■ 概要 大規模言語モデル（LLM）の性能を、特定の業務フローや専門知識に合わせて体系的に拡張・制御するための「行動定義・知識モジュール（Skill）」群。 ■ 特徴・用途 単なるプロンプトエンジニアリングを超え、リソースや一連のワークフロー全体をメタデータとして構造化し、LLMの処理能力を「目的指向型」に限定・最適化できる点。複雑な企業ワークフローやマルチステップの専門タスク（例：データ分析、ブランドガイドライン準拠のドキュメント生成）を、再現性の高い手順として実装するための標準的な開発フレームワークを提供する。 ■ 結論 AIエージェント開発のパラダイムシフトを示しており、将来的にLLMへの外部知識やアクションの組み込みにおいて、必須のアーキテクチャパターンとなる。