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Contextの3層モデル

巷の “context engineering” の実態

2025年6月 Tobi Lütke/Karpathy が普及させた語。LangChain定義は「LLMがタスクを解けるよう適切な情報とツールを適切な形式で動的に供給するシステム構築」。実態は context window engineering、つまりウィンドウというRAMに何をどう詰めるかの話に偏っている。背景にcontext rot(2025年Chroma研究: 18モデル全てで入力長増加により性能劣化)。

命名の統一: 主語で揃える

巷の用語は場所(window)・提供形態(as a service)・行為(engineering)で切り口がバラバラ。主語を揃えて3層に整理する:

層	主語	定義
Window Context	コンテキストウィンドウ	推論時にLLMが実際に読むトークン列
Agent Context	エージェント	エージェントを成立させる構成の束(モデル・ツール・メモリ・ポリシー)
Human Context	人間/組織	目的に照らして解釈・選択・整形された情報

流れ: 上流から下流へ収斂

[Human Context] 解釈・キュレーション
      ↓
[Agent Context] 構成への組み込み
      ↓
[Window Context] 実行時のウィンドウ充填 → LLM推論

下流ほど具体的なトークン列に収斂。上流のHuman Contextが貧弱なら下流をいくら磨いても出力の天井は上がらない。

各層の技術領域

• Window: RAG, compaction, scratchpad, attention管理。LangChain/Anthropic
• Agent: Agent framework, Langbase Pipes, Google CaaS, Azure AI Foundry。MCPはここへの接続口規格
• Human: 現状最も未成熟。情報アーキテクチャ、ライフログ解釈、ナレッジキュレーション

含意: 空白地帯はHuman Context

業界の投資はWindow/Agentに集中。Humanは独立領域として名指されていない。Human Contextの設計・キュレーションが次のフロンティア。3層命名の最大の効用は、業界がまだ名付けていない領域に名前を与え、議論の地図として機能させる点にある。

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