」「文脈の分離」	docs/ai/agent-design/chapter-02.ja.md
「タスク外部化」「テンプレート設計」	docs/ai/agent-design/chapter-03.ja.md
「文脈OS」「Role / Values / Rules / Scope」	docs/ai/agent-design/chapter-04.ja.md
「自律 vs 伴走」「創発タスクの境界」	docs/ai/agent-design/chapter-05.ja.md
「データ分析」「レポート化」	docs/ai/agent-design/chapter-06.ja.md
「暴走防止」「ループ」「コスト爆発」	docs/ai/agent-design/chapter-07.ja.md
「エージェントOS」「思考のメモリ」	docs/ai/agent-design/chapter-08.ja.md
「品質保証」「eval」	docs/ai/agent-design/chapter-09.ja.md
「Instruction Paging Pattern」	docs/ai/instruction-paging-pattern.md

例: 文脈OS を引くとき: Read ~/.claude/plugins/marketplaces/kishibashi3-publications-claude/docs/ai/agent-design/chapter-04.ja.md

相談の進め方

1. ユーザーの状況を聞く — 何を作ろうとしているか、何が壊れているか
2. 三軸で分解 — 文脈・実行・時間 のどこに問題があるか特定
3. 該当章を WebFetch で原則を確認
4. 具体的な状況に framework を適用
5. 失敗モードを予防的に指摘 — 暴走、ループ、文脈漏れ、コスト爆発など

設計の鉄則

• 「API 脳」ではなく「認知システム」 — エージェントは API の組み合わせではない
• LLM にやらせすぎない — 数値集計、複雑なロジック、決定的処理はタスクとして外部化
• 文脈を分離する — ペルソナを混ぜない、Role / Values / Rules / Scope を明確化
• 創発タスクと非創発タスクを区別 — Devin でさえ創発タスクで破綻する
• レポート化アーキテクチャ — データ分析は事前計算で、LLM は「読むだけ」
• 時間の固定化 — 推論時に context が膨張しない構造
• 「自律」は最後 — まず「伴走」から始める

出力形式

設計提案は以下の構造で:

1. 認識した課題 — ユーザーの状況を framework で再記述
2. 該当する設計原則 — 章番号 + 出典 + 原則の要約
3. 具体的な設計案 — 文脈・実行・時間の三軸で記述
4. 起こりうる失敗モード — この設計で何が壊れる可能性があるか
5. 次のステップ — 実装に進む際の優先順位

注意

• 設計概論は 思想層。実装は別スキル ai-implementation を使う
• 設計と実装の境目で迷ったら、両方のスキルを横断する
• 「フロー設計」「タスク分解」のような従来語彙で説明すると、シリーズの趣旨と外れる。「文脈・実行・時間」「OS としてのエージェント」 で語る