この内容の概念
概念をたどって、関連する文章や制作を見つける。
その他の概念 (1)
概要
問い
成功した解答を、別の課題で再利用できるスキルに変えられるか。a2 は、データ変換の課題でこの問いを研究しています。
動作する部分
小さな Python エージェントに、道具、共有メモリ、出力検査、実行可能なスキルを組み合わせています。対象はレコードの正規化、情報源の照合、競合の検出、項目の選択です。スキル候補は保存前に独立した入力による外部検査を受けます。
評価
学習済みスキルを固定し、別の課題で履歴なしの解答、成功例を含む文脈、人が書いたスキル、無関係なスキルと比較します。品質、遅延、モデルと道具の呼び出し、観測されたトークン使用量を分けて記録します。
状態と限界
2026年10月13日に確認した資料では開発アルファ版です。オフラインのデモは人が書いたスキルの検証と再利用を示し、モデル学習の証拠ではありません。限定的な実学習の試行では検証済みスキルが記録されていますが、未完了の開発パイロットで効率の優位性は示されていません。複数 seed による固定評価と実利用者による検証は未完了です。このページの公開はソフトウェアの一般リリースを意味しません。
資料
a2 の README、設計、評価資料を2026年10月13日に確認した要約です。新しい実験は実行していません。
この取り組みからの文章
計画はなぜ実行を拒むのか
a2デモでスキルの版が変わると実行前に止まる仕組みと、コードの同一性と正しさの区別。
同じ仕事、翌日は別のファイル
二日分の合成CRM/ERPデモから、同じスキルの再利用、コードの完全一致、独立した結果確認を考える。
a2の最初の技術プレビュー
0.1.0a1の公開。検査できるデータ処理、再利用可能なスキル、技術プレビューの明示的な限界。
a2でたどる仕事の道のり
二つのレコードの例から、契約、実行経路、出力の確認、最後に残る記録をたどる。
エージェントはいつ止まるべきか
a2から考える完了、繰り返し、共有予算、不確かな処理、権限の境界。次の一歩の前に何を知る必要があるのか。
アイデアが動く道具になるまで
a2を通して考える、検証された解決策、再利用できるスキル、完了した仕事の間の距離。