大型言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、エージェント（Agent）の開発は人工知能分野の最前線となっています。業界では一般的に LLM を新しいオペレーティングシステムの中央処理装置（CPU）に例え、その限られたコンテキストウィンドウはランダムアクセスメモリ（RAM）のように、モデルの作業記憶の役割を果たしています。この背景の中で、コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）が登場しました。これは、エージェントがタスク実行の各ステップで、適切な情報をコンテキストウィンドウに正確に埋め込むことを目的とした巧妙な芸術と科学として定義されています。この理念は効率性に関わるだけでなく、エージェントが信頼性が高く、一貫性があり、高性能なパフォーマンスを実現できるかどうかの核心でもあります。
エージェントが長期的なタスクを実行する際、LLM の呼び出しとツールの呼び出しを交互に行い、ツールのフィードバックに基づいて次の行動を決定します。しかし、これらの長時間にわたるタスクとツールフィードバックの継続的な蓄積は、トークン（token）数の膨張を引き起こし、一連の問題を引き起こす可能性があります：コンテキストウィンドウのオーバーフロー、コストと遅延の急増、さらにはエージェントの性能の劣化などです。具体的な性能問題には、幻覚や誤情報がコンテキストに入り込み、繰り返し引用されることで生じる「コンテキスト中毒」、コンテキストが長すぎるためにモデルが既存の情報に過度に注意を払い、訓練で得た知識を無視する「コンテキスト分散」、無関係な情報がモデルの生成する低品質な応答を妨げる「コンテキスト混乱」、およびコンテキストの異なる部分間の情報の矛盾によって引き起こされる「コンテキスト衝突」が含まれます。したがって、コンテキスト情報を効果的に管理することがエージェントエンジニアの最優先の課題となります。
コンテキストエンジニアリング：エージェントの信頼性の基盤#
コンテキストエンジニアリングは、技術的なボトルネックを解決する手段であるだけでなく、信頼性の高いエージェントシステムを構築するための根本的な方法です。これは、さまざまなタイプのコンテキスト管理の課題に対処するための 4 つの主要な戦略を含んでいます：
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コンテキストの書き込み（Write Context）：情報をコンテキストウィンドウの外に保存し、エージェントが将来のタスクで呼び出せるようにすることを指します。これには、「スクラッチパッド」（scratchpad）を使用してセッション内のメモを記録したり、「メモリー」（memories）メカニズムを通じてセッションを超えた長期学習と情報の持続化を実現することが含まれます。たとえば、エージェントはツールの呼び出しを通じて計画や重要な情報をファイルに書き込んだり、実行時状態オブジェクトを利用して情報を保存することができます。
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コンテキストの選択（Select Context）：現在のタスクに最も関連性の高い情報のみをコンテキストウィンドウに引き込むことを意味します。これには、スクラッチパッドからの読み取り、関連するメモリーの選択（少数サンプルの例、指示、事実など）、およびリトリーバル強化生成（RAG）技術を利用して大量のツール記述から最も適用可能なツールを選別したり、膨大な知識ベースから必要な知識を検索することが含まれます。実際のアプリケーションでは、混合検索技術（ベクトル検索と語彙 / 正規表現検索の組み合わせ）や再ランキング（re-rank）ステップが選択精度を向上させるために重要です。
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コンテキストの圧縮（Compress Context）：タスクを実行するために必要な最小限のトークン量のみを保持することを目的としています。一般的な方法には、「コンテキスト要約」（Context Summarization）があり、LLM を使用して冗長なインタラクション履歴やツール呼び出しの結果を簡潔な要約に抽出し、コンテキストが長すぎることによる性能低下を回避します。別の方法は「コンテキストトリミング」（Context Trimming）で、通常はハードコーディングされたヒューリスティックルールや訓練されたトリマーを通じて、古いメッセージを削除するなどの不関連または不要な情報をフィルタリングします。
