コンテキスト崩壊：長期タスクが制御不能になる構造的理由

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Agentが agentic loop の中で1ラウンドの操作を完了するたびに、そのラウンドの入力、ツール呼び出し、返却結果がすべて context window に追加されます。トークン数は持続的に増加しますが、成果物の品質変化は線形ではありません。有効容量の範囲内であればAgentのパフォーマンスは安定しています。臨界点を超えた瞬間、品質は急激に低下します。初期の制約を忘れ始め、すでに完了した作業を繰り返し、自分が先に書いたコードを上書きすることさえあります。

この壁はLLMの注意機構の構造的特性であり、promptの最適化で回避できるバグではありません。コンテキスト圧縮（compaction）は壁に到達するまでの時間を遅らせることができますが、圧縮自体が情報の欠落を引き起こし、圧縮された詳細はその後の実行において存在しなくなります。この壁がいつ出現し、なぜ出現するかを理解することが、本章のすべての解決策の前提です。タスク分解、コンテキストエンジニアリング、セッション横断の永続化は、いずれもこのハード制約の下で機能する戦略です。

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