最近、Anthropic は最新の発表で、Model Context Protocol（MCP）に基づく新しい実践方法である「コード実行モード」を紹介しました。この革新的な方法は、AIエージェントが外部ツールやデータサービスをより効率的に呼び出すことを目的としており、大量のツールを処理する従来の方法に見られるパフォーマンスのボトルネックを解決しています。

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AIエージェントの利用が広がるにつれて、数百乃至数千のツールを接続するようなシナリオでも、従来の方法ではすべてのツール定義と中間結果をモデルのコンテキストに直接含めてしまうため、トークン消費が増加し、応答時間が長くなるだけでなく、コンテキストのオーバーフローにもつながる可能性があります。Anthropicによると、これらの問題は現在の大型エージェントシステムが直面している主要な課題です。

新しいコード実行モードでは、MCPツールを「コードAPI」として変換し、エージェントが生成および実行されるコードを通じて動的にツールを呼び出せるようにします。この方法の利点は、ツールの定義が必要に応じて読み込まれ、データ処理も実行環境内で行われ、最終結果のみがモデルに戻されることです。これにより、モデルが処理するデータ量が大幅に削減され、論理制御、ループ処理、データフィルタリングなどのタスクの効率が向上します。

例えば、Googleスプレッドシートから10,000行のデータを抽出する場合、コード実行によってエージェントはまずデータをフィルタリングし、少数の結果のみを返すことができます。すべてのデータをコンテキストに含める必要はありません。公式テストによると、この新しいコード実行モードにより、コンテキスト使用量は約150,000トークンから約2,000トークンにまで低下し、節約率はほぼ99%に達しています。また、コード実行はデータプライバシーのセキュリティを向上させ、機密データが実行環境で事前に処理されてからモデルに戻されるようになります。

Anthropicは、このモードがツールの組み合わせ能力と保守性を強化したものの、実行プロセスの安全性を確保するためにセキュリティサンドボックスやリソース制限などのインフラストラクチャと併用する必要があると強調しています。同社は開発者に対し、MCPエコシステムの中でより多くの現実的なアプリケーションシナリオを探求することを奨励しています。

ポイント：

✨ コード実行モードは、ツールを動的に呼び出すことで、AIエージェントの効率を大きく向上させます。

🔍 新しい方法により、モデルが処理するデータ量が減少し、コンテキスト使用量は約99%節約されます。

🔒 このモードにより、データプライバシーのセキュリティが向上し、機密データが実行環境で事前に処理可能です。