これはおそらく私が書いた最も現実的な AI 科学 (ポピュラーサイエンス) 記事です: ハウスキーパーの視点からエージェントと MCP を理解する。 家の掃除をするためにハウスキーパーを雇いました。彼女は高校卒業でしたが、ハウスキーピング会社で専門的なトレーニングを受け、様々な家族に合わせた掃除の方法や様々な掃除道具の使い方を学んでいました。 もちろん、彼女は全ての道具の使い方を覚えているわけではありませんでした。そこで、ハウスキーピング会社は彼女に「ハウスキーピングスキルマニュアル」を配布しました。このマニュアルは2部構成で、1つは目次で、様々なスキルを簡潔に紹介しています。文章は長くなく、ハウスキーパーはそれぞれの仕事の前に目次を読み、必要な時に思い出せるようにしていました。 「家庭サービススキルハンドブック」のもう一つのパートは、各スキルの詳細な紹介です。詳細な紹介では、各スキルのやり方だけでなく、一部のスキルについてはマニュアルも提供されており、中には道具を使うものも含まれています。 ハウスキーピング会社は、スマートホーム プロトコルをサポートするカスタマイズされたタブレット コンピューターもハウスキーパーに提供し、このプロトコルをサポートするすべての家電製品に接続して操作できるようにしました。 効率を上げるため、ハウスキーピング会社は彼女にポータブルロボット掃除機も提供し、彼女は毎回それを車に積んで持ち歩き、掃除作業の一部にはロボット掃除機を直接使用しました。 家政婦さんに頻繁に掃除をお願いしているので、トラブルを避けるために、家の基本情報をマニュアルにまとめました。こうすることで、家政婦さんが家の掃除の仕方をより正確に把握できるようになります。家政婦さんはとてもプロフェッショナルで、毎回の作業後に詳細な作業記録を書いてくれるので、次回来られた時に確認することができます。 この取扱説明書があるにもかかわらず、私は家に帰るたびに「おばさん、明日は家でパーティーをするから、リビングをきれいに整頓しておいてね」と彼女に念を押しておかなければなりません。 --- 私がこうして言っているのは、家政婦を雇っていることを自慢するためでも、この家事代行会社を宣伝するためでもありません。むしろ、一般的な AI 用語のいくつかを「説明」するためです。 - 家事手伝い: 基本的な知識 (大規模な言語モデルに類似) を持ち、計画とツールの使用をトレーニングされた AI エージェント。 - ロボット掃除機：サブエージェントは、プロフェッショナルで自律的な実行者です。メインAI（掃除婦）は委任と監督を担当し、ロボット（サブエージェント）は具体的な実行を担当します。これにより、メインAIのエネルギー（コンテキストウィンドウ）が大幅に解放され、より重要なタスクを実行できるようになります。 - スマートホームプロトコル：MCP（モデルコンテキストプロトコル）。スマートホームプロトコルは、家電製品の統一規格です。スマートホームプロトコル（MCPプロトコル）をサポートする家電製品やツールはすべて、ハウスキーパーで使用できます。 - ハウスキーピング スキル ハンドブック: スキルは、エージェントがトレーニングを受けていないスキルを習得するのに役立ちます。これらのスキルは、「動的にロード」され、「段階的に公開」されます。 「動的ロード」とは、ハウスキーパーが特定のスキルを使用する必要がある場合にのみ、「ハウスキーピング スキル マニュアル」でそのスキルの詳細を検索することを意味します。 「段階的な開示」の意味はさらに一歩進んでいます。叔母さんは最初からマニュアル全体を読むのではなく、作業を始める前に目次（メタデータ、約100語）をざっと見て、「ああ、このスキルは今の私の仕事に関係があるんだ」と考えます。そしてマニュアルを開いて、特定の章（完全な説明、5000語未満）を読みます。 メリットは何でしょうか？それは、脳のパワー（とコンテキストウィンドウ）を節約することです。乳母が最も必要な時に、最小限の「脳のパワー」で、最も重要な専門知識を習得できるようになります。 - マイホーム：私の家に関する取扱説明書や歴史情報を保存するプロジェクト。 上記の例えが、これらの概念をより深く理解するのに役立つことを願っています。 ⚠️ これらの類推は、これらの概念を理解するのに役立つだけであり、この知識の詳細な学習と理解に取って代わるものではないことに注意することが重要です。
- 家に行くたびに「プロンプト」と言います。これは一度きりの、すぐに実行できる指示です。おばさんはそれを聞いて、ただ実行するだけです。