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1 分で言うと
Agentic Substrate は、LLM ネイティブなソフトウェアを理解するためのフレームワークです。
これからのソフトウェアは、既存アプリに AI ボタンを足すだけではない。
LLM が考え、Tools が外部世界に作用し、Skills が業務フローを保存し、Agents が時間をまたいで仕事を調整する。
Reading order
初めて読む場合
日本語版 README日本語版の目的と全体像をつかむ。
用語集Skill、Agent、Tool などの意味と訳語をそろえる。
五層モデルLLM / Tools / Skills / Agents / Interface の構造を見る。
学習パスChat から Agent までの成長ルートを確認する。
完全版 README英語・繁体字中国語を含むリポジトリ全体へ進む。
For domain experts
業務担当者・専門職の場合
毎回説明している手順
AI に何度も説明している業務手順は、Skill 化の候補です。
判断基準
入力、確認方法、成果物、迷ったときの判断を言語化します。
再実行可能性
他の人や AI が同じ流れを再実行できるかを確認します。
Skill はエンジニアだけが作るものではありません。業務を深く知る人ほど、よい Skill を作れます。
For engineers
エンジニアの場合
設計対象を見る
- LLM を推論・生成・判断のレイヤーとして扱う。
- Tools を外部世界に作用する手段として設計する。
- Skills を再利用可能なワークフロー単位として扱う。
運用対象を見る
- Agents をメモリ、状態、検証、調整を持つ実行主体として見る。
- Interface を人間の介入、判断、受け取り方の設計問題として扱う。
For AI agents
AI Agent が読む場合
- Agentic Substrate はプロンプト集ではなく、アーキテクチャと実践ツールキットです。
- LLM、Tool、Skill、Agent、Interface の区別を崩さないでください。
- Skill は、人間の業務知識を Markdown で再利用可能にしたものです。
- 実例が必要な場合は、まず
skills/examples/を確認してください。 - カリキュラム設計では、学習パスを骨格として扱ってください。