AIエージェント化するコンテキストエンジニアリング

第1回はコンテキストエンジニアリングの基礎を解説します。プロンプトエンジニアリングとの違いや具体例を示し、システムプロンプトやツール、メッセージ履歴といった要素が複数ステップのAIエージェントで重要になる点を説明します。

コンテキストエンジニアリングは、LLMが回答を生成する際に参照する文脈を設計・制御し、望ましい出力に近づける技術の総称です。本特集の第1回では基礎編としてプロンプトエンジニアリングとの違いや具体例を取り上げています。システムプロンプトやユーザープロンプト、外部機能の呼び出しをどう組み合わせるかが焦点となります。Anthropic Japanの吉田弘毅氏は「コンテキストとインテリジェンスの掛け算」であると説明しています。秋葉拓哉氏は1往復の会話では両者はほぼ同じになると述べています。 含まれる要素： ・システムプロンプト（LLMの振る舞いを規定する指示） ・ユーザープロンプト（利用者が都度入力する内容） ・ツール（Web検索やデータベース参照、計算実行などの外部機能） ・メッセージ履歴（過去のやり取りの蓄積） ・各ステップでどの情報を渡し、不要な情報を除くかという設計が重要になる点 まとめ： コンテキストエンジニアリングは、特に複数ステップで処理を進めるAIエージェントの構築や既存エージェントの運用で重要性が高いとされています。単発の呼び出しではプロンプト工夫で対応できる場合もありますが、連続する処理では情報の管理設計が性能に影響します。本特集は続編で実装方法や導入時の注意点を順次解説するとしており、具体的な実装スケジュールは現時点では未定です。