概要
https://zenn.dev/kun432/scraps/d462287d9dbfa9
詳細内容
## Context Engineering: LLMアプリケーション開発における新たなパラダイム
https://zenn.dev/kun432/scraps/d462287d9dbfa9
LLMアプリケーション開発において、「プロンプトエンジニアリング」よりも「コンテキストエンジニアリング」という言葉がより適切であることを論じ、LLMに提供する情報（指示、知識、ツールのフィードバック、メモリ）を管理する重要性を強調する。
[[コンテキストエンジニアリング, LLM, プロンプトエンジニアリング, AIエージェント, 開発ワークフロー]]
この記事は、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発において、「プロンプトエンジニアリング」という言葉が実態を表していない可能性を指摘し、より包括的な「コンテキストエンジニアリング」という概念を提唱しています。LLMアプリケーションの成功は、単に指示（プロンプト）を与えるだけでなく、モデルに提供する情報全体、すなわち「コンテキスト」をいかに効果的に管理・設計するかにかかっています。このコンテキストには、指示、関連知識、外部ツールからのフィードバック、そして過去の対話履歴（メモリ）などが含まれます。記事では、コンテキストの圧縮、永続化、分離といった具体的な管理戦略に触れ、これらがLLMのパフォーマンス最適化や「コンテキスト劣化症候群」のような問題の回避に不可欠であると述べています。最終的に、信頼性が高くスケーラブルなAIエージェントを構築するためには、単純なプロンプト作成を超えた、動的なシステム設計としてのコンテキスト管理が、開発者にとって不可欠なスキルとなることを示唆しています。
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**編集者ノート**: LLMの進化に伴い、単に「良い質問」をする技術から、LLMに「適切な情報」を「適切なタイミング」で「適切な形式」で与えるシステム設計の重要性が増しています。これは、Webアプリケーション開発におけるAPI設計やデータ管理の考え方に近く、開発者はLLMをブラックボックスとしてではなく、相互作用するコンポーネントとして捉える必要があります。今後、コンテキスト管理の効率化や自動化ツールが登場し、開発ワークフローに大きな影響を与えるでしょう。特に、状態管理や外部連携が複雑になるにつれて、コンテキストエンジニアリングのスキルが開発者の評価軸になる可能性が高いと予測します。