AgentKitsがエージェントを「技術スタック」ではなく「ファネル段階」で整理する理由

エージェントリポジトリを整理する「デフォルトのやり方」

有名で規模の大きいClaude Codeエージェントリポジトリを開くと、ほとんど同じ整理原則に行き当たります。技術領域ごとにエージェントをグループ化するというやり方です。エコシステムの中でも大きめのマルチハーネス・プラグインマーケットプレイスであるwshobson/agentsは、203個のエージェント、175個のスキル、109個のコマンド、94個のプラグインを、Claude Code・Codex CLI・Cursor・OpenCode・GitHub Copilot・Gemini CLIという6つのコーディングハーネスにまたがって提供しており、どのモデルで実行すべきかによって階層化されています——アーキテクチャ設計やセキュリティレビューにはOpus、ドキュメントやテストにはSonnet、高速で安価な操作にはHaiku、という具合です。rohitg00/awesome-claude-code-toolkitも別の角度から似た形をとっています。135個のエージェントを10カテゴリに分け、176以上のプラグインをagents/、skills/、plugins/、hooks/、rules/といったディレクトリ種別で整理する——エンジニアリングのモノレポが自らを整理するのと同じやり方です。

どちらも有用なツールですし、どちらもエンジニアが自然に物事を整理するやり方——エージェントがどんな種類の技術的作業をこなすか——で構造化されています。

私たちが開発しているオープンソース・MITライセンスのAIエージェントキット群、AgentKits（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot向け）は、その主力製品であるMarketing Kitについて、これとは違う軸を採用しています。その理由を説明します。

「機能」ではなく「ファネル段階」で整理する

Marketing Kitの18個のエージェントは、「どのツールを使うか」ではなく、見込み客が購買ファネルのどの段階にいるかでグループ化されています。

• Top of Funnel（TOFU・認知獲得） — Attraction Specialist、SEO Specialist、Content Creator
• Middle of Funnel（MOFU・見込み客育成） — Lead Qualifier、Email Wizard、Conversion Optimizer
• Bottom of Funnel（BOFU・成約） — Sales Enabler、Copywriter、Campaign Manager
• Retention & Expansion（継続・拡大） — Continuity Specialist、Upsell Maximizer、Brand Voice Guardian

コマンドも同じ論理に従っています。機能ではなくワークフローで名前空間が切られており、/campaign:plan、/campaign:brief、/content:blog、/seo:keywords、/cro:pageといった形です。マーケターがコマンドを呼び出すとき、頭の中にあるのは「コンテンツ生成を担当するエージェントモジュールはどれか」ではなく、「キャンペーンを実行している」「SEO用のコピーが必要だ」という発想です。

インストールも同じ精神でオプトイン・モジュール式になっています。必須のCoreモジュール（18エージェント、基本コマンド、必須スキル）に加えて、SEO、CRO、Content、Email、Analyticsの各モジュールが任意で選べ、さらにTrainingモジュール——23の対話型モジュールとパターンライブラリ——も用意されており、単にインストールするだけでなくチームとしてオンボーディングしたい場合に使えます。

ディスク上の配置は、Claude Code自体が拡張機能に期待するレイアウトから外れていません。エージェント、コマンド、スキルは.claude/agents、.claude/commands、.claude/skillsに配置され、エコシステムの他のあらゆるものと同じネイティブなディレクトリ規約に従っています。インストール方法は、npx @aitytech/agentkits-marketing install（IDEを自動検出し、永続的なSQLiteメモリをセットアップする対話型インストーラー）、リポジトリを直接クローンする方法、Claude Codeのプラグインとしてインストールする方法のいずれかを選べます。主な対応対象はClaude Code、Cursor、GitHub Copilotですが、Windsurf、Gemini CLI、Cline、Roo Codeなど、より広い範囲との互換性もあります。

実際に稼働しているのはどのキットか

正確に言っておく価値があります。AgentKitsはまだポートフォリオを埋めている途中だからです。18エージェント、名前空間が切られた数十のコマンド、そしてSEO・CRO・メールシーケンス・価格戦略をカバーするスキルパックを備えたMarketing Kitが、現時点で完全に出荷され使える唯一のキットです。Engineer Kit（17エージェント、40スキル）は開発中ですが、まだ同じ成熟度には達していません。Sales、Legal、Finance、HR、Education、Creator、E-commerce、Healthcare、Real Estateの9つのキットは計画段階であり、まだ構築されていません。開発中のポートフォリオ全体としては「12以上のキット、100以上のエージェント、200以上のコマンド、50以上のスキル」という見出し数値を掲げていますが、実際に最初から最後まで完成し使える垂直分野は、現時点でまだ1つだけです。

これは隠している欠落ではなく、意図的な選択です。まず1つの機能を深く掘り下げ、ファネル段階による整理が実際のマーケティング業務で本当に成立するかを検証してから、次の垂直分野で同じパターンを繰り返す、という考え方です。

同じ思想に沿ったメモリ層

Marketing Kitはコンテキストから切り離されて動くわけではありません。姉妹プロジェクトであるAgentKits Memoryは、AIコーディングアシスタント向けの永続メモリシステムで、MCP経由でローカルSQLiteストレージとして完全に動作します——サーバーもアカウントもクラウド同期もありません。公開しているMCPツールはちょうど5つ（memory_save、memory_search、memory_recall、memory_list、memory_status）で、任意でHNSWベースのセマンティック検索に対応し、セッションのコンテキストを自動的に取り込むフックも同梱されています。これにより、エージェントはブランドのトーンやキャンペーンの履歴をセッションをまたいで覚えていられます。毎回ゼロから始める必要はありません。汎用的なベクトルデータベースではなく、小さく鋭いツールである点は、キットの他の部分の作り方と一貫しています。

「幅で勝負する市場」の中で「深さ」を選ぶ

「awesome-claude-code」というより広いエコシステムは、2つの認識可能な戦略に分かれ始めています。1つは幅優先——初日からできるだけ多くのエージェント・スキル・プラグインを出荷し、ユーザーに自分でサブセットを組み立てさせるやり方で、wshobson/agentsやawesome-claude-code-toolkitのアプローチであり、それは生の数字（200以上のエージェント、176以上のプラグイン）にも表れています。もう1つはより狭く、垂直分野に特化したやり方です。Agensiの2026年ランドスケープ分析は、品質・セキュリティレビューを組み込んだキュレーション型のSKILL.md・MCPレジストリへ向かう並行トレンドを描いており、NanoSkill.aiのようなツールは、あらゆる技術領域を一度にカバーしようとするのではなく、SEO・広告・メール・リード獲得・コンテンツといったマーケティングカテゴリのスキルだけに特化しています。

AgentKitsのMarketing Kitは、この後者の陣営に近い位置にあります。最大級の汎用リポジトリよりエージェント数は少ないものの、マーケティングチームが実際に自分たちのファネルをどう考えるかに沿って整理されており、任意のコード上のコンテキストではなく、ブランドの声とキャンペーンの履歴を覚えるために特化して作られたメモリ層を備えています。事業機能を軸にした整理が、開発者以外のチームにとって、生の数値による幅の広さよりも長続きする採用戦略になるかどうかはまだ未知数です。ですが、それこそがこのキットが1つの垂直分野ずつ賭けている賭けです。

---

AgentKitsはMITライセンスのもとオープンソースかつ永久無料です。Marketing Kitを試し、自分のプロジェクトにインストールし、今後の展開はagentkits.netで追えます。ご質問は[email protected]までどうぞ。