> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.cherryai.com.cn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/advanced-basic/concepts-101.md).

# 概念入門：アシスタント / エージェント / スキル / MCP / チャンネル

Cherry Studio を初めて開くと、「アシスタント」「エージェント」「スキル」「MCP」「チャンネル」といった用語を見て、戸惑うかもしれません——いずれも AI 関連機能ですが、それらの関係は一体どうなっているのでしょうか？

このページでは、わかりやすく説明します**各概念の定義、解決する問題、適用シーン**を通して、製品全体の理解を深められるようにします。

## 一枚の図で全体像をつかむ

Cherry Studio を会社にたとえると：

* **モデルサービス（Provider）** ＝ 従業員の頭脳にエネルギーを供給する「エネルギー会社」（OpenAI、Anthropic、DeepSeek などのモデルサービス提供元）
* **アシスタント（Assistant）** ＝ 固定のキャラクター設定を持つ **AI 同僚**、たとえば「厳格なコードレビュー担当」「プロの執筆顧問」
* **エージェント（Cherry Agent）** ＝ 上位版の同僚、**実行能力を備えた** —— 自らファイルを読み、資料を調べ、コマンドを実行し、複数ステップのタスクを完了できる
* **スキル（Skill）** ＝ 同僚に装着する「専門能力パック」。たとえば「PPT が作れる」「特許出願書類が書ける」など、すぐに使えます
* **MCP** ＝ 同僚が**外部ツール**に接続するための「汎用インターフェース」。データベース、Notion メモ、GitHub などと接続可能
* **チャンネル** ＝ 同僚を**飛書、WeChat、Telegram** などの IM プラットフォームに派遣して、グループボットとして働かせる
* **定時タスク** ＝ 同僚に**当番表**を作成し、計画に従って自動実行させる

## 比較表：いつ何を使う？

| やりたいこと                                                                                          | おすすめ                     |
| ----------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------ |
| AI と雑談して、**特定の口調で返答してほしい**（たとえば「やさしく丁寧」「専門的で厳密」）                                                | **アシスタント**               |
| AI に **自分でファイルを読ませる**、**自分でコマンドを実行させる**、**複数ステップのタスクを完了させる**（たとえば「このプロジェクトのコードを整理してドキュメントを書いて」） | **エージェント（Cherry Agent）** |
| AI に**専用スキル**を持たせたい（「小紅書用の図解記事が作れる」「フローチャートが描ける」）                                               | **スキル**                  |
| AI に**外部ツールやサービスを呼び出せるようにしたい**（データベース参照、Web 取得、Notion / GitHub 操作など）                            | **MCP**                  |
| 自分の AI に **飛書グループで同僚の仕事をさせたい**                                                                  | **チャンネル**                |
| AI に **毎朝 9 時に自動で**ニュース速報を作ってほしい                                                                | **定時タスク**（Agent と組み合わせて） |

## 項目ごとの詳しい説明

### 1. アシスタント（Assistant）—— AI に固定の「役割」を設定する

通常の対話は「白紙」のようなもので、新しいウィンドウを開くたびに「あなたは某役割です、某スタイルで返答してください」と AI に改めて伝える必要があります。

**アシスタント** この「役割設定」を**永続保存**しておけば、再度開くだけですぐ使え、設定の重複を避けられます。アシスタント 1 つ = 1 つの「システムプロンプト + モデルパラメータプリセット」です。

* **作り方**： `+` ランチパッドの `アシスタントライブラリ` で `+ アシスタントを作成` をクリックし（名前、プロンプト、Emoji を入力）、詳細は [アシスタントライブラリ](/docs/jp/cherry-studio/preview/assistants.md)をご覧ください。
* **使い方**：メイン対話ページ左側のアシスタント一覧の最上部で`+ アシスタントを追加`をクリックし、選択すれば会話を開始できます。詳細は [対話](/docs/jp/cherry-studio/preview/chat.md)をご覧ください。
* **機能の追加**：アシスタントにはナレッジベース、スキル、または MCP 外部ツールを掛けられます。
* **詳細ドキュメント**：[アシスタントライブラリ](/docs/jp/cherry-studio/preview/assistants.md)

### 2. エージェント —— AI に実行能力を持たせる

通常の対話では AI は「提案する」ことしかできず、実際にファイルを読み、コマンドを実行し、具体的なタスクを完了することはできません。

**Cherry Agent** は**自律的にタスクを実行できる**上位版の AI です。目標（たとえば「このフォルダ内のすべての PDF を Excel に整理して」）を設定すると、自動で手順を分解し、ツールを呼び出し、段階的に実行し、問題があれば自力で解決策を探します。

* **使い方**：上部のタブ `エージェント` → Agent を作成する
* **前提条件**： [APIサーバー](/docs/jp/advanced-basic/api-server.md) + Anthropic プロトコルに対応した [Provider](/docs/jp/pre-basic/providers.md)を設定する（例： [CherryIN](/docs/jp/pre-basic/providers/cherryin-1.md) / [Anthropic](/docs/jp/pre-basic/providers/anthropic.md)）
* **詳細ドキュメント**：[エージェント](/docs/jp/cherry-studio/preview/agent.md)

{% hint style="info" %}
**アシスタントと Cherry Agent の主な違い**：

* アシスタント ＝ できるのは**対話**だけの同僚
* エージェント ＝**実行可能**だけの同僚
  {% endhint %}

### 3. スキル（Skill）—— AI に「専門能力アプリ」を追加する

エージェント自体は賢いですが、「オールラウンダー」です。よく扱う特定業務（例：小紅書の図解、PPT、財務分析）がある場合、**対応するスキル**を追加して強化できます。

