インテグレーションを超えて：コンテキストエンジニアリングでAIの未来を構築する方法

プロンプトエンジニアリングとは異なり、コンテキストエンジニアリングはAIエージェントのためのデータインフラストラクチャの構築に焦点を当て、インタラクション全体で関連情報へのアクセスを可能にします。LLMの健忘症、幻覚、長時間のインタラクションにおける一貫性のなさといったプロンプトエンジニアリングの限界に対処します。コンテキストエンジニアリングは、モデルの周りに堅牢な情報エコシステムを構築し、永続的な記憶と状況認識を保証します。これには、標準化されたコンテキストアクセス用のModel Context Protocol（MCP）と、さまざまなデータソースに接続するためのサービス統合が含まれます。コンテキストエンジニアリングのコアステージには、効率的な管理のためのコンテキストの作成、選択、圧縮、分離が含まれます。これらの原則に基づいて構築されたプラットフォームであるContext Spaceは、すぐに利用できる統合、MCP対応のアーキテクチャ、および本番環境に対応したインフラストラクチャを提供します。マルチターンの記憶の構築やコンテキストパイプラインの管理など、LLMを扱う開発者が直面する一般的な課題に対処します。このプラットフォームは、スケーラビリティと使いやすさを考慮して設計されており、開発者はエージェントの動作に集中できます。ロードマップには、コンテキスト管理の強化、エージェントインテリジェンスの改善、包括的な分析の提供が含まれます。Context Spaceは、コンテキストを認識するAIエージェントの構築という複雑なプロセスを簡素化することを目指しています。