【エージェント設計 #2】コンテキストエンジニアリング、コンテキストウィンドウを予算のように使う方法
コンテキストウィンドウは大きければよいのではなく、関連性が高いほど有効です。有限のウィンドウを予算として使う選択的ローディング・要約・分離・外部化の4つの戦略と、CLAUDE.mdのような常時ロードファイルの設計基準を整理します。
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コンテキストエンジニアリング
コンテキストエンジニアリングの基礎から実務の選択基準まで解説する記事をまとめました。
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[AI利用ガイド #5] 長いチャットでAIが迷う理由、新しいチャットを開くタイミング
AIと長時間作業していると、不思議な瞬間が訪れます。さっき決めた条件をもう一度聞いたり、前に直した内容を元に戻したり、会話の序盤の指示をいつの間にか無視したりします。「さっき言ったよね」と指摘しても、効果は一時的です。故障ではありません。AIが会話を記憶する仕組みそのものから生じる現象で、原理が分かれば対処法も簡単です。
記事を読む[AIコンテキスト #5] なぜサブエージェントを使うのか、AIエージェントのコンテキスト分離と委譲基準
これまでの各回では、コンテキストを節約する方法を見てきました。タスクの境界ごとに履歴を消去し（第3回）、固定費を短く設計する（第4回）。それでも手に負えないタスクがあります。「このコードベースで決済ロジックがどう流れるか調べて」のような依頼です。真面目なエージェントは数十個のファイルを読み、見つけた内容をすべてコンテキストに積み上げます。調査が終わる頃には、その知識でコードを変更するためのコンテキストが残っていません。
記事を読む[AIコンテキスト #1] エージェントはなぜ指示を忘れるのか
Claude Codeなどのコーディングエージェントを使っていると、「Context left until auto-compact: 8%」という警告が画面下に表示されます。チャット型AIでは見ない表示です。この数字が減る理由や、0になると何が起きるのかを説明できる人は意外に多くありません。
記事を読む[AIコンテキスト #2] 長いコンテキストが回答を台無しにする理由
第1回では、コンテキストウィンドウが有限である理由を見ました。ところが最近のモデル仕様を見ると、こんな疑問が浮かびます。すでに100万トークンのモデルがあるなら、コードベースでも文書でも丸ごと入れればいいのではないか。節約する意味はあるのか、と。
記事を読む[AIコンテキスト #3] /clear と /compact の選び方
前の2回で診断は終わりました。コンテキストウィンドウには上限があり（第1回）、埋めればすべて使われるわけでもなく、長くなるほどむしろ性能が落ちます（第2回）。処方箋は明確です。コンテキストを管理する必要があります。そのためにClaude Codeなどのコーディングエージェントが提供する基本ツールが、/clearと/compactです…
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