常駐AIエージェントの「会話を忘れない」を支えるコンテキスト圧縮設計

常駐AIエージェントが長期の会話を扱うための「コンテキスト圧縮」設計について解説。LLMのコンテキストウィンドウ上限という制約に対し、要約、圧縮、退避といった手法を用いて、過去のやり取りを踏まえた応答を可能にする設計思想を整理している。

• 常駐AIエージェントが長期の会話履歴を扱うための「コンテキスト圧縮」設計について解説する。
• 素朴な全履歴プロンプト方式は、コンテキストウィンドウ上限やレイテンシ・コストの問題で破綻することを指摘している。
• 「直近ウィンドウ(生ログ)」「ローリング要約(圧縮済み)」「長期ストア(検索対象)」の3層構造を提案している。
• 要約の再要約による情報劣化を防ぐため、要約と生ログへのポインタを分離する設計を提唱している。