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AIエージェントの開発において、「コンテキスト エンジニアリング AI」は今や欠かせない概念となっています。LangChainのLanceが提唱するこの用語は、エージェントがタスクを遂行するために必要な文脈を適切に管理し、最適化する技術と芸術の両面を指します。エージェントは指示、外部知識、ツールからのフィードバックなど、多種多様な情報を活用して動作しますが、この情報をどのようにコンテキストウィンドウ（LLMの作業メモリ）に収めるかが成功の鍵です。本記事では、Lanceが解説する「書き込み」「選択」「圧縮」「分離」という4つの主要なコンテキスト エンジニアリングの戦略を詳細に掘り下げ、実例や最新の研究成果を交えて説明します。また、LangGraphがこれらの戦略をどのようにサポートしているかも紹介します。
コンテキスト
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人工知能（AI）とAIエージェントの急速な進化は、私たちの生活、仕事、社会構造に計り知れない影響をもたらしています。この記事では、The Diary Of A CEOが主催するディスカッションをもとに、AI技術の可能性とリスク、社会へのインパクト、そして私たちが今後どのように備えるべきかを掘り下げていきます。
目次
1. はじめに：AIエージェントの衝撃的な登場
2. AIエージェントとは何か？
3. 専門家3人の視点：Bret Weinstein、Amjad Masad、
This is AI Quests, a brand new site by True North that's just getting started. Things will be up and running here shortly, but you can subscribe in the meantime if
