大規模言語モデルエージェントのためのコンテキストエンジニアリング戦略
2025-07-04
大規模言語モデル（LLM）エージェントの利用が増加するにつれて、コンテキストエンジニアリングは効率的なエージェント構築における重要な要素となっています。この記事では、コンテキストエンジニアリングの4つの主要な戦略をまとめます。書き込み（コンテキストウィンドウの外にコンテキストを保存する、例えばスクラッチパッドやメモリを使用する）、選択（外部ストレージから関連するコンテキストを選択する）、圧縮（コンテキストを要約またはトリミングする）、分離（コンテキストを複数のエージェントまたは環境に分割する）。これらの戦略は、LLMコンテキストウィンドウの制限に対処し、エージェントのパフォーマンスを向上させ、コストを削減することを目的としています。この記事では、AnthropicやCognitionなどの企業の事例を用いて、メモリ選択、コンテキスト要約、マルチエージェント調整など、各戦略の具体的な方法と課題を詳細に説明します。
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