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コンテキストの隔離（Isolate Context）：コンテキストをより小さく独立した単位に分解し、エージェントがタスクを実行するのを助けることに関わります。これは主にマルチエージェントアーキテクチャを通じて実現され、各サブエージェントは特定のサブタスクに焦点を当てた専用のコンテキストウィンドウを持ち、関心の分離を実現します。さらに、サンドボックス環境や特定のパターンを持つ状態オブジェクトを設計することで、特定のトークン集約型オブジェクトやツール呼び出しの結果を LLM の直接的なコンテキストから隔離し、必要なときだけ露出させることも可能です。
これらの戦略は、リアルタイムで高品質なコンテキストを組み立てる（内ループ）と、検索とインデックス戦略を継続的に最適化する（外ループ）ことを通じて、エージェントの適応性と効率を向上させるための実践的なフレームワークを形成しています。
マルチエージェントシステム：能力の拡張と内在する課題#
エージェントアーキテクチャの選択において、業界では単一エージェントとマルチエージェントシステムの有用性についての議論が続いています。
マルチエージェントの利点は明らかです：マルチエージェントシステムは、広さ優先のクエリ（複数の独立した方向を同時に探索する必要があるタスク）を処理する際に優れたパフォーマンスを示します。サブエージェントが並行して操作し、それぞれ独立したコンテキストウィンドウを持って問題の異なる側面を探索することで、単一エージェントのコンテキストウィンドウの制限を効果的に突破し、情報収集と抽出の効率を大幅に向上させることができます。たとえば、研究タスクにおいて、マルチエージェントシステムは研究時間を最大 90% 短縮でき、単一システムよりも広範な情報を処理できることがわかっています。この分散型アーキテクチャは、トークンの使用量を効果的に拡張し、マルチエージェントシステムがタスクの価値が十分に高く、大量の並列処理が必要なシナリオで高性能を実現するための鍵となります。
しかし、マルチエージェントシステムは厳しい課題にも直面しています：
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信頼性と一貫性：最も重要な課題は、マルチエージェントが緊密に調整する必要があるタスクや「書き込み」操作を含むタスクを処理する際に、「意思決定の衝突」や「コンテキストの欠如」が発生しやすいことです。たとえば、複数のサブエージェントが並行してコードやコンテンツを生成する際、彼らは完全に共有されていないコンテキストに基づいて相互に矛盾する暗黙の決定を下す可能性があり、最終的な出力が統合しにくくなったり、品質が低下したりします。実践的には、マルチエージェントシステムは並行して「読み取り」タスク（研究など）においては優れたパフォーマンスを示しますが、並行して「書き込み」タスク（コード生成など）においては脆弱です。
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トークンコストと複雑性：マルチエージェントアーキテクチャは通常、トークンの使用量を大幅に増加させ、単一のチャットインタラクションの数倍、場合によっては十数倍に達することがあります。これにより、運用コストが大幅に増加します。さらに、エージェント間の調整の複雑性も指数関数的に増加し、特にリアルタイムでのコミュニケーションと意思決定の相互依存が必要なシナリオでは顕著です。
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デバッグと評価：エージェントの動的な意思決定と非決定的な行動により、マルチエージェントシステムは非常にデバッグが難しくなります。わずかな変更でも行動の連鎖反応を引き起こす可能性があり、従来のソフトウェアのデバッグ方法が効果を発揮しにくくなります。これにより、エージェント間の相互作用パターンや意思決定プロセスを理解するために、新しい可観測性（observability）、トレーシング（tracing）、および評価方法が必要となります。
コンテキストエンジニアリングによるエージェントアーキテクチャの再構築#
マルチエージェントシステムの二面性に直面し、コンテキストエンジニアリングはそのアーキテクチャ設計を導き、課題を克服するための核心的な羅針盤となります。
隔離戦略はマルチエージェントの成功の鍵です：マルチエージェントシステムにおいて、コンテキストの隔離は効率的な戦略と見なされています。各サブエージェントには独立したコンテキストウィンドウとツールセットが与えられ、特定のサブタスクに焦点を当てます。この「関心の分離」は、単一のコンテキストウィンドウの圧力を軽減するだけでなく、サブエージェントがより徹底的かつ独立して探索を行うことを可能にします。たとえば、研究システム内のサブエージェントは情報を並行して検索し、重要な洞察を圧縮して主エージェントに返すことができます。最終的な出力の一貫性を確保するために、これらのシステムでは通常、最終的な「執筆」または「合成」の作業を単一の主エージェントまたは専門の合成エージェントに委託し、並行書き込みによって引き起こされる可能性のある衝突を効果的に回避します。サンドボックス環境や構造化されたパターンを持つ状態オブジェクトを設計することで、コンテキストの隔離をさらに実現し、トークン集約型データを LLM の直接的なコンテキストの外に保存し、必要なときに選択的に露出させることができます。