たとえば：**スマホに専用アプリを入れる**ようなものです。WeChat は連絡用、TikTok は動画視聴用。スキルは AI に専用ソフトを追加するイメージです。

* **使い方**：`設定 → スキル` で閲覧/インストールし、アシスタントまたは Agent 設定で有効化にチェック
* **ソース**：組み込みスキル + コミュニティまたは公式スキルマーケット
* **詳細ドキュメント**：[スキル](/docs/jp/advanced-basic/skills.md)

### 4. MCP —— AI が使う「汎用インターフェース」

エージェントはタスクを実行する必要がありますが、AI 自体には外部リソースにアクセスする能力がありません—— **会社のデータベースをどう照会する？ Notion / GitHub をどう操作する？**

**MCP（Model Context Protocol）** は AI が使う**統一インターフェース規格**です。開発者がこの規格に従ってツールコンポーネント（MCP Server と呼ばれる）を開発すれば、AI はそれらのツールを呼び出せます。

たとえばスマホの **USB / Type-C ポート** —— 充電器、USB メモリ、キーボード、カメラはすべて接続可能です。同じインターフェース規格に従っているからです。AI も MCP を通じて同様に、さまざまな外部ツールに「接続」できます。

* **使い方**：`設定 → MCP サーバー` 必要な MCP Server を追加する（例：「Notion を参照」「GitHub を操作」「データベースにアクセス」など）
* **利用対象**：エージェントと（一部の）アシスタントはいずれも MCP を掛けられます
* **詳細ドキュメント**：[MCP の使い方ガイド](/docs/jp/advanced-basic/mcp.md)

{% hint style="info" %}
**ローカルファイルの読み取りについて**：Cherry Studio にはすでに、ファイルアップロードやナレッジベースなどのローカルファイル読み取り機能が内蔵されており、通常の対話やアシスタントで直接使えます。必ずしも MCP は必要ありません。MCP は、Cherry Studio に標準搭載されていない外部ツールやサービスを拡張するのにより適しています。
{% endhint %}

{% hint style="info" %}
**スキルと MCP の違い**：

* **スキル** ＝ 内蔵された「AI 専門能力」（文章の書き方、描画、レイアウトなど）—— どちらかといえば**ソフトウェア**
* **MCP** ＝ AI に「外部ツールとデータ」（ファイル読み取り、データベース照会、API 呼び出し）を接続する—— どちらかといえば**ハードウェア**

たとえば、スキルは**学歴・経歴**（思考の仕方を決める）に相当し、MCP は**ツールボックス**（使えるリソースを決める）に相当します。
{% endhint %}

### 5. チャンネル —— AI を IM グループに接続する

エージェントの設定が完了しても、毎回 Cherry Studio を開いて対話するのは少し不便です。**チャンネル**あなたのエージェントを**飛書グループに常駐させる**ことで、グループメンバーが @ すれば応答を引き出せます。

**チャンネル**Cherry Agent を **IM プラットフォームに接続し**てボットとして使います。現在は飛書 / Telegram / QQ / WeChat / Discord / Slack に対応しています。

* **使い方**：まず Agent を作成 → `設定 → チャンネル` → プラットフォームを選択 → そのプラットフォームのボット認証情報を入力
* **詳細ドキュメント**：[チャンネル](/docs/jp/advanced-basic/agent-channels.md)

### 6. 定時タスク —— AI の「当番計画」

「毎朝 9 時に昨日のニュース速報を自動生成」「毎週月曜にチームの作業量を集計」といった周期的なタスクに適しています。**定時タスク**Agent を計画に従って自動実行させ、手動トリガーは不要にします。

* **使い方**：`設定 → 定時タスク` → Agent を選択 + トリガー時刻を設定 + タスクプロンプトを作成
* **詳細ドキュメント**：[定時タスク](/docs/jp/advanced-basic/scheduled-tasks.md)

## 関係の全体像（一言で）

> **Provider** モデル能力を提供 → **アシスタント / エージェント** は特定の役割を持つ同僚 → **スキル**専門能力を習得 →  **MCP** 外部ツールに接続 → **チャンネル**IM プラットフォームに派遣 → **定時タスク**計画に従って自動実行

## 学習のおすすめ順

初回利用では、以下の順番で段階的に進めるのがおすすめです：

1. **第一歩**： `設定 → モデルサービス` 1社を設定し [Provider](/docs/jp/pre-basic/providers.md)、基本的な対話機能を完成させる
2. **第二歩**： `アシスタントライブラリ` よく使うシナリオのアシスタント（例：「翻訳アシスタント」）を追加し、日常利用を始める
3. **第三歩**： [ナレッジベース](/docs/jp/knowledge-base/knowledge-base.md)、AI に個人資料を検索させる
4. **第四歩**：自動化を実現 → [APIサーバー](/docs/jp/advanced-basic/api-server.md) を有効化 → [エージェント](/docs/jp/cherry-studio/preview/agent.md)
5. **第五歩**：高度な機能 → [MCP](/docs/jp/advanced-basic/mcp.md) ツール接続 / [チャンネル](/docs/jp/advanced-basic/agent-channels.md) IM 接続 / [定時タスク](/docs/jp/advanced-basic/scheduled-tasks.md) 定期実行

一度に全部覚える必要はありません。実際のニーズに合わせて、少しずつ有効化すれば大丈夫です。

***

### 💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信

設定や使用中に疑問、バグ、機能改善の提案がある場合は、 [フィードバックと提案](/docs/jp/question-contact/suggestions.md) に記載の公式チャネルをご参照ください。


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/jp/advanced-basic/concepts-101.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.