大規模エージェントのプロンプトは、しばしば実用的なショートカットとして始まります。ポリシー、ドメインルール、ツール説明、例、リカバリ手順、統合ノートなどが1つのシステムメッセージに配置され、すべての機能が常に利用可能になります。このアプローチは、エージェントが数十のツールと特殊なワークフローを蓄積すると、スケーリングが停止します。ツール定義と指示は、ターンごとにコンテキストを消費し、無関係な資料がタスク関連の資料と競合し、各統合はテストとバージョニングが困難になる共有プロンプトを拡大します。現在のプラットフォームガイダンスは、ますます異なるモデルに収束しています。まずコンパクトな機能メタデータを公開し、関連性が確立された後にのみ詳細な指示をロードし、制御されたツールまたはサンドボックスの境界内で特殊なロジックを実行します。AnthropicはこれをAgent Skillsのプログレッシブ開示と説明しており、OpenAIはSkillsと遅延ツール検出の両方をサポートしています。