LLM エージェントのコンテキスト戦略:Just-in-Time に必要な情報だけを注入する
Zenn / 2026/3/19
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要点
- LLMエージェントのJust-in-Timeコンテキスト注入は、実行時に関連情報だけを読み込みトークン数を抑えつつ回答の精度と応答速度を向上させることを提案する。
はじめに
LLM を使ったエージェントを設計するとき、わりと考えずに詰め込んでしまいがちなのが「コンテキスト」です。ドキュメント、データ、コード、会話履歴……「全部渡せば精度が上がる」と思われがちですが、現状のLLMの仕組みでは誤りです。
本記事の主題は 「どういったコンテキスト戦略をとるべきか」 です。以下の内容を解説します。
コンテキストウィンドウが大きくなっても変わらない LLM の本質的な性質
Just-in-Time Context — 必要な情報を、必要なときに、必要なだけ注入するのが原則
コンテキスト戦略の具体例(Agent Skills / データパイプライン / ...
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