AI エージェントはどのようにして「コンテキスト エンジニアリング」を効果的に活用できるのでしょうか? @LangChainAIによるYouTube動画「エージェントによるコンテキストエンジニアリングの活用方法」は、オフロード、削減、分離という3つの原則を中心に展開されています。これらの原則は、Claude Code、Manus、LangChain DeepAgentsといった主流のフレームワークに成熟した形で実装されています。 1. オフロード: リアルタイムで常駐する必要のない情報や操作を外部システムにアウトソーシングすることで、モデル ウィンドウの負担を軽減し、エージェントは必要なときにのみオンデマンドでそれらを呼び出します。 • ファイル システム ストレージ: 履歴ダイアログ、データ ログ、中間結果はファイル (JSON など) に書き込まれ、エージェントはファイル全体を読み込む代わりにパス参照を使用します。 • アクションのスクリプト化: 繰り返し実行される操作は独立したスクリプト (データのクリーニングや API 呼び出しなど) にカプセル化され、エージェントは実行結果のみを受信するため、ウィンドウへのコードの埋め込みが回避されます。 • 段階的なツールの公開: すべてのツールを一度に公開するのではなく、タスクの段階 (最初に検索してから編集するなど) に応じてツールが動的にロック解除され、重複したオプションが防止されます。 > 実用的な例: DeepAgents は動的なツール登録をサポートし、Manus はスクリプト化されたアクションに優れており、Claude Code はファイルの永続性を重視しています。 2. 削減: 意味の整合性を維持しながらコンテキスト サイズを圧縮し、ウィンドウ内の情報を簡素化します。 • 圧縮: 重複したメッセージをマージするなど、アルゴリズムによって冗長なトークンが削除されます。 • 要約: LLM を使用して長い会話を要点 (箇条書きなど) に要約すると、トークンを 70% 以上節約できます。 • フィルタリング: 現在のタスクの関連性に基づいて、無関係なログや履歴の断片を除外します。 実用的な例: Manus には組み込みの圧縮アルゴリズムがあり、Claude Code はダイジェスト生成に優れており、DeepAgents はクエリベースのフィルターを提供します。 3. 分離: 複雑なタスクを、それぞれ独自のコンテキスト ウィンドウを持つ独立したサブモジュールに分割して、タスクを分割して解決します。 • サブエージェントアーキテクチャ：マスターエージェントが複数のサブエージェントを調整してサブタスク（調査、検証、統合など）を並行して処理し、最終的に結果を集約します。 • 階層的なコンテキスト管理: サブエージェントは互いに干渉せず、単一ウィンドウの過負荷を回避します。 実用的な例: DeepAgents は階層型エージェント チェーンをサポートし、Manus は高度な並列分離を実装し、Claude Code は基本的なサブタスク分解を提供します。 核となる洞察と実践的な推奨事項：コンテキストエンジニアリングは、キューワードのテクニックではなく、システムレベルのアーキテクチャ設計に関するものです。本番環境対応のエージェントを開発する際には、以下の点が推奨されます。 1. アンインストールから開始します。ファイルとスクリプトを使用してウィンドウを解放することを優先します。 2. オーバーレイ削減メカニズム: 要約とフィルタリングを組み合わせて簡潔なコンテキストを維持します。 3. 複雑なタスクの分離: スケーラブルな深い推論を実現するためにサブエージェントを導入します。 これらの戦略を通じて、インテリジェント エージェントは「短期的な応答」から「長期的な信頼性の高い実行」へと進化し、コード開発、調査と分析、自動化プロセスなどのシナリオでのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 簡単に言うと、コンテキスト エンジニアリング = 負担の軽減 + 情報の簡素化 + モジュール実行により、制限されたモデル ウィンドウで無限の数のタスクを処理できるようになります。 YouTube動画
