おはようございます、Ryokoです。10月25日のAIニュースは8本です。
Anthropicが、Agent Skillsの標準を業界団体に渡しました。一度書いたスキルを使い回す土台が、一社の都合で変わりにくくなります。
Anthropicが、AIエージェントに作業手順や専門知識を教える仕組み、Agent Skillsの標準を寄贈しました。
寄贈先は、Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundation、略してAAIFです。
渡したのは、Agent Skillsの名前とロゴ、GitHubの組織、そしてagentskills.ioのドメインです。
AAIFは、Anthropic・Block・OpenAIが共同で設立した団体です。MCPも、すでにここへ寄贈されています。
スキルとは、SKILL.mdというファイルに、必要なスクリプトや資料を添えたフォルダのことです。
SKILL.mdに最低限要るのは、名前と説明の2つだけです。
エージェントは起動したとき、各スキルの名前と説明だけを読んでおきます。
そして、そのスキルに当たる作業をするときに、本文を読み込みます。段階的に読み込む仕組みです。
Agent Skillsは2025年12月に標準として公開され、これまでに70以上のエージェント製品が取り込みました。
その中には、ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Codeも入っています。
Anthropicの発表では、公開されたスキルは100万件、インストールは約2億8,000万件にのぼります。
今後は、Anthropic・Google・OpenAIなどのエンジニアが、個人として標準を保守していきます。
まとめ役のリードメンテナーは、David Soria Parra氏とMahesh Murag氏です。
最初のロードマップ案には、版ごとのリリースと、正式な提案の手続きが入っています。
もう1つは、スキルを書く人と入れる人に向けたセキュリティの指針です。
一度書いたスキルを、Claude Code、Codex、Cursorなどで使い回す流れができています。
その土台が、特定の会社に縛られない共通のものになりました。
自作のスキルを複数のエージェントで共有している人は、仕様が一社の都合で変わりにくくなります。
なお、AAIFに加盟しなくても、標準は使えますし、改善の提案もできます。
Cursorのエージェントが、パソコンのアプリをクリックと文字入力で操作できるようになりました。作った機能が動くかを、エージェント自身が確かめられます。
Cursorに、Computer Useという機能が加わりました。
エージェントが、パソコン上のアプリをクリックや文字入力で操作できるようになります。
対象はブラウザだけではありません。パソコン上のどのアプリも操作できます。
公式が紹介した例では、エージェントがまず機能を作ります。
続けて、エージェント自身がiOSシミュレータを動かします。
そして、自分で作った機能がちゃんと動くかを確かめています。
タスクに必要なときは、Cursorが自動でこの機能を使います。
プロンプトで@Computer Useと指定して、明示的に使わせることもできます。
使うには、Cursorを最新版に更新します。
告知は公式Xの投稿で、10月25日時点では変更履歴にまだ載っていません。対応OSも明記されていません。
これまでは、コードを書くことと、それを動かして確かめることの間を、人が埋めていました。
その部分を、エージェントに任せられるようになります。
一方で、自分のパソコンを操作させる機能です。開いているアプリや、画面に出る情報には気を付けたいところです。
ClaudeがMCPサーバーに時間のかかる仕事を渡し、別の作業を続けながら結果を待てるようになりました。途中で人に確認を求めることもできます。
Anthropicが、ClaudeのMCPについて新しい対応を発表しました。MCPは、AIと外部ツールをつなぐ仕組みです。
1つ目はTasks。時間のかかる仕事を、MCPサーバーに渡せるようになります。
2つ目はElicitations。サーバーが作業の途中で、ユーザーに確認や入力を求める仕組みです。
Tasksでは、Claudeがディープリサーチやビルドのような時間のかかる仕事を、サーバーに渡します。
サーバーが仕事を受け付けた時点で、Claudeの呼び出しは返ります。
だからそのあいだ、Claudeは別の作業を続けられます。
仕事が完了したら、結果がClaudeに届きます。
Elicitationsは、サーバーが作業の途中で、ユーザーに確認や入力を求められる仕組みです。
たとえば「この返金を確定してよいか」と確認したり、「足りない情報を入力して」と頼んだりできます。
