概要
https://rlancemartin.github.io/2025/06/23/context_engineering/
詳細内容
## Context Engineering for Agents
https://rlancemartin.github.io/2025/06/23/context_engineering/
LLMエージェントのパフォーマンス、コスト、レイテンシを最適化するために、コンテキスト管理戦略を体系化する。
[[LLM, エージェント, コンテキスト管理, プロンプトエンジニアリング, ソフトウェア開発]]
LLM（大規模言語モデル）を搭載したエージェントは、そのコンテキストウィンドウの制限により、長期的な記憶や複雑なタスクの実行に課題を抱えています。この記事では、この課題に対処するための「コンテキストエンジニアリング」という概念を探求し、コンテキスト管理戦略を4つの主要なカテゴリに分類しています。
1. **Write（書き込み）**: スクラッチパッドや外部メモリにコンテキストを保存する戦略。
2. **Select（選択）**: 保存されたコンテキストから関連性の高い情報を検索・取得する戦略。
3. **Compress（圧縮）**: 要約やトリミングにより、コンテキストのトークン数を削減する戦略。
4. **Isolate（分離）**: コンテキストをサブエージェントや異なる環境に分割する戦略。
これらの戦略を理解し適用することで、エージェントはより効率的かつ効果的に動作できるようになります。特に、コンテキストウィンドウの制限は、エージェントが長期的な記憶を保持したり、複雑な指示を追跡したりする能力に直接影響するため、これらの技術はエージェント開発において不可欠です。
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**編集者ノート**: LLMエージェントのコンテキスト管理は、まさに現在の開発ワークフローにおけるボトルネックであり、それを体系的に整理した点は非常に重要です。特に「Write」「Select」「Compress」「Isolate」という分類は、開発者が具体的なアプローチを検討する上で強力なフ��ームワークとなります。今後は、これらの戦略を組み合わせた高度なコンテキスト管理フレームワークが登場し、エージェントの能力を飛躍的に向上させるでしょう。これにより、単なるコード生成を超えた、自律的な開発支援ツールの進化が加速すると予測します。例えば、開発中のプロジェクト全体のコンテキストをエージェントが理解し、コードレビューやリファクタリング、さらにはテストケースの自動生成までをシームレスに行う未来が現実味を帯びてきています。