Manusから学ぶ【AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング】
🔸 はじめに
【AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング：Manus構築から得た教訓】の内容を読みながら、自分なりにまとめたので、学びのためのアウトプットとして記事で残します。
AIエージェントの開発、特にその「賢さ」をどう引き出すかに関心のある開発者にとって、「コンテキストエンジニアリング」は避けて通れない重要なテーマです。
本記事では、AIエージェント「Manus」の開発チームが共有したブログ記事をもとに、AIエージェントの性能を最大限に引き出すための具体的なテクニックや考え方を、実践的なノウハウとしてご紹介します。
🔸 コンテキスト整備の重要性
なぜコンテキスト整備が重要なのか？
コンテキストが不足していると、以下のような課題に直面します。
- 一般的なベストプラクティスに基づいた提案しかできない
- AI Coding Agentが正解に辿り着くための手がかりが少なくなる
- 既存コードとの一貫性が保てない
- プロジェクト固有の規約を無視したコードを生成してしまう
なので、
コンテキスト整備はAI Coding Agentに依存しない（左右されない）有用な資産になります。
ゼロからモデルをトレーニングするよりも、コンテキスト（文脈情報） をうまく活用する方が、はるかに速く、低コストで賢いエージェントを構築できます。
🔸 最重要指標は「KVキャッシュヒット率」
AIエージェントの応答速度とコストに直接影響するのが、KVキャッシュのヒット率です。プロンプトの大部分が過去の対話と同じであれば、キャッシュが有効活用され、パフォーマンスが劇的に向上します。
具体的なテクニック
- プロンプトの安定化: プロンプトの構造をできるだけ固定し、変更箇所を最小限に留める。
- コンテキスト追加の専用化: 新しい情報は、プロンプトの末尾にのみ追加するように設計する。
これにより、キャッシュ効率を最大化し、ユーザー体験を損なわない高速な応答を実現できます。
🔸 アクションの制約は「マスク」で対応する
エージェントに多様なツール（機能）を使わせようとすると、取りうるアクションの組み合わせが爆発的に増え、モデルが混乱しやすくなります。
よくある解決策は、不要なツールをプロンプトから都度削除することですが、これはKVキャッシュを無効にしてしまうため非効率です。
Manusが提案する解決策
- ロジットのマスキング: プロンプトは変更せず、モデルが出力するトークンの確率分布（ロジット）を操作します。特定の状況で実行不可能なアクションに対応するトークンの生成確率を意図的に下げる（マスクする）ことで、キャッシュを維持しつつ、モデルの行動を賢く制約できます。
🔸 長いコンテキストは「外部ファイルシステム」で乗り越える
AIモデルにはコンテキスト長の制限があります。長いタスクや対話では、古い情報から失われていくという問題に直面します。
解決策
- 外部メモリとしてのファイルシステム: 重要な情報を「ファイル」として外部の仮想ファイルシステムに保存し、必要に応じて読み書きさせます。これにより、コンテキスト長を超える情報を失うことなく、圧縮して保持することが可能になります。
Claude Codeだと、@ファイル名 で呼び出す機能ですね。
🔸 長期的な目標は「暗唱」で維持させる
長いタスクの途中で、AIが本来の目的を見失ってしまうことがあります。これは、コンテキストの奥深くに追いやられた初期の指示に、モデルが注意を払えなくなるためです。
- 暗唱による注意の操作: ToDoリストのような目標リストを、モデル自身に繰り返し要約・再生成させる（暗唱させる）。このプロセスを通じて、モデルの「注意」を常に本来の目標に向けさせることができます。
要するに、ToDoリストで過去のコンテキストを振り返ることで、AIエージェントは「中間での迷子」問題を回避し、グローバルな計画が最近の注意範囲に入り、目標のズレを減らせます。
🔸 エラーは「学習の機会」として隠さない
エラーが発生した際にそれを隠蔽すると、モデルは同じ過ちを繰り返す可能性があります。
逆転の発想
- エラーをコンテキストに残す: 発生したエラーメッセージや失敗の履歴を、あえてコンテキストに含めます。これにより、モデルは「何が間違っていたのか」を学習し、自己修正する能力を高めることができます。
失敗のプロセスも隠さず、全て経験値にしてしまいましょう。
🔸 さいごに
コンテキスト整備の重要性について学べました。
Manusチームの経験談は、優れたAIエージェントの性能は、モデルそのものよりも、いかに巧みにコンテキストを設計し、操作するかにかかっていることを示唆しています。
Few-shotプロンプティングのような強力な手法も、使い方を誤ればモデルの柔軟性を奪う諸刃の剣になりえます。常に多様な文脈を与え、モデルがパターンに固執しないようにすることが重要です。
コンテキストエンジニアリングは今後のAIエージェント開発において、その重要性は増すばかりだと思います。
このまとめが、少しでも参考になれば幸いです😀
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