アルゴランド・エージェント・スキル：Algorand開発のためのよりスマートなAI
- 2月5日
- 読了時間: 4分
AIが素晴らしいものであることは誰もが知っています。しかし、真実を直視しましょう。大規模言語モデル（LLM）はAlgorandのコードを苦手としており、時代遅れのパターンや非推奨のライブラリを頻繁に使用してしまいます。そこで、DevRel（開発者リレーション）チームはここ数週間、その問題を解決するために取り組んできました。
本日、その成果を公開できることを嬉しく思います。それは、「Agent Skills（エージェント・スキル）」のコレクションと、MCP（Model Context Protocol）ツールのセットアップガイドです。これらを組み合わせることで、LLMに正確なスマートコントラクトを記述するための「コンテキスト（背景知識）」を与え、ワークフローを加速させることができます。
これが何を意味するのか、詳しく掘り下げてみましょう。
問題点
LLMは公開されているコードで学習されますが、Algorandのツール進化は非常に速く、最先端のモデルでさえ追いつけないほどでした。 AIにスマートコントラクトを書かせると、非推奨のAPIを「幻覚（ハルシネーション）」で見せたり、存在しない機能を捏造したり、AVM（Algorand Virtual Machine）特有の制約を完全に見落としたりします。
この問題は、私たちがスポンサーを務めたハッカソンで顕著になりました。今やAIツールはどこにでもあり、参加者はドキュメントを一切読まず、時間のプレッシャーの中でAIを頼りに爆速で動こうとします。しかし、結果として、開発者がAIを使って節約した時間よりも、私たちがAIのミスを修正するのを手伝う時間の方が長くなってしまったのです。
Agent Skills（エージェント・スキル）
エージェント・スキルとは、AIに特定のタスクを実行する方法を教えるMarkdownファイルです。プロンプトに似ていますが、LLMのコンテキスト負荷を大幅に軽減するように構造化されています。あなたのコーディング・エージェント（Claude Code、Cursor、Copilotなど）は、関連する場面でこれらを参照できます。
例えば、build-smart-contractsスキルは、AlgorandのTypeScriptやPythonでコントラクトを書く方法、コンパイラが何を期待しているか、避けるべき一般的な落とし穴などを解説しています。エージェントにコントラクト作成を依頼すると、AIは推測する代わりに、このスキルから情報を引き出します。
私たちは、スマートコントラクトのテストからフロントエンドの統合まで、あらゆる分野を網羅する12以上のスキルを構築しました。
MCP (Model Context Protocol)
スキルは「静的な知識」を提供しますが、エージェントが何かを調べる必要がある場合もあります。そこで活用されるのがMCPです。 MCPは、AIエージェントを外部ツールやデータソースに接続するためのプロトコルです。以下の2つのMCPサーバーのセットアップ手順を用意しました。
Kappa MCP: 公式ドキュメントのAIチャットを支えるバックエンドと同じものです。スキルがカバーしていない内容に遭遇した場合、エージェントはドキュメントを直接照会できます。
GitHub MCP: 私たちのリポジトリから標準的なコード例を取得し、実際に動作するリファレンス実装をエージェントに提供します。
これらがどう組み合わさるか
スキルによる「基礎知識」と、MCPサーバーによる「リアルタイムのリサーチ」を組み合わせることで、エージェントは実際の開発タスクをより高い精度で処理できるようになります。
さらに、私たちにとって有利な要因がもう一つあります。AlgorandのスマートコントラクトはTypeScriptやPythonで書かれているという点です。LLMはすでにこれらの言語に非常に精通しています。SolidityやMoveのように、新しい言語を一から教える必要はありません。既知の言語の上に、「Algorand特有の例外」を教えているだけなのです。
例えば、あるスキルはエージェントに対し、AVMのネイティブ型であるためnumberではなくuint64を使うよう指示し、AVMの仕組みに合わせて「参照セマンティクス」よりも「値セマンティクス」を優先するよう伝えます。これら2つのヒントだけで、エージェントが既存のTypeScriptの専門知識を活かし、それらの制約を考慮しながら非常に複雑なスマートコントラクトを論理的に構築していく様子を私は目の当たりにしました。
ルールブック（独自の言語）を丸ごと教えるのではなく、「ルールの例外」を教えることが、驚くほど効果的であると判明したのです。
私たちが目指すもの
経験豊富なAlgorand開発者にとって、これは摩擦を減らし、開発速度（ベロシティ）を上げるはずです。AIと戦う時間を減らし、プロダクトを世に出す（シップする）時間を増やせます。
初心者にとっては、参入障壁が下がります。エージェントが案内役となり、すでに知っているツールを使いながら学習曲線を緩やかにしてくれます。
内部的には、私たちのDevRelチームはこれを使ってデモをより速く構築しています。これがうまくいけば、潜在的な「フライホイール効果」が期待できます。より多くの開発者がより多くのAlgorandコードを書くことは、将来のLLMにとってより良い学習データとなり、結果としてAlgorandが標準でさらに強力にサポートされるようになることを意味します。
私たちと一緒に構築しましょう
GitHubのリソースから今すぐ始めてください：https://github.com/algorand-devrel/algorand-agent-skills また、Discordに専用の #agentic-dev チャンネルを開設しました。質問、セットアップのトラブルシューティング、そしてあなたが構築しているものの共有をお待ちしています。
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