■ 概要 非構造化データ（S3/GCS/Azure）を型付きデータセットに変換し、warehouse 速度でのクエリと LLM エージェント統合を実現する Python ライブラリ。 ■ 特徴・用途 - **Compute 層**：分散 Python による並列処理、チェックポイント復旧、インクリメンタル更新で大規模ファイルセットを効率処理 - **Dataset 層**：Pydantic スキーマ + バージョン管理 + ファイルポインタにより、型安全性と履歴管理を実現；同じ行セット上でベクトル検索も可能 - **Agent 層**：Knowledge Base（Markdown）と MCP 経由で Claude/Cursor/GitHub Copilot へ統合し、AI ワークフローが直接データを参照可能 ■ 結論 データパイプラインの出力を即座に再利用可能なスキーマ付き形式で固定化することで、エージェント型 AI のコンテキスト層として機能する；非構造化データの前処理コストを削減し、エージェント実装側の手間を大幅に減らす戦略的価値がある。