AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング入門

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AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング入門

AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング入門

本リポジトリは「零基础指南：从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent（初心者向けガイド）」を日本語向けに要約したものです。構造化されたプロンプト設計、RAG（Retrieval-Augmented Generation）による文脈取得と圧縮、エージェントが呼び出すツール群の設計、タスク計画とマルチエージェント協調といった、AIエージェント構築に必要な知見を体系的にまとめ、実践的な手法や参考資料を併せて提供します。学習パスやワークショップ形式の実装例も含まれ、初学者から実務者まで役立つ入門資料です。

https://github.com/phodal/build-coding-agent-context-engineering

概要

このリポジトリは、ゼロからAIエージェントを構築するための学習ガイドです。著者が企業向け研修や卒業生向けトレーニングで得た知見をもとに、学習を四つの段階（構造化プロンプト、コンテキスト／知識取得、ツール関数設計、エージェント計画とマルチエージェント）に分けて整理しています。実践的な方法論、RAGやセマンティックツールの使いどころ、エージェント間の協調設計など、初心者が陥りやすい「知識の呪い」を回避しつつ段階的に学べる構成です。サンプルやショーケースを通じて、理論と実装の橋渡しを目指します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 17
  • フォーク数: 2
  • ウォッチャー数: 17
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 学習パスを四段階に分解し、初心者でも段階的に理解できるよう設計されている。
  • プロンプト設計からRAG、ツール化、エージェント計画まで実務的なテーマを網羅。
  • 実践的なショーケースと教材志向の構成で、ワークショップやハンズオンに適合。
  • 多エージェント協調やプランニングの考え方まで踏み込んだ内容。

技術的なポイント

リポジトリの中心は「プロンプト→文脈→ツール→プランニング」という実践的学習曲線にあります。まずプロンプト工学では、再利用可能なテンプレート、システム／アシスタント／ユーザーメッセージの役割分担、ファインチューニングを伴わないプロンプト設計のベストプラクティスを扱います。コンテキスト工学では、ドキュメントのチャンク化、埋め込み（embedding）を用いたベクトル検索、RAGによる外部知識の活用、長文文脈の圧縮（要約や抽出）といった技術が中心です。実装面では、埋め込みモデルの選定、チャンクサイズとレトリーブ精度のトレードオフ、コストとレイテンシの最適化といった実務的な配慮が必要です。

ツール関数の設計では、エージェントが呼び出すインターフェース（APIラッパー、関数呼び出し仕様、結果の正規化）、副作用の管理、冪等性（idempotency）、エラー処理と観測性（ロギングやメタデータ付与）の重要性が強調されます。具体的には「ツールは小さく、明確に、テスト可能に」設計することで、エージェントの安定性が向上します。

エージェント計画とマルチエージェントでは、タスク分解（hierarchical task decomposition）、プランニングループ（思考→行動→観察→修正）、役割分担に基づく複数エージェントの協調設計、そして閉ループ自動化の考え方が扱われます。ReActスタイルやMCP（Multi-Chain Planning）のような手法を取り入れ、ツール呼び出しと外部知識を組み合わせて実行計画を生成・評価する点が実装上の核になります。全体を通して、初心者が混乱しがちな前提知識を平易に解く工夫と、実運用で発生する問題（コスト、セキュリティ、整合性）への対処法が示されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • images: dir

まとめ

初心者が段階的にAIエージェント構築を学べる実践的ガイドです。

リポジトリ情報：