プロンプトではなく装備せよ：論理システムのための主権的・監査可能・決定論的実行を実現するモジュール型スキルウェア標準

- 自律的なlogical systems向けのオープンなアーキテクチャフレームワーク「Skillware」とcapability registryの提案。 - agentの「何をしたいか」と「どう実行するか」を形式的に分離する。 - 各capabilityはmodular・versionedなsoftware capability bundleとして提供される。 - bundleはtyped JSON input contract、deterministic Python code、task directives、bundled datasets、automated unit testsを統合する。 - in-process adaptersにより任意のmodel(cloud APIからlocal open-weight runtimeまで)へnative tool declarationsとして変換される。

- 従来はlanguage modelsが動的にcodeを書き、API payloadを推測し、prompt engineeringで運用制約を記憶するという脆い前提に依存していた。 - それによりcontext windowの消費、API費用の増大、productionでの予測不能な失敗が生じていた。 - Skillwareはloose text instructionsや「skills」と称したmarkdown filesではなく、検証済みのdeterministic softwareでagentをequipする点が異なる。 - 小規模local models(3B–8B)がunequipped frontier modelsを複雑なmulti-step workflowsで一貫して上回ることを示した点が特徴。

- 「what」と「how」の分離を形式化し、capability registryでbundleを管理する。 - 各bundleはtyped JSON input contractとdeterministic Python codeを持ち、実行が決定的になる。 - task directives、bundled datasets、automated unit testsを同梱し検証可能性を確保する。 - in-process adaptersがbundleを各modelのnative tool declarationsへ変換し、zero network latencyで実行する。 - video gamesのskill hotkeysのように固定world rules下で決定的に実行する設計。

- 23のfrontierおよびopen-weight modelsを368のbenchmark conditionsで評価した。 - Skillwareをequipした3B–8Bのsmall local modelsが、unequipped frontier modelsを複雑なmulti-step workflowsで一貫して上回った。 - token usageを最大84.8%削減、inference costsを最大97.3%削減、parameter errorsを完全に排除した。 - これによりagent reliabilityはより大きなmodelや長いpromptではなく、verified・deterministic softwareのequipに由来すると主張。

- agent reliabilityの源泉はmodel規模やprompt長ではなく、検証済みdeterministic softwareにあるという主張。 - capability bundlesの軌跡をinformation processing systemsのinvariant continuumとして位置づける。 - 現在のdigital logical systemsから、将来のIoT、drones、embodied roboticsへ展開する構想を提示。 - auditable・real-timeなcapability executionの基盤を目指す。 - 具体的な限界や反証については要旨からは不明。

- 要旨で参照・比較されている具体的な先行研究名は記載なし。 - 関連手法としてprompt engineering、markdownベースの「skills」、dynamic code generation、tool declarations/function callingが挙げられる。 - 同分野の定番としてReAct、Toolformer、function calling、code-as-policies、SayCan、RT-2などが次に読む候補。 - embodied roboticsへの展開に関連し、VLA(例: RT-2)やrobot skill libraryの研究が参考になる。