AGENTS.mdとSkillsで始めるAIエージェント活用

Agentic Tokyo #1
https://aibuilders.connpass.com/event/394175/

Transcript

1. 1 © 2025 Leverages Co., Ltd. AGENTS.mdとSkillsで始める AIエージェント活用 〜Agentが迷わず働ける環境をつくる〜
2. 2 © 2025 Leverages Co., Ltd. 自己紹介
3. 3 © 2025 Leverages Co., Ltd. 苑田 朝彰 普段の業務内容 • AI エージェント開発（Google ADK, Strands Agent） • ローカルLLM • 社内AI推進（AI駆動開発、Agent開発） • クラウド（AWS, Google Cloud） 資格 • AWS Community Builders（ML） • 甲賀流忍者検定（中級） 趣味 • 月一で面白いことをするのにハマってます ◦ Spartanレース ◦ 100kmウォーキング ◦ 無人島かくれんぼ ◦ 滝行 SNS • https://x.com/sonoda_mj • https://zenn.dev/tomomj • https://note.com/sonoda_mj Tomotada Sonoda レバレジーズ株式会社 システム本部/テクノロジー戦略室/AIエージェント開発チーム 自己紹介
4. 4 © 2025 Leverages Co., Ltd. Contents 背景 Agentの概要 AGEN .mdの話 killsの話 使い分けと実践例 まとめ 01. 02. 03. 04. 05. 06.
5. 5 © 2025 Leverages Co., Ltd. 背景
6. 6 © 2025 Leverages Co., Ltd. AI Agentは賢いが、出力にブレがある。 AI Agentは賢くても、実務では前提不足や属人化によって出力がブレやすい傾向があります。 AGENTS.mdとSkillsで前提や作業手順を共有することで、再現性ある活用に近づけることが可能です。 Before After ユーザー AI Agent ログイン機能を作りたい！ （frontendはNext.jsでbackendはPython でinfraはAWS） 毎回プロンプトで前提を補う ユーザー ログイン機能を作りたい！ 前提が共有され、出力が安定する Next.js TypeScript Google Cloud Next.js Python AWS 出力がブレる 成果物 成果物 Skillsを参照して 生成される AGENTS .md Skills AI Agent
7. 7 © 2025 Leverages Co., Ltd. Agentの概要
8. 8 © 2025 Leverages Co., Ltd. AI Agentとは AI Agentは、目的に向かって必要に応じて計画し、必要な情報を読み、ツールを使いながら、複数ステッ プの作業を進める仕組みです。 AI Agentを支える要素 Instructions : どう振る舞うか決める - システムプロンプト - AGENTS.md - Skills Context : 前提や参照情報を持つ - 会話履歴 - 参照ファイル - リポジトリ情報 Tools：外部システムや実行環境を操作する - MCP経由のツール - API - Shell - File edit 目的 情報を読む ツールを使う 計画 結果を返す AI Agentの動き 引用：https://openai.github.io/openai-agents-python/agents
9. 9 © 2025 Leverages Co., Ltd. AGENTS.mdの話
10. 10 © 2025 Leverages Co., Ltd. AGENTS.mdとは AGENTS.mdは、AIエージェント向けのREADMEです。人間向けのREADMEやCONTRIBUTINGがあるよ うに、Agentにもプロジェクトのルールを伝える必要があります。AAIF公式Projectsの一つ。 # AGENTS.md ## Project Overview このリポジトリは社内向けのAIエージェント基盤 です。 ## Commands - npm install - npm test - npm run lint ## Coding Rules - API層にビジネスロジックを書かない - DBアクセスはrepositories配下にまとめる ## Pull Request - 変更理由を書く - テスト結果を書く ユーザー このリポジトリはモノレポです。 PRを出す時は変更理由 を書くこと。 テストは npm test を使っ て。 わかった！！！ AGENTS .md AI Agent 毎回プロンプトで説明していた前提を、リポジトリ側に置く 引用：https://agents.md/
11. 11 © 2025 Leverages Co., Ltd. Skillsの話
