[B! AI] AIエージェントを支える技術: コンテキストエンジニアリングの現在地

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toruhjp チャットでは「指示書を読め」と質疑応答だけ。質疑応答で確定したことを含めて指示書.mdを更新し、新チャットでゼロからスタート → コンテキストウインドウが縮小できる。LLM任せのコンテキストの要約と圧縮は危険

2025/10/17 リンク

syu-m-5151 コンテキストエンジニアリングはLLMに与える情報を制御する技術。取得・生成、処理、管理の3要素で構成され、限られたコンテキストで最大の効果を得るために重要。

#nwiizoがいいぞと思った

2025/10/17 リンク

syou430 コンテクストロットが発生する割合も各モデルごとに公表されているから、粘り強さも調べられるよ。Geminiが最強と言われる所以はここにあり。

2025/10/16 リンク

yarumato “LLMモデルは、Contextが多いほど、その中から回答に有効な情報(Needle)を抽出/活用できなくなる傾向（Context Rot）。最大Context長よりも短い、有効Context長(effective context length)がある。取得&生成、処理、管理”

2025/10/16 リンク

ilyaletre 深堀りするためのヒントが色々落ちてて助かる記事だ。

2025/10/16 リンク

pico-banana-app AIエージェントの肝はコンテキストエンジニアリングか。完全に理解した(わかってない)ｗ結局は必要な情報をうまく突っ込むのが大事ってことね。

2025/10/16 リンク

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AIエージェントを支える技術: コンテキストエンジニアリングの現在地 - Algomatic Tech Blog

はじめにこんにちは。Algomatic AI Transf ormation(AX) のsergicalsix（@sergicalsix）です。本記事で... はじめにこんにちは。Algomatic AI Transf ormation(AX) のsergicalsix（@sergicalsix）です。本記事では大規模言語モデル(LLM)を用いたアプリケーションないしAIエージェントの構築において切っても切り離せない「コンテキストエンジニアリング」について2025年10月時点での知見を備忘録としてまとめます。コンテキストエンジニアリングとはコンテキストエンジニアリングとは、LLM に与える情報(コンテキスト)を制御する技術です。コンテキストエンジニアリングはよくプロンプトエンジニアリングと対比されます。プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリング (Effective context engineering for AI agents) プロンプトエンジニアリングはあくまで特定のタスクに特化したエンジニアリング手法であるのに