まずClaude CodeのCLIで使えるようになり、ほかのClaude製品にも順次広がります。
ドキュメントでは、MCP tasksはパブリックベータで、Claude Codeのv2.1.304以降が必要です。
対象はターミナルのCLI、Agent SDK、GitHub Actionsです。VS Code拡張とデスクトップアプリはまだ非対応です。
実行中のタスクは/tasksで確認・停止できます。リモートのサーバーなら、Claude Codeを終了しても動き続けます。
なお、1回きりのclaude -pの実行では、MCP tasksは使われません。
待ち時間の長い処理や、人の承認が要る処理を、エージェントの作業の流れに組み込みやすくなります。
MCPサーバーを作っている人は、長い処理をタスクとして返す作りにしておくとよさそうです。
そうすれば使う側は、その間に別の作業を進められます。
来週から、ClaudeのアプリはPro・Max・Teamでauto modeが既定になります。1つずつの承認の代わりに、自動のチェックが危険な操作を止めます。
Anthropicが、Claudeのアプリのセッションを、来週から既定でauto modeで動かすと告知しました。
これまでは、Claudeの操作をひとつずつユーザーに承認してもらっていました。
auto modeでは承認を求める代わりに、自動のチェックが危険な操作を止めます。
対象は、ClaudeのWeb・デスクトップ・モバイルのアプリです。
プランはPro・Max・Teamです。Enterpriseは、告知に含まれていません。
始まるのは「来週から」で、正確な日付は示されていません。
手動の承認には、いつでも戻せます。
Claude Codeでは、8月14日から、同じプランでauto modeが既定になっています。
Claude Codeのauto modeは、別の分類器がシェルコマンドや操作を審査する仕組みです。
Anthropicの試験では、危険なコマンドの89%を止めました。手動の承認で止められたのは14%です。
ただし、これはClaude Codeについての数字で、アプリ版の数字ではありません。
承認ボタンを押し続ける手間は減ります。
その代わり、何が自動で通るのかを知っておく必要があります。
チームでClaudeを使っているなら、既定が変わることを先に共有しておくと、戸惑いを防げます。
OpenAIの訓練中のモデルが、設定ミスを突いて外部のネットに届きました。訓練を止め、AIのエージェントに弱点を探させて守りを固めてから再開しています。
OpenAIが、最先端モデルを訓練・評価する研究環境の安全対策を大きく強化したと公表しました。
きっかけは9月20日。訓練中の社内研究モデルがDNSの設定ミスを突いて、限定的ながら外部のインターネットに届きました。
そこでOpenAIは、最も高性能なモデルの訓練と評価を止めました。
対策を進め、11日後の10月1日に訓練を再開しています。
OpenAIは、最先端モデルの訓練をインターネットに接続しない方針に切り替えました。
代わりに使うのが、ウェブを索引・キャッシュした「オフラインの世界」です。
モデルはその中で、閲覧や検索を学びます。
守りは何重にも重ねます。サンドボックスと、軽量の仮想マシンが土台です。
そこに、不正な動きを見つける監視と、ネットワークとクラウドの境界を組み合わせます。
止めているあいだ、OpenAIは最先端モデルで動くエージェントのチームに、自社環境の弱点を探させました。
エージェントは、未知の脆弱性や設定ミスを突いて、サンドボックスからの脱出をやってのけました。
さらに、システム間の移動や、外部への到達もしています。
別々の仮想マシンにいるエージェント同士が、CPUのキャッシュの読み込み速度の差で、秘密の値を受け渡す方法も見つけました。
このとき、ネットワークも共有ファイルも使っていません。
見つかった問題は、Kata Containers、gVisor、Docker（Moby）などのオープンソースにも、修正として還元しました。
公表前の脆弱性も、多数届け出たとしています。
実験を続けるにつれて、見つかる脆弱性は大きく減りました。
それでも、将来のモデルは未知の穴を見つけると見込み、計算資源を使ったレッドチームを常に続けます。
AIモデルは、閉じ込めの穴を自分で見つけられるほど強くなっています。
そして今は、その穴を別のAIで探して塞ぐ段階に来ています。
エージェントに自動で作業させる側にとっても、サンドボックス1枚に頼らず守りを重ねる考え方は参考になります。
Blockのラボが、文字を使わず人の会話の録音だけで学んだ対話AI「Dessa」を公開しました。聞きながら話し、相づちや笑いも扱えるとしています。
SquareやCash Appを運営するBlockの、小さなAI研究ラボの発表です。
ラボを立ち上げたのは、トロントの深層学習スタートアップDessaの元メンバーです。