12. 12 © 2025 Leverages Co., Ltd. Skillsとは Skillsは、Agentにタスクごとの専門能力を追加する仕組みです。 特定の作業に必要な知識・手順・リ ソース・スクリプトをまとめておき、必要なときにAgentが参照します。AAIF公式Projectではない。 --- name: api-design description: API設計を行うときに使用する --- # API Design Skill ## Goal 既存仕様と互換性を保ちながら APIを設計する ## Steps 1. 既存APIの命名規則を確認する 2. request / response schemaを定義する 3. 認証・認可の要否を確認する 4. エラー設計を確認する 5. OpenAPIやドキュメント更新を確認する ## Output - Endpoint - Request / Response - Error Pattern - Security Notes 要件定義 API設計 バックエンド実装 フロントエンド実装 DB/Migration インフラ レビュー セキュリティ PR作成 テスト Skills ユーザー招待APIを追加する場合
13. 13 © 2025 Leverages Co., Ltd. 使い分けと実践例
14. 14 © 2025 Leverages Co., Ltd. AGENTS.mdとSkillsの使い分け AGENTS.mdは「このプロジェクトでどう動くべきか」、Skillsは「タスクに応じて呼び出す専門能力」を Agentに渡すものです。 AGENTS.md Skills AI Agent Agentの作業環境・振る舞いを整える タスクに応じて専門能力を呼び出す - テスト方法 - ディレクトリ構成 - アーキテクチャ方針 - コーディング規約 - PRルール - 禁止事項 プロジェクトのルール 成果物 AI Agent 成果物 成果物 バックエンド実装 セキュリティ 要件定義 インフラ Skills
15. 15 © 2025 Leverages Co., Ltd. 事例１: ハッカソンでの新機能開発Agent ハッカソンでは毎回プロジェクトが違いますが、新機能開発の流れはかなり似ています。 そのため、プロジェクト固有の作法はAGENTS.mdにまとめ、共通して使える開発の進め方はSkillsとして 持ち運んでいます。 - モノレポ構成の詳細 - Makeコマンドの説明 - コーディングスタイル - テスト - コミット、 PRのやり方 AGENTS.md (プロジェクトのルール ) バックエンド実装 - FastAPI / pytest / Ruff - services / repositories / routers の責務分離 - 認証・プロフィール・マッチング処理の検証方針 フロントエンド実装 - Next.js App Router - React Query / Zustand - UI変更時のテスト・認証状態の注意 インフラ - Terraform / AWS - state / plan / apply の注意 - リポジトリ固有の運用 PRレビュー - コメント確認 / 影響範囲調査 - 必要なら修正・検証・push・返信 ユーザー テンプレートを 複製
16. 16 © 2025 Leverages Co., Ltd. 事例２: Dify環境構築タスクをAgentが迷わない形にする 完全自動化できそうでも、実際には環境ごとの差分や確認ポイントがあり、手作業が残りやすいです。 こうしたタスクは、AGENTS.mdでリポジトリの前提や探索の入口を共有し、Skillでタスク固有の手順を 渡すことで、Agentが安定して進めやすくなります。 ユーザー 新しいDify環境を 構築したい 環境作成Skill 環境変数追加 PR作成 コード作成 (Terraform) マージ AI Agentによる処理 - モノレポ構成の詳細 - コマンドの説明 - コーディングスタイル - テスト - コミット・PRのやり方 AGENTS.md (プロジェクトのルール ) 人間による 確認・仕上げ PR確認 一部手作業 （確認・初期設定）
17. 17 © 2025 Leverages Co., Ltd. 事例３: 人間の固定タスクをAgent用の手順に落とし込む Skillsは一度作って終わりではなく、実際に使いながら改善していきます。 まず人間が固定タスクを実施してPRを作り、その内容からAgentに渡すべき前提や手順を抽出します。 最初のうちは人間が挙動を確認し、足りない点をAGENTS.mdやSkillsに反映しながら再利用できる形にし ていきます。 人間が確認 マージ Yes No PR作成 固定タスク実行 PRをもとに AGENTS.md / Skills作成 Agentで再実行 人間の作業 AGENTS.md / Skills整備
18. 18 © 2025 Leverages Co., Ltd. まとめ
19. 19 © 2025 Leverages Co., Ltd. まとめ 1. Agent活用では、モデル性能だけでなく文脈設計が重要 2. AGENTS.mdは、プロジェクトの作法をAgentに渡す 3. Skillsは、タスクごとの専門能力をAgentに渡す 4. 人間の作業やレビュー結果をもとに、AGENTS.mdとSkillsを改善する
20. 20 © 2025 Leverages Co., Ltd. ご清聴ありがとう ございました！！