タスク特化エージェント
AIエージェントの設計において、何について（領域特化）ではなく、何をするか（タスク特化）で設計するアプローチ。
領域特化エージェントの問題点
「技術知識エージェント」「ビジネス知識エージェント」のように領域で分けると：
- 領域の境界が曖昧（「RAG」は技術？ビジネス戦略？）
- ユーザーがどのエージェントを呼ぶべきか判断できない
- 横断的な知識が分断される
タスク特化エージェントの利点
良い例（タスク特化）:
/import-source- sourcesから概念を抽出/create-article- 記事を作成/weekly-report- レポートを生成
悪い例（領域特化）:
/tech-kb- 技術知識を検索/business-kb- ビジネス知識を検索
タスク特化の利点：
- インプット・アウトプットが明確
- ユーザーが適切に選択できる
- 横断的な知識を自然に扱える
実装への影響
ナレッジベースも同様に、領域で分割するのではなく、タスク（検索、抽出、生成など）に応じて適切なツールを提供する設計が望ましい。