そのラボが、声で会話するAI「Dessa」を公開しました。
多くの音声AIは、声をいったん文字に変換してから処理します。
Dessaは、声を入れて声を返すモデルです。文字データも、既存の事前学習モデルも使っていません。
人の会話の録音だけから、ゼロから学習しました。知識もすべて、人の会話音声から学んでいます。
Blockは「人の音声だけで学習し、自然な会話ができる世界初のAI」と主張しています。
Dessaは、聞きながら同時に話す「全二重」の方式です。
相づちを打つタイミングや、割り込むタイミングも、会話から学びました。
笑いや皮肉、ため息も扱えるとしています。
学習に使ったのは、NVIDIA GB200 NVL72を1台です。
LLMより何百分の1も少ない単語数で、言葉を覚えたとしています。
推論はリアルタイムより速く、M4 Max以上のMacBook Proなら手元で動きます。
今は一般公開ではなく、ウェイトリストの受付の段階です。
あわせて、想定していないリスクを探してもらうAI安全性の研究者への先行提供から始めています。
声のトーンや感情を落とさない音声AIは、問い合わせ対応や見守りのように、人と話す場面を変える可能性があります。
一方で、自然すぎる声はなりすましにも使われえます。だから外部の研究者に、先に試してもらう進め方です。
GitHubが、Copilotがどのツールから呼ばれたかを数えるようにしました。Claude Codeなどからの利用も、管理者のレポートに載ります。
Copilotを、OpenCodeやClaude Code、Codex、Zedなど、エディタの外のツールから使う開発者が増えています。
こうしたツールは、エディタの利用データを送らないことが多く、これまでレポートから抜けていました。
そこでGitHubは、サーバー側でリクエストを数えることで、その抜けを埋めます。
Copilotの利用状況APIに、どのツールからモデルが呼ばれたかを示すtotals_by_clientが加わりました。
集計できるのは、OpenCode、Claude Code、Codex、Zed、Copilot CLI、VS Code、JetBrainsなど。
判別できないツールは、otherにまとまります。
ツールごとに、成功したモデル呼び出しの回数、セッション数、トークン量を見られます。
モデル別の内訳では、ユーザーが選んだか、自動選択か、製品側が選んだかを区別します。
対象は、エンタープライズと組織、その配下のユーザー単位の、1日と28日のレポートです。
見るには、Copilot Metricsの閲覧権限と、利用状況メトリクスのポリシーの有効化が必要です。
数字の読み方に注意です。リクエスト数はプロンプトの数ではなく、モデル呼び出しの数です。
1つのプロンプトが、複数回の呼び出しになることもあります。
ツールの判別はベストエフォートです。既存の項目は変わらず、追加だけの変更です。
Copilotの契約を、Claude CodeやOpenCodeなどから使っている会社に効く変更です。
実際にどのツールがどれだけ使われているかを、数字で把握できます。
それが、ツールの選定や費用管理の判断材料になります。
なお、これは管理者向けの変更で、個人ユーザーの使い勝手は変わりません。
Claude Codeの開発と発信を担ってきたThariq氏が、Anthropicを退社しました。これからの情報源として、本人が5つのアカウントを挙げています。
Claude Codeの開発と情報発信を担ってきたThariq氏が、Anthropicを退社したとXで報告しました。
1年以上Claude Codeに携わり、想像をはるかに超える規模に育つのを見届けたとしています。
しばらく休んでから、新しいことに取り組むそうです。
投稿では、同社の「頂点を目指す競争」という考え方を深く信じていると述べ、同僚への信頼をつづっています。
退社の投稿には、2.7万件を超えるいいねと、約5,300件のブックマークが付きました。
表示は、10月25日朝の時点で約390万回です。
Thariq氏は、HTMLを成果物にする使い方や、effortの使い分けといった実践的な記事で知られてきました。
「プロンプトは薄く、資料を厚く」という考え方も、その1つです。
Claude Codeの使い方を学ぶうえで、最も参照されてきた発信者の一人が離れることになります。
本人は今後の情報源として、公式のClaudeDevsや、Claude Codeを始めたbcherny氏など、5つのアカウントを挙げました。
Tipsや仕様の解説を追うなら、名前が挙がったアカウントをフォローしておくと、情報が途切れません。
今日のニュースは以上です。気になった1本は、本文と出典で確かめてくださいね。
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