AI エージェントの後半: 「コンテキスト エンジニアリング」がなぜ新たな技術的堀となるのか? Box CEO @levie 氏による洞察力に富んだプレゼンテーションでは、AI エージェントが「モデル機能」から「システム アーキテクチャ」へと進化するという避けられない傾向について、客観的かつ厳密な分析が示されました。 コアパラダイムの転換：論理的欠陥から情報の非対称性へ レヴィ氏は、大規模モデルの推論能力が飛躍的に向上することで、インテリジェントエージェントが複雑なタスクを実行できない根本的な原因は、論理的推論を実行できないことではなく、関連する背景情報の欠如になると主張しています。 このような状況において、開発者は「モデルの知能強化」から「情報ギャップの解消」へと重点を移しています。「コンテキストエンジニアリング」の本質は、リバースエンジニアリングを用いて、クロスドメインのスーパーエキスパートが特定のタスクを処理する際にどのような次元と密度の情報入力を必要とするかを推測することです。 インテリジェントエージェントのパラドックス：高度に知能化された「記憶喪失の天才」 彼は、現在のインテリジェント エージェント アーキテクチャの物理的な限界を明らかにする、次のような深い類推を示しました。 • フルドメインの専門家属性: インテリジェント エージェントは、法律、エンジニアリング、ビジネスなどの複数の分野にわたる専門家レベルの知識ベースを備えています。 • 状態がなく空間的に制約がある: 高い知能にもかかわらず、「状態がない」ためコンテキスト ウィンドウによって制限され、一度に中程度の量の情報しか正確に処理できません。 「高度に知的だが忘却しやすい」という特性は、システムが極めて高い情報提供精度を備えていることを意味しています。情報が多すぎるとモデルがノイズに惑わされ、情報が少なすぎると意思決定をサポートできなくなります。 重点分野：効率的な情報サプライチェーンの構築。インテリジェントエージェントのメモリ制限を補うため、業界の技術投資は以下の4つの分野に集中しており、閉ループ型の情報配信システムの構築を目指しています。 • 検索とリコール: リアルタイムのデータ取得を保証するために、大規模で低遅延の検索および検索アーキテクチャを構築します。 • ヒューリスティックソート: 取得された情報は、アルゴリズムを使用して重みによってソートされ、最も重要なコンテキストが最初にモデルのフロントエンドにプッシュされるようにします。 • システム プロンプト エンジニアリング: 洗練されたシステム プロンプトを通じてタスクの境界と実行ロジックを定義します。 • 状態とスペースの最適化: 限られたコンテキスト ウィンドウ内で、革新的なデータ管理方法によりスペースの節約が最大化され、より複雑な推論ロジックに対応します。 コンピューティングパワーの活用：データ処理におけるAIの非対称的な優位性 レヴィ氏は、過小評価されている利点を強調した。それは、コンテキストを処理する AI の計算能力が人間のそれをはるかに上回っているということだ。 人間は短時間で膨大な量の異種データを処理する能力に限界がありますが、インテリジェントエージェントは大規模なコンピューティングリソースを活用し、膨大なデータを数ミリ秒でスキャン、精緻化、再編成することができます。この「コンピューティングパワー駆動型情報処理」能力こそが、高性能なインテリジェントエージェントを構築する上での最大の障壁となっています。
