When I asked ChatGPT what it remembered about me, it listed 33 facts from my name and career goals to my current fitness routine. But how does it actually store and retrieve this information? And why does it feel so seamless? After extensive experimentation, I discovered that ChatGPT’s memory system is far simpler than I expected. No vector databases. No RAG over conversation history. Instead, it
Published Nov 26, 2025 Agents still face challenges working across many context windows. We looked to human engineers for inspiration in creating a more effective harness for long-running agents. As AI agents become more capable, developers are increasingly asking them to take on complex tasks requiring work that spans hours, or even days. However, getting agents to make consistent progress across
こちらはLayerX AI エージェントブログリレー2日目の記事です（1日目のponさんの怒涛のTKG記事（not Tamago kake gohan）もぜひご覧ください）。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをやっているKenta Watanabeです。 近年のLLM関連技術の急速な発達により、自社プロダクトの開発にLLMを活用する方も増えてきているのではないかと思います。一方で、LLMの確率的な振る舞いからプロダクションで安定稼働する機能やAI Agentの開発に苦戦している方も同時に多いのではないかと思います。 そういった中で、6月頃からContext Engineeringと呼ばれるLLMをうまく稼働させるための技術が話題になってきました。Context Engineeringというキーワードがバズり出した起源やContext Engineering自体の解説は各所
はじめに こんにちは。Algomatic AI Transformation(AX) のsergicalsix（@sergicalsix）です。 本記事では大規模言語モデル(LLM)を用いたアプリケーションないしAIエージェントの構築において切っても切り離せない「コンテキストエンジニアリング」について2025年10月時点での知見を備忘録としてまとめます。 コンテキストエンジニアリングとは コンテキストエンジニアリングとは、LLM に与える情報(コンテキスト)を制御する技術です。 コンテキストエンジニアリングはよくプロンプトエンジニアリングと対比されます。 プロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリング (Effective context engineering for AI agents) プロンプトエンジニアリングはあくまで特定のタスクに特化したエンジニアリング手法であるのに
Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus At the very beginning of the Manus project, my team and I faced a key decision: should we train an end-to-end agentic model using open-source foundations, or build an agent on top of the in-context learning abilities of frontier models? Back in my first decade in NLP, we didn't have the luxury of that choice. In the distant days of BER
はじめに 日々変化するAIの世界において、「Context Engineering」という言葉がVibe Codingに続く新たなトレンドとなりつつあります。 トレンドとなったきっかけはこの2人のツイートのようです。 Vibe Codingの普及により、POC開発や趣味プロジェクトにおいては、人間が1行もコードを書かなくても動くものが作成されるところまで進化してきています。加えて、企業におけるソフトウェア開発においても、人間の介入なしにAIがコードのほとんどを開発できるケースも増えてきました。 ただ、実際にAIが書いたコードを人間のレビューなしにリリースできるかというと、そこまでには至っていないのが現状です。600人ほどを対象にqodoが実施したレポートを確認したところによると、76%のエンジニアが人間のレビューなしにリリースするほどの信頼感がないと回答しているようです。 今後、企業におけ
TL;DRAgents need context to perform tasks. Context engineering is the art and science of filling the context window with just the right information at each step of an agent’s trajectory. In this post, we break down some common strategies — write, select, compress, and isolate — for context engineering by reviewing various popular agents and papers. We then explain how LangGraph is designed to supp
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