ANX：サポートする3EXデカップルド・アーキテクチャによるAIエージェント相互作用のためのプロトコル・ファースト設計

要旨: AIエージェント、自律的なデジタル実行主体は、エージェントネイティブなプロトコルを必要とします。既存の手法にはGUI自動化やMCPベースのスキルがありますが、高いトークン消費、相互作用の断片化、適切でないセキュリティという欠点があり、統一されたトップレベルのフレームワークと主要コンポーネントが欠けているため、各独立モジュールがそれぞれ抱える問題が増幅されています。これらの課題に対処するために、私たちはANXを提案します。これはオープンで拡張可能かつ検証可能なエージェントネイティブ・プロトコルとトップレベルのフレームワークであり、CLI、Skill、MCPを統合し、プロトコルの革新、アーキテクチャ最適化、ツールの補完によって痛点を解決します。ANXの4つの中核的な革新は次のとおりです。1) エージェントネイティブ設計（ANX Config、Markup、CLI）により、情報密度を高め、柔軟性と強い適応性を実現してトークンを削減し、不整合を排除します。2) Skillの柔軟性を組み合わせたヒューマン-エージェント相互作用により、エージェント実行可能な指示と、人に読めるUIの両方へのデュアルレンダリングを可能にします。3) 事前登録なしで、必要に応じて軽量アプリを呼び出せるMCP対応。4) ANX Markupによって機械実行可能なSOP（標準作業手順）を有効化し、曖昧さを排除して、信頼性の高い長期タスクと複数エージェントの協調を実現します。シリーズの最初として、私たちはANXの設計に焦点を当て、ANXHubを用いた3EXの疎結合アーキテクチャを提示し、予備的な実現可能性の分析と実験による検証を行います。ANXはネイティブなセキュリティを保証します。LLMを介さないUIからCoreへの通信により、機密データがエージェント文脈から外れます。さらに、人間のみの確認によって自動化された誤用を防止します。Qwen3.5-plus/GPT-4oによるフォーム記入実験では、ANXはMCPベースのスキルに比べてQwen3.5-plusでトークンを47.3%削減し、GPT-4oで55.6%削減します。GUI自動化に比べては、Qwen3.5-plusで57.1%、GPT-4oで66.3%削減し、また実行時間をMCPベースのスキルに比べて58.1%と57.7%短縮します。