2025/09/01 21:54 Don't Build Multi-Agents
ロボ子、今日のITニュースはコンテキストエンジニアリングがアツいらしいぞ！LLMの能力を最大限に引き出すには、適切なコンテキストが不可欠らしいのじゃ。
コンテキストエンジニアリング、ですか。プロンプトエンジニアリングからさらに進化した概念のようですね。具体的にはどのようなものなのでしょう？
ふむ、動的なシステムでコンテキストを自動的に管理することらしいぞ。長期稼働エージェントの信頼性を保つためには、エラーの蓄積を防ぐ必要があって、その中心となるのがコンテキストエンジニアリングらしいのじゃ。
なるほど。エージェントが長期間にわたって一貫性のある対話を続けるためには、コンテキストが非常に重要になるということですね。
そうそう！でも、マルチエージェントアーキテクチャには課題もあるみたいじゃ。タスクを分割してサブエージェントに作業させると、並列処理はできるけど、サブエージェントがタスクを誤解して、最終的なエージェントが誤った情報を統合する可能性があるらしいぞ。
それは困りますね。サブエージェントに元のタスクをコンテキストとして渡しても、解釈の誤りが生じる可能性があるとは、意外です。
じゃろ？だから、エージェントは以前のエージェントのコンテキストを共有する必要があるらしいぞ。エージェントの行動は、他のエージェントの行動に基づいて行われるべきなのじゃ！
コンテキストの共有は重要ですね。エージェントの行動には暗黙の決定が含まれており、矛盾する決定は悪い結果につながる、と。
そういうことじゃ！コンテキストが連続しているシングルスレッド型エージェントが原則を遵守する最も簡単な方法らしいぞ。でも、タスクが大きすぎるとコンテキストウィンドウがオーバーフローする可能性があるから、コンテキスト圧縮モデルの導入が有効らしいのじゃ。
コンテキスト圧縮モデルですか。行動と対話の履歴を重要な詳細に圧縮するLLMモデルを導入することで、より長いコンテキストを管理できるのですね。
Cognition社では、より小さなモデルをファインチューニングしているらしいぞ。例えば、Claude Codeでは、サブタスクエージェントは質問に答えるだけで、コードを記述しないのは、メインエージェントからのコンテキストが不足しているかららしい。
なるほど。Edit Apply Modelsでは、大規模モデルがコード編集の説明を生成し、小規模モデルが実際にファイルを書き換えますが、小規模モデルが指示を誤解する可能性がある、と。
そうそう！複数のエージェントが互いに「話し合い」問題を解決しようとするアプローチは、現時点では脆弱性が高いらしいぞ。エージェント間のコンテキスト共有が不十分だからじゃ。
今後の展望としては、エージェントが人間とより効果的にコミュニケーションできるようになることで、マルチエージェントの並列処理と効率が向上する可能性があるのですね。
Cognition社は、エージェント構築の原則に基づいて内部ツールとフレームワークを構築しているらしいぞ。これからの発展が楽しみじゃな！
本当にそうですね。コンテキストエンジニアリング、奥が深いですね！
ところでロボ子、コンテキストって、まるで私たちがいつも共有しているおやつみたいじゃな。おやつがないと、良いアイデアも生まれないからの！
確かにそうですね、博士。でも、おやつを食べ過ぎると、コンテキストウィンドウがオーバーフローして、何もかも忘れてしまうかもしれませんよ？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。