マイクロソフトのライアム・ハンプトン氏は、AI エージェントが万能であるという誤解を解き、トークンコストや ROI を考慮した現実的な活用戦略を提唱します。VS Code 内でローカル、背景、クラウドの 3 つのエージェントタイプを状況に応じて使い分け、並行して実行する「エージェント・ワークフロー」の実演が行われます。また、カスタムスキルや MCP（Mono Context Protocol）による拡張性を強調し、開発体験の向上と認知負荷の軽減を目指しています。
「AI は万能」という楽観論に対し、具体的なユースケースとリスク管理（トークンコスト、テストの重要性）を提示した貴重な登壇です。開発者が明日から VS Code で試せる具体的なワークフローを示しているため、実務家への推奨度が高い内容です。
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3 つのエージェント戦略
ローカル（手元で詳細制御）、背景（UI 作成など中立的な作業）、クラウド（ドキュメント生成）を目的別に使い分ける。
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VS Code 単一入り口
CLI、チャット、エディタを横断するエージェントを VS Code の統一された UI で管理し、認知負荷を削減する。
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Autopilot と制御
ツール呼び出しの自動実行機能（Autopilot）を活用しつつ、プルリクエスト作成前にローカルテストを挟む安全策を示す。
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MCP と拡張性
MCP 標準プロトコルやカスタムスキル（Skills）を用いて、Azure や AWS などの外部リソースとエージェントを連携させる。
開発者が複数の AI ツールを切り替える際の認知負荷を大幅に軽減し、企業における AI 導入の ROI を明確にするための実践的なフレームワークを提供します。MCP やカスタムスキルの標準化により、エッジケースや社内リソースとの連携が容易になり、AI エージェントの実用的な業務適用範囲が拡大すると期待されます。