ContextEngineering

RAG検索エンジニアリングにおけるレキシカル検索、密ベクトル検索、ハイブリッド融合、リランキング、評価、オブザーバビリティ、本番運用ガバナンスを体系的に解説します。

Latent SpaceによるShunyu Yaoへのinterviewを基に、ReAct、Reflexion、Tree of Thoughts、memory、benchmark、ACI、Agent UXを整理し、AI agentを実用化する際のツール、環境、評価、interface設計の重要性をまとめます。

基礎的なRAGパイプラインがプラットフォームに吸収されつつある流れを起点に、評価と可観測性、データガバナンスとアクセス制御、エージェント型ワークフローの高度なエンジニアリング能力など、2026年にAIアプリケーションエンジニアが重点的に身につけるべき高付加価値スキルを分析します。

優れたAI agentシステムの中核設計フレームワークとして、Spec-Driven Development、三層アーキテクチャ、Resolver、LatentとDeterministicの境界、Diarization、自己進化する学習ループを体系的に整理し、補完ツール中心の発想からAI強化型ソフトウェアエンジニアリングへの転換を支援します。

2025〜2026年のAI coding agentとSpec-Driven Developmentの最新実践を基に、Software Specの定義、価値、主要要素、ワークフロー、よくある落とし穴を体系的に解説し、Claude Code、Codex CLI、Cursorなどで使える実践的なテンプレートを紹介します。

AI coding agentの実行機構を起点に、agent-native文書が「参考資料」から「基盤」へ変わった理由を体系的に説明し、AGENTS.md、PRD、Architecture、Spec、Planなど各文書層の責務と構成原則を整理します。Context EngineeringとSpec-Driven Developmentの実践を踏まえ、contextを節約しながらagentの行動を安定して導く文書体系の設計方法も示します。

OpenAI、Anthropic、HumanLayerなどのチームがAI coding agentプロジェクトの文書化で得た実践経験を体系的に整理し、入口ファイル、階層化された知識ベース、状態追跡ファイル、局所文書がAgentの性能へ直接影響する理由を説明します。最小限の文書体系から継続的な保守へ進む、実行可能な道筋も示します。

一つの比較から始める ChatGPT に「KV Cache とは何か」と聞くと、モデルが答えて会話は終わります。 Codex CLI に「このプロジェクトへテスト付きのユーザー認証 module を追加して」と伝えると、agent は自律的に作業を始めます。プロジェクト構造を読む → 既存コードを理解する → 実装を計画する → 認証ロジックを書く → テストを書く → テストを実行する → 失敗を見つける → 修正する → テストを通す → PR を作る、という流れです。数十 step に及ぶ間、あなたが介入しないこともあります。 ...

LangChain による Agent Harness の分解は、context engineering、memory、MCP、agent loop を一枚の地図として結び付けています。

AI アプリケーションエンジニア向けの Prompt Engineering 長編ガイド。基礎原則、コンテキスト設計、タスクチェーン、インジェクション防御、Agent のプロンプト設計、評価駆動開発を扱う。