一貫性と履歴管理の異なるアーキテクチャへの適用：単一エージェントまたはタスクが高度に相互依存するシステムにおいては、全体的な一貫性を維持することが特に重要です。これは、エージェントの全軌跡を共有する必要があるか、または高度なメモリ圧縮技術を通じて冗長な対話履歴や操作ログを要約し、検索可能な事実として提供することを意味する場合があります。これにより、コンテキストの忘却や混乱を回避できます。たとえば、いくつかの成功した単一エージェント設計（特定のコードアシスタントなど）は、小型モデルを頻繁に使用してコンテキストの読み取り、解析、要約を行うことで、長いセッションの一貫性を効果的に管理し、マルチエージェントによる追加の複雑性を回避しています。書き込み、選択、圧縮などのコンテキストエンジニアリング戦略は、情報の持続化、ツールのフィルタリング、または履歴の精練において、さまざまなエージェントアーキテクチャでコンテキストの質を最適化する重要な役割を果たしています。
実践の道：制御、簡素化、検証#
堅牢なエージェントシステムを構築するには、コンテキストエンジニアリング理論の深い理解だけでなく、柔軟な実践方法、簡素な設計哲学、強力なエンジニアリングツールのサポートが必要です。
まず、アーキテクチャの選択は柔軟性と細粒度の制御を強調すべきです。低レベルのオーケストレーションフレームワークは、エージェント開発者にとって非常に重要であり、エンジニアに LLM の入力コンテキスト、エージェントの実行ステップと順序に対する完全な制御権を与えます。この制御により、エンジニアはタスクの具体的なニーズに応じて、コンテキストエンジニアリング戦略をカスタマイズして適用できるようになります。
次に、「大道至簡」の設計原則を遵守するべきです。LLM 自体がデバッグや評価が難しい背景の中で、余分な複雑性（不必要なマルチエージェントシステムや複雑な RAG アルゴリズムなど）を導入することは、デバッグの難易度とシステムの脆弱性を倍増させるだけです。多くのアプリケーションにおいて、効果的なコンテキスト管理と小型モデルによる圧縮と検索を備えた、設計の優れた単一主スレッドエージェントが、非常に強力で維持しやすい効果を得ることができます。
最後に、完璧なツールサポートは欠かせません。堅牢なエージェント開発エコシステムは、LLM システムの特性に特化したデバッグ、可観測性、評価ツールを統合する必要があります。これらのツールは、エージェントのトークン使用状況を追跡し、失敗パターンを診断し、性能改善を定量化し、コンテキストエンジニアリングの実践を迅速に反復し最適化することを支援します。これにより、エンジニアが最適なコンテキストエンジニアリングの機会を特定し、実施し、テストし、継続的に改善するための「良性フィードバックループ」が提供されます。
結語：成熟したエージェント設計へ#
コンテキストエンジニアリングは、エージェント構築者が習得すべき核心的な「技術」です。これは単なる「プロンプトエンジニアリング」を超え、動的システム内で情報を自動的かつ知的に管理する科学となっています。マルチエージェントシステムは一度きりの解決策ではなく、特定のタイプのタスクを効率的に処理するための強力だが条件付きのツールです。特に、高度に並列化され、読み取り密度が高く、情報量が単一のコンテキストウィンドウを超えるタスクにおいて、その価値が発揮されます。
未来のエージェント設計は、コンテキストエンジニアリングとアーキテクチャのトレードオフの芸術となるでしょう。成功するエージェントは、タスクの特性に応じて、書き込み、選択、圧縮、隔離などのさまざまなコンテキストエンジニアリング戦略を柔軟に活用し、能力の拡張とシステムの一貫性、信頼性の維持との間で微妙なバランスを取ることができるシステムです。そうすることで、私たちは真に知的で効率的かつ制御可能な AI エージェントを構築し、複雑な世界を駆使し、人類がまだ手を付けていない問題を解決することができるでしょう。
参考文献#
- Don’t Build Multi-Agents
- How and when to build multi-agent systems
- How we built our multi-agent research system
- Context Engineering
- How to Fix Your Context
- RAG is Dead, Context Engineering is King_ — with Jeff Huber of Chroma
- What makes Claude Code so damn good (and how to recreate that magic in your agent)!
- 逆向工程 Claude Code：学习这些 Agent 技巧