アントロピック（Anthropic）が「AIエージェントを構築するのではなく、スキルを構築せよ」と提唱し、AI開発のアプローチに変化をもたらしつつある。2025年はAIエージェントの発展が目立つ年とされ、3つの主なアーキテクチャが登場している。その中でアントロピックが推進する「LLMスキル（Modular Capabilities）」は、従来の単一エージェントや複数エージェントの連携に代わる第三のアーキテクチャとして注目されている。このアプローチは、大規模言語モデル（LLM）に「スキル」として再利用可能な機能（例：画面操作、ドキュメント処理、天気情報取得）を動的に拡張する仕組み。これにより、複雑なエージェントの構築を避け、効率的で柔軟なAIシステムの構築が可能になる。 アントロピックのスキルは、特定のツールに依存せず、一般的なコンピュータ操作（クリック、入力、GUI操作）を学習済み。これにより、AIが現実世界のタスクに即座に応用できる。開発者は、Pythonスクリプトとメタデータ（SKILL.md）で定義したスキルを、Claude 3.5 Sonnetなどのモデルに動的に統合。実際の例として、天気情報取得スキルを構築し、Macのターミナル上でAPIキーを設定して動作確認。最初は「Paris France」と入力したが404エラー。しかし、AIは「Paris」に簡略化して再試行し、成功。最終的に、天気情報をもとに自然な日本語の回答を生成した。 このように、スキルベースのアーキテクチャは、エージェントの過剰な複雑化を回避し、信頼性と再利用性を高める。アントロピックは、AIの「上位層」に位置づけ、開発者に「再利用可能なモジュール」の提供に注力。これにより、企業はAIの開発リスクを低減し、実用的なAIアプリケーションの構築が加速する。AIの未来は、単なる「エージェント」の創出ではなく、信頼性の高い「スキル」の積み重ねにかかっている。