Anthropicが、AIエージェント開発の常識を覆すガイドを無料で公開しました。
トークンの使用量を劇的に削減し、より多くのツールを効率的に扱えるようになります。
AI開発者必見の内容で、ブックマーク推奨です。
その驚くべき手法を8つのポイントにまとめました。
1. トークン効率の問題
現在のAIエージェントは、ツール定義を最初に全て読み込むため、トークン消費が膨大になる課題がありました。複雑なワークフローでは、15万トークンを超えることも珍しくありません。
2. 「コードとしてのAPI」アプローチ
この手法では、MCPサーバーを直接呼び出す代わりに、TypeScriptモジュールのようなコードAPIとして提供。これにより、ある事例ではトークン使用量が15万から2,000に激減。実に98.7%もの削減を実現しました。
3. 段階的なツール発見
一度に全てのツール定義を読み込むのではなく、ファイルシステム探索などを通じて、そのタスクに必要な定義のみを動的に読み込みます。これにより、コンテキストの肥大化やトークン過多の問題を根本的に解決します。
4. 環境内でのデータ処理
データのフィルタリングや集計などを、モデルに渡す前にコード実行環境内で行います。例えば、1万行のスプレッドシートから関連する5行だけを抽出する、といった処理が可能です。
5. 優れた制御フロー
ループ、条件分岐、エラーハンドリングといった処理を、個別のツールコールを連鎖させるのではなく、ネイティブなコードとして記述。これにより、遅延とトークン消費の両方を削減できます。
6. プライバシーの向上
機密データがモデルのコンテキストウィンドウに入ることなく、ワークフロー内を流れるように設計できます。明示的にログ記録または返された値のみがモデルに表示され、PIIの自動トークン化機能もオプションで利用可能です。
7. 状態の永続化
エージェントは中間結果をファイルに保存できるため、後で作業を再開できます。これにより、長時間のタスクを実行したり、進捗を段階的に追跡したりすることが可能になります。
8. 再利用可能なスキル
エージェントは、作成したコードを「SKILL .MD」ドキュメント付きの再利用可能な関数として保存できます。これにより、より高度な能力を持つライブラリを段階的に構築していくことができます。