AIエージェントの実行環境ツール開発が、今後のAI統合の鍵となる可能性がある。現在、ツール、関数、スキルといった用語は互換的に使われており、これらはAIエージェントの「手足」として外部システムとの連携を可能にするインターフェースとして機能する。MCP（Model Control Protocol）は、こうした統合をデジタルなUSB-C接続にたとえ、一貫性と互換性を高める仕組みを目指している。 しかし、AIエージェントの実力を左右するのは、外部システムとの統合の質と制御力である。特に、一つのエージェントが多数のツールを扱える状況では、ツールの検索とランク付けの重要性が増している。Anthropicの提唱する「スキルの構築」は、LLMがタスクに応じて自らツールやスキルを生成・作成するプロセスを意味する。理想は、AIエージェントが必要に応じて即時に統合コードを生成・修正できる点にある。 近年の研究「Test-Time Tool Evolution」は、この理想を実現する可能性を示している。この手法では、推論時にAIが実行可能なツールを合成・検証・改善することができ、62％の精度を達成。これにより、エージェントがタスクに応じて動的にツールを生成・最適化する実用性が実証された。 一方で、開発者はAIを「高度な自動補完」の延長として捉え、強力な文脈理解と計画能力を重視している。AIエージェントはこれらの要素を内包するが、自律的な振る舞いや自己コード生成による不安定性、リスクへの懸念は依然として残っている。その対策として、Dockerコンテナやサンドボックスは、AIによるコード生成の安全な実行を支える主要な手段として広く採用されている。 現行のツールシステムには二つの課題がある。第一に、ツールが少なすぎ、分散しており、形式もプロジェクトごとに異なり、統一性に欠けること。第二に、科学分野では専門的なツールが希少で、整然と整理されていない。このため、事前に完璧なツールライブラリを手作業で構築することは現実的ではない。 研究は、固定されたツールライブラリから、動的に必要に応じて生成される「柔軟なツール生成」への移行を提唱している。AIエージェントは空のライブラリから始まり、問題に特化したPython関数を生成。隔離環境で検証し、再利用可能な原子単位に分解する。このアプローチが、AIエージェントの実用性と拡張性を飛躍的に高める可能性を秘めている。