AI Expert

エージェントのためのコンテキスト設計

22 分上級者構築者LangChainプロンプトエンジニアリング

LangChain. Lance Martinが「書き出す、選択する、圧縮する、分離する」という枠組みを、具体例とともに解説します。操作履歴を要約するタイミング、状態をファイルへ退避するタイミング、親エージェントのコンテキストを守る目的だけでサブエージェントを起動するタイミングを扱います。実際に100万トークンのウィンドウを管理する記事のセクションと、ほぼそのまま対応しています。

AI Expertの注記

モデル名、価格、機能は急速に変化します。意思決定のパターンを学ぶために活用し、導入前には現在のモデルの挙動を検証してください。

このセクションから得られるもの

「書き出す、選択する、圧縮する、分離する」というパターンを適用し、エージェントのコンテキストを意図的に管理できるようになります。

視聴または事前に知っておくべきもの

長時間保持されるコンテキストを使うエージェントの構築または運用経験が必要です。

最終確認日：2026年5月18日

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DeepLearning.AI

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

Isa Fulford · Andrew Ng

90分で1年分の勘所を学べます。LLMを呼び出すコードを書き始めた人、またはこれから書こうとしている人にとって、「ChatGPTを試す」段階と「LLMを呼び出す機能をリリースする」段階の差を埋める、オンラインで最も効率的な講座です。

中級者約1.5時間
Coursera · Vanderbilt University

Prompt Engineering for ChatGPT

Dr. Jules White

DeepLearning.AIの短期講座を学術面から補完する講座です。同じ分野をより長い時間をかけ、コーディングをしない人向けに教えます。Dr. Whiteは、プロンプト作成を小技ではなく、再利用可能なパターン（Ask for Input、Outline Expansion、Fact Check List、Menu Actions）として解説します。修了後は、当てずっぽうではなく、設計者のようにLLMへのプロンプトを作成できるようになります。

初心者約18時間
Microsoft Learn

Work Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot

Microsoft Learn

Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.

中級者~1h 5m · self-paced

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