Manus AI がオープンスタンダードを採用: Agent Skills を統合してエージェントの新しい章を開く
一般的なアシスタントから専門的なエキスパートへ
人工知能 (AI) エージェントは、一般的なデジタルアシスタントから、複雑で専門的なタスクを処理できる強力なツールへと急速に進化しています。しかし、一般的なエージェントを特定の分野でエキスパートレベルに引き上げるには、膨大な量のコンテキスト、手続き的知識、専門的なスキルが必要です。この課題に対処するために、Anthropic は AI エージェントにモジュール式で再利用可能な能力を提供するために設計されたオープンスタンダードである Agent Skills を導入しました。
Manus AI では、最も強力で柔軟な汎用 AI エージェントを構築することに専念しています。オープンスタンダードが技術の進歩を促進する鍵であると固く信じています。したがって、Manus AI が Agent Skills オープンスタンダードを完全に統合し、私たちの能力を新たなレベルに引き上げ、ユーザーに前例のない可能性を解き放つことを発表できることを嬉しく思います。
Agent Skills とは何ですか？
Agent Skills は、専門知識、ワークフロー、ベストプラクティスを再利用可能なファイルシステムベースのリソースにパッケージ化する革新的なアプローチです。これを「新入社員のためのオンボーディングガイド」と考えることができます。一度限りの長い会話指示とは異なり、Skills は AI エージェントによって必要に応じて発見され、ロードされ、一般的なエージェントを特定のタスクを処理できるエキスパートに変えることができます。
このアーキテクチャの主な利点は次のとおりです：
•専門化: 法律レビュー、財務分析、ブランドコンテンツ作成など、特定のドメインに合わせて能力をカスタマイズします。
•再利用性: 一度作成すれば、複数の会話、プロジェクト、さらには異なる互換性のある AI エージェント製品全体で自動的に使用できます。
•構成可能性: 複数の独立した Skills を組み合わせて、複雑なマルチステップタスクを処理できる強力なワークフローを構築します。
Skills のコアユーザーバリュー
Skills を統合することで、ユーザーに次の2つの大きな利点をもたらすと信じています：
1. 個人のベストプラクティスを確立し、効率を向上させる
日常の仕事で、Manus AI と非常に成功したインタラクションを持ち、高効率で複雑なタスクを完了することがあります。今では、この成功したプロセスを個人の Skill にワンクリックでカプセル化できます。これは、特定のタスクに対するノウハウとベストプラクティスをキャプチャし、確立することに相当します。将来同じタスクを処理する必要があるとき、Skill を呼び出して成功したワークフローを確実に再現し、反復的な思考や試行錯誤を排除し、個人の生産性を大幅に向上させることができます。
2. 参入障壁を下げ、チームの専門知識を再利用する
チームにとって最も貴重な資産の1つは、メンバーの経験と知識です。私たちの「Team Skill Library」では、チームメンバーが検証済みの効率的な個人の Skills を共有できます。これにより、新しいまたは経験の浅いチームメンバーが「巨人の肩に立つ」ことができ、エキスパートメンバーが作成した Skills を使用してタスクを完了できます。これにより、参入障壁が劇的に下がり、チーム全体で知識の蓄積と流れが促進されます。
コアデザイン: 漸進的開示の力
Agent Skills の最も革新的なデザインは、その「漸進的開示」メカニズムです。この原則は、AI エージェントがタスクを処理する際に貴重なコンテキストウィンドウを最も効率的に活用できるようにします。Skill の内容は3つのレベルに分かれており、必要に応じてコンテキストにロードされるため、リソースの無駄を最小限に抑えます。
レベル | 内容 | ロード時間 | コンテキストコスト |
レベル 1: メタデータ | 名前と説明 | 起動時にロード | 非常に低い (~100 tokens/Skill) |
レベル 2: 指示 | SKILL.md ファイルのメインコンテンツ | Skill がトリガーされたときにロード | 中程度 (<5k tokens) |
レベル 3: リソース | スクリプト、参照ファイル、アセット | 必要に応じてロード | 参照されたときのみ消費 |
Manus AI と Agent Skills: 完璧な組み合わせ
Manus AI のコアアーキテクチャは、Agent Skills のデザイン哲学と完全に一致しており、シームレスな統合のための堅固な基盤を築いています。
•ネイティブアーキテクチャの互換性: Manus AI は、完全な Ubuntu ファイルシステムアクセスとシェル実行機能を備えた完全に隔離されたサンドボックス仮想マシン環境で動作します。これは、Agent Skills に必要な理想的な環境です。Skill ディレクトリを簡単に読み取り、SKILL.md ファイルを解析し、含まれる Python または Bash スクリプトを実行できます。
•完璧に補完する能力: Manus AI の強力なマルチツールコラボレーション能力（ブラウザ、コード実行、ファイル操作）と Skills の専門知識を組み合わせることで、大きな相乗効果を生み出します。たとえば、「市場調査」Skill は、Manus AI にブラウザツールを使用して特定のウェブサイトを訪問し、データ分析スクリプトを使用してダウンロードしたデータを処理し、最後にプリセットテンプレートに基づいて完全な市場分析レポートを生成するように指示できます。
•オープンスタンダードへのコミットメント: AI の未来はオープンで協力的であると信じています。オープンスタンダードとして、Agent Skills は複数の AI 製品やサービスが能力拡張のための統一フォーマットを共有することを可能にします。Skills を統合することで、Manus AI は自身の機能を強化するだけでなく、より相互接続された AI エコシステムの構築にも貢献します。
Skills と MCP の関係: 補完的であり、代替ではない
Manus AI エコシステムでは、Skills と Model Context Protocol (MCP) は異なる目標を持つが補完的な能力を持つ2つの技術です。
•MCP のコア目標は、標準化されたプロトコルを通じて AI が外部データソース（Gmail や Notion など）に安全かつ信頼性を持ってアクセスできるようにすることで、データサイロの問題を解決することです。データ接続層に焦点を当てています。
•Skill のコア目標は、ワークフローをカプセル化し再利用することです。外部サービスに接続するように設計されていませんが、Skill はコードスクリプト（Python スクリプトなど）を含めることで間接的に任意のサードパーティ API を呼び出すことができます。いくつかのシナリオでは、スクリプトの直接実行は、MCP サービスを介するよりもコンテキスト消費とデータアクセスの面で効率的である場合があります。
要約すると、MCP は Manus AI に標準化された「データパイプライン」を提供し、Skills はそれらのパイプラインを実行するための「操作マニュアル」を提供します。これらは一緒に Manus AI の強力で拡張可能なエコシステムを形成します。
特定のユースケース: Skills でデータソースを解放する
Mans AI には、SimilarWeb、YahooFinance、LinkedinSearch などの強力な組み込みデータソースが多数あります。過去には、これらは内部の未公開 API のようなものでした。各データソースを Skill としてカプセル化することで、これらの不透明なツールをユーザーにとって発見可能で理解可能なコンポーネントに変えています。ユーザーはスキルライブラリでこれらのデータソースを閲覧し、SKILL.md ファイルを読んでその機能とパラメータを理解し、安定して信頼性のある方法で呼び出すことができます。この変更により、プラットフォームの機能の使いやすさと発見可能性が大幅に向上します。
Manus Skills でワークフローを武装する
私たちの統合は、単にスタンダードを採用することを超えています。Skills を Manus AI の体験に欠かせない部分にする新機能を導入しています。
Manus で Skill を構築する
「Manus で Skill を構築する」機能を導入できることを嬉しく思います。Manus AI でタスクを完了し、その結果とプロセスに非常に満足した場合、今では Manus に「このワークフローを Skill にパッケージ化する」よう指示できます。Manus は成功したインタラクションフローを分析し、必要な SKILL.md ファイルを自動生成し、関連するスクリプトをバンドルします。これにより、効果的なプロセスが再利用可能な Skill にキャプチャされ、繰り返し使用したり他の人と共有したりできます。
正確で信頼性のあるトリガーメカニズム
必要な特定の Skill が必要なときに正確にアクティブになるように、チャットボックスでスラッシュコマンドを使用できるようになりました。/SKILL_NAME と入力することで、Manus に対応する Skill をロードするよう明示的に指示できます。このアクションにより、Manus が SKILL.md ファイルを読み取り、その指示をトリガーすることが保証され、エージェントの動作を正確に制御できます。
私たちの Skill 統合ロードマップ
Agent Skills のスムーズで強力な統合を確保するために、明確なロードマップを開発しました：
1.プロジェクトとコネクタの統合: まもなく、Skills を Manus プロジェクトに直接統合できるようになります。コネクタと組み合わせることで、日常業務の標準作業手順 (SOP) を深くカスタマイズし、高度に自動化されたインテリジェントなワークフローを作成できます。
2.Team Skill Library: チームプランユーザー向けに、Team Skill Library を導入します。メンバーは、実績のある個人の Skills をこの共有ライブラリに公開でき、組織全体で専門知識とプロセス経験のシームレスな共有を可能にし、協力的な改善と知識保持の文化を促進します。
未来は構成可能でオープン
私たちはエキサイティングな技術的転換点にいます。AI エージェントの未来は、構成可能で拡張可能でオープンです。Agent Skills や Model Context Protocol (MCP) などのオープンスタンダードが、インテリジェントで相互接続された AI ツールのネットワークへの道を開いています。
Mans AI は、この動きの積極的な参加者であることを誇りに思います。オープンスタンダードを採用することで、より強力な製品をユーザーに提供できるだけでなく、コミュニティ全体と協力して、より協力的で革新的な AI の未来を形作ることができると信じています。
この旅に参加することをお勧めします。