🔥虚無との戦い

🤖AI Agents

8 min read

AI技術を活用した🤖Sotware Agents. 知的エージェント. 2025年よりトレンドへ.

Index

🤖LLM Agnets

🤖LLMを活用する🤖AI Agents.

Functions

  • Reasoning
  • Planning

Environments

  • Database
  • Web
  • APIs
  • Knowledge Base
  • Apps
  • Physical World

Refs

対話型AIエージェント

自律型AIエージェント

  • Autonomous AI Agent: 自ら計画を立て、ツールを使い分けタスクを完遂する
  • 常駐型AIエージェント (Resident AI Agent):常にバックグラウンドで起動しており、能動的に動く

🦀OpenClaw

OpenClaw - OpenClaw, 2026年からライジング.

<2026-04-10 Fri 07:57>OpenClawにはUNIXやLISPの哲学を感じた.

Pi-Coding-Agents

Mario Zechnerが、Claude Codeの複雑さに不満を感じて作った、たった4つのツールと1000トークン以下のシステムプロンプト.

Piのコアツールはわずか4つ：Read・Write・Edit・Bash

「足りない機能があれば拡張機能をダウンロードするのではなく、エージェント自身に自分を拡張させる」という思想

💻REPL

パーソナルAIアシスタント

🪟コンテキストエンジニアリング

Context Engineering. 🪟Context Windowを動的に・最適な状態に組み立てる技術.

  • Karpathy が2025年に「プロンプトエンジニアリングという言葉は狭すぎる、これはContext Engineeringだ」と発言したことで広まった概念. Agents時代の新しい用語.

コンテキストウィンドウの構成要素

これら全体を設計するのが Context Engineering.

  • System Prompt ← 役割・制約
  • SKILL.md（関連スキル） ← 動的に注入
  • Memory: （過去の経験） ← 選択的に注入
  • Tools（使える道具の定義） ← 必要なものだけ
  • 会話履歴（圧縮・要約済み） ← 古いものは削除
  • 今のタスク ← ユーザー入力

コンテキスト汚染

LLM が生成した不正確な情報（幻覚）がコンテキストに混入し、後続の判断に悪影響を与える問題

コンテキスト不安（Context Anxiety）

コンテキストウィンドウが埋まってくると、モデルがコンテキスト上限に近づいていると感じ、作業を早まって終了しようとする現象.

プンロプト管理

🗣プロンプトエンジニアリング

Agent Skills

Skill Injection. 経験記憶や作業記憶のようなもの.

  • markdownで管理.

Tool管理

Tool Selection

メモリ管理

🤖Agent Memory: （過去の経験） ← 選択的に注入

会話履歴管理

History Compression

コンテキストエンジニアリング vs プロンプトエンジニアリング

  • Prompt Engineering 的な発想: より良い指示を書く
    • “Step by step で考えてください”
    • “あなたは10年のベテランエンジニアです”
  • Context Engineering 的な発想: コンテキストに何を入れるか
    • このタスクに必要なSKILLだけ読み込む
    • 長い会話履歴を要約してトークンを節約

🗣プロンプトエンジニアリング

🤖Agenticワークフロー

Agentを接続してどうやってワークフローを設計するかの議論.

🤖Human-in-the-Loop

人間の承認ゲートを組み込む.

Agentic Workflow Ppatterns

🤖Sequential Pipeline

エージェントを直列につなぐ

🤖Prompt Tuning

Routing

入力を分類し、専門化されたフォローアップタスクに誘導. 入力の種類でエージェントを振り分け

🤖Orchestrator-Workers

指揮者とワーカーの分離

👨🏻AI Agent Manager

🤖Parallelization

独立タスクを並列実行. Aggegators

🤖Evaluator-optimizer

生成エージェント＋評価エージェントのループ

🎨Agentic Patterns

GoFほどにはまだ成熟していない. 玉石混交.

単体エージェント

🗃プロンプトパターン

マルチエージェント

長期動作・改善パターン

refs

🤖マルチエージェントAI

マルチエージェントシステム. 複数のAIが協調して問題解決をする. Agent orchestration.

Workflows

LLMとツールが、事前に定義されたコードパスを通して連携するシステム. LLM Pipeline

Agents

LLMが自身のプロセスとツールの使用を動的に指示し、タスクをどのように達成するかを制御するシステム

Subagent

Agent Teams

Cladueの新機能. 5レンジャーみたいな. これはManagerを介さずにsubagents同士が通信する.

Refs

🤖Agent Memory

Agent Memory/Long-horizon Agent Infrastructure.

セッション跨ぎで状態・経験を保持・進化させる.

Memory-Augmented

セッション跨ぎの長期記憶

Working Memory

毎朝の実行時にSKILL.mdを読み込む = 経験を注入

Memory Evolution

Human-in-the-Loop で「この学習を保存するか」を人間が判断

🤖Self-Improving Agent

Self-Improving Agent or Compound Learning Loop.

実行→反省→スキル更新のループ

Experiential Memory

昨日の判断 → 何がうまくいったか → SKILL.md に書き出す

Microsoft Ampifier

Topics

PC vs Agent Systems

  • CPU - LLM
  • RAM - Context
  • OS - エージェントハーネス
  • Apps - Isues

ref. 【AIエージェントの内部構造】長時間タスクを完遂させる「エージェントハーネス」の概要と設計・実装 (1/3)|CodeZine（コードジン）

Agent x cron

Agentを定期呼び出しする方法.

issue: 稼働頻度と稼働時間を設定することでコスト管理をする

これでLimitギリギリまで活用できるか？

ぬいぐるみと話す

🤖人工知能

グラフビュー

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