Context Engineering 学習資料 詳細紹介

プロジェクト概要

Context Engineering は、Andrej Karpathy 氏によって概念化された新しい分野であり、従来のプロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）を超越し、より広範なコンテキスト設計、オーケストレーション、最適化の分野に焦点を当てています。このGitHubプロジェクトは、実践的で、第一原理に基づいた学習マニュアルを提供します。

核心理念

Andrej Karpathy 氏の定義によると：

"Context engineering is the delicate art and science of filling the context window with just the right information for the next step."

「コンテキストエンジニアリングとは、次のステップのためにコンテキストウィンドウに適切な情報を埋め込む繊細な芸術と科学である。」

プロンプトエンジニアリング vs コンテキストエンジニアリング比較

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）      |  コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）
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「何を言うか」に焦点を当てる                       |  「モデルが見る他のすべての内容」に焦点を当てる
単一の指示                                         |  例、記憶、検索、ツール、状態、制御フロー

生物学メタファーアーキテクチャ

プロジェクトは、生物学的なメタファーを用いて段階的な学習システムを構築しています：

原子 → 分子 → 細胞 → 器官 → 神経生物システム → ニューラルフィールド理論
 |      |      |      |         |              |
単一   少量の   記憶   多段階     認知ツール +      ニューラルフィールド +
プロンプト 例     状態   エージェント プロンプトプログラム 永続性と共鳴

プロジェクト構造詳細

1. 基礎理論モジュール (00_foundations/)

• 01_atoms_prompting.md - 原子レベルの命令単位
• 02_molecules_context.md - 少量の例/コンテキスト
• 03_cells_memory.md - 状態を持つ対話レイヤー
• 04_organs_applications.md - 多段階制御フロー
• 05_cognitive_tools.md - 精神モデルの拡張
• 06_advanced_applications.md - 現実世界での実装
• 07_prompt_programming.md - コード化された推論パターン
• 08_neural_fields_foundations.md - 連続フィールドとしてのコンテキスト
• 09_persistence_and_resonance.md - フィールドダイナミクスとアトラクター
• 10_field_orchestration.md - 複数のフィールドのオーケストレーション

2. ゼロからエキスパートへのガイド (10_guides_zero_to_hero/)

最も基本的なプロンプト実験から高度なニューラルフィールド処理まで、8つの実践チュートリアルが含まれています：

• 01_min_prompt.ipynb - 最小限のプロンプト実験
• 02_expand_context.ipynb - コンテキスト拡張技術
• 03_control_loops.ipynb - プロセス制御メカニズム
• 04_rag_recipes.ipynb - 検索拡張生成（RAG）パターン
• 05_prompt_programs.ipynb - 構造化された推論プログラム
• 06_schema_design.ipynb - スキーマ作成パターン
• 07_recursive_patterns.ipynb - 自己参照コンテキスト
• 08_neural_fields.ipynb - フィールドベースのコンテキスト処理

3. 再利用可能なコンポーネントテンプレート (20_templates/)

すぐに使えるコンポーネントテンプレートを提供します：

• minimal_context.yaml - 基本的なコンテキスト構造
• control_loop.py - オーケストレーションテンプレート
• scoring_functions.py - 評価指標
• prompt_program_template.py - プログラム構造テンプレート
• schema_template.yaml - スキーマ定義テンプレート
• neural_field_context.yaml - フィールドベースのコンテキストテンプレート

4. 実際の応用例 (30_examples/)

シンプルなものから複雑なものまで、実際のプロジェクト例：

• 00_toy_chatbot/ - シンプルな対話エージェント
• 01_data_annotator/ - データアノテーションシステム
• 02_multi_agent_orchestrator/ - エージェント協調システム
• 03_cognitive_assistant/ - 高度な推論アシスタント
• 04_rag_minimal/ - 最小限のRAG実装
• 05_neural_field_orchestrator/ - フィールドベースのオーケストレーション

5. 認知ツールフレームワーク (cognitive-tools/)

高度な認知フレームワーク。以下が含まれます：

• cognitive-templates/ - 推論テンプレート
• cognitive-programs/ - 構造化されたプロンプトプログラム
• cognitive-schemas/ - 知識表現
• cognitive-architectures/ - 完全な推論システム

6. プロトコルとフレームワーク (60_protocols/)

• shells/ - プロトコルシェル定義
• digests/ - 簡略化されたプロトコル文書
• schemas/ - プロトコルスキーマ

核心概念解説

概念	定義	重要性
トークンバジェット	コンテキスト内の各トークンを最適化する	トークンが多いほどコストが高く、応答が遅くなる
Few-Shot学習	例を示すことで学習させる	単純な説明よりも効果的な場合が多い
メモリシステム	ラウンド間で情報を永続化する	状態を持ち、一貫性のある対話を実現する
検索拡張 (RAG)	関連文書を検索して注入する	事実に基づいた応答を生成し、ハルシネーションを減らす
制御フロー	複雑なタスクをステップに分解する	シンプルなプロンプトで複雑な問題を解決する
コンテキストプルーニング	無関係な情報を削除する	パフォーマンスに必要なものだけを保持する
メトリクスと評価	コンテキストの有効性を測定する	トークン使用量と品質の反復的な最適化

学習パス

プロジェクトは明確な学習パスを提供します：

1. 基礎理論を読む (00_foundations/01_atoms_prompting.md) - 5分
   ↓
2. 最小限の例を実行する (10_guides_zero_to_one/01_min_prompt.py)
   ↓
3. テンプレートを探索する (20_templates/minimal_context.yaml)
   ↓
4. 完全な実装を研究する (30_examples/00_toy_chatbot/)

設計原則

• 第一原理 - 基本的なコンテキストから始める
• 反復的な追加 - モデルに明らかに不足しているものだけを追加する
• すべてを測定する - トークンコスト、遅延、品質スコア
• 容赦ない削除 - 埋めることよりもプルーニングが重要
• