Japanese Reading Path
Agentic Substrate 日本語版
Chat から Agent へ。LLM、Tools、Skills、Agents、Interfaces を五層モデルで理解し、業務フローを AI が再利用できる形にするための学習地図です。
For Japanese Readers
日本の業務・研修・DX 文脈で読む
AI 初学者
チャット AI の使い方から始めて、どの仕事にツール、Skill、Agent が必要かを整理します。
業務担当者
属人化している手順、判断基準、確認方法を AI が再利用できる Skill として言語化します。
開発者・設計者
LLM を単なる API ではなく、Tools、Skills、Agents、Interfaces を含むスタックとして設計します。
Five-Layer Model
五層モデル
L5Interface - 人間が AI と出会う場所。Chat、CLI、IDE、Web、API など。
L4Agent - 目的、記憶、状態、複数ステップの調整を持つ実行主体。
L3Skill - 業務手順、判断基準、検証方法、成果物を再利用可能にしたもの。
L2Tools - ファイル、Web、コード、API、データなど、AI が外部世界に作用する手段。
L1LLM Computation - 理解、推論、生成を行う計算レイヤー。
Core Shift
チャット AI の利用者から、AI 業務フローの設計者へ
Before
毎回 AI に同じ背景、同じ手順、同じ確認ポイントを説明する。出力は便利だが、業務知識は蓄積されない。
After
業務手順を Skill として保存し、Agent が必要な Tool と人間の判断点を組み合わせて仕事を進める。