概要
https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/09/09/200738
詳細内容
## 手触り感のあるContext Engineering
https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/09/09/200738
LayerXは、LLMの確率的な挙動を克服しプロダクションで安定稼働するAIエージェントを開発するための具体的なContext Engineeringの実践手法と試行錯誤の過程を詳述します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[Context Engineering, AI Agent Development, LLM Stability, Task Decomposition, Prompt Engineering]]
LLMの確率的な挙動に対処し、プロダクションで安定稼働するAIエージェントを開発するための「Context Engineering」の具体的な実践手法を解説します。LLMを自社プロダクトに活用する際、その非決定性ゆえに安定稼働に苦労するエンジニアが多い現状に対し、Context Engineeringが課題解決の方向性を示します。
記事ではまず、Shopifyや元OpenAIの専門家、Cognitionのエンジニアが提唱するContext Engineeringの概念を紹介。Long runningなAI Agent開発におけるタスク分解、コンテキスト圧縮、並列処理といったテクニックが、LLMを安定稼働させる上で不可欠であることを強調します。
具体的な問題設定として、「ルール文書から特定のクエリに関連する文章とその開始位置を抽出する」タスクを例に、試行錯誤のプロセスを詳細に追います。初期のナイーブな実装では、LLMにタスク全体を任せると、文字位置の正確な特定に失敗し、コストとレイテンシーが肥大化する問題が浮き彫りになります。
そこで推奨されるのが「LLMの特性を考慮した処理の分解」です。LLMの担当は、得意とする自然言語理解に基づいた「関連文字列の抽出」に限定します。一方、LLMが苦手な「抽出された文字列の元の文書内での正確な文字位置特定」は、決定論的コード（従来のプログラミング手法）で処理します。
この分解により、GoogleのLangExtractのようなライブラリが採用しているファジーマッチングや複数回実行によるリカバリ機構なども組み込み、LLMの柔軟性を享受しつつ、安定性と精度を両立させることが可能になります。Context Engineeringの本質は、LLMに任せるタスク範囲の適切な絞り込みと、Prompt Engineeringによる継続的な実験的調整です。従来のソフトウェア開発とは異なり、LLMの確率的な振る舞いを「経験的に」理解し、それに合わせてシステムを構築する思考が重要であると述べます。LayerXは、こうしたAI Agent開発の最前線で共に課題解決に取り組む仲間を募集しています。