エージェントハーネス構築

エージェントの計画立案、ツール呼び出し、エラーからの回復、完了への収束を改善する際にこのスキルを使用してください。

コアモデル

エージェントの出力品質は以下の要素によって制約されます：

1. アクションスペースの品質
2. オブザベーションの品質
3. リカバリーの品質
4. コンテキストバジェットの品質

アクションスペース設計

1. 安定した明示的なツール名を使用する。
2. 入力はスキーマファーストで狭く保つ。
3. 決定論的な出力形式を返す。
4. 分離が不可能な場合を除き、汎用ツールを避ける。

粒度ルール

• ハイリスク操作（デプロイ、マイグレーション、権限）にはマイクロツールを使用する。
• 一般的な編集/読み取り/検索ループにはミディアムツールを使用する。
• ラウンドトリップのオーバーヘッドが支配的なコストである場合にのみマクロツールを使用する。

オブザベーション設計

すべてのツールレスポンスには以下を含める：

• status: success|warning|error
• summary: 結果の1行要約
• next_actions: 実行可能なフォローアップ
• artifacts: ファイルパス / ID

エラーリカバリー契約

すべてのエラーパスに以下を含める：

• 根本原因のヒント
• 安全なリトライ手順
• 明示的な停止条件

コンテキストバジェット管理

1. システムプロンプトは最小限で不変に保つ。
2. 大きなガイダンスはオンデマンドで読み込むスキルに移動する。
3. 長いドキュメントのインライン化よりファイル参照を優先する。
4. 任意のトークン閾値ではなくフェーズ境界でコンパクト化する。

アーキテクチャパターンガイダンス

• ReAct: パスが不確定な探索的タスクに最適。
• Function-calling: 構造化された決定論的フローに最適。
• ハイブリッド（推奨）: ReActプランニング + 型付きツール実行。

ベンチマーク

追跡項目：

• 完了率
• タスクあたりのリトライ回数
• pass@1およびpass@3
• 成功タスクあたりのコスト

アンチパターン

• セマンティクスが重複するツールが多すぎる。
• リカバリーヒントのない不透明なツール出力。
• 次のステップのないエラーのみの出力。
• 無関係な参照によるコンテキストの過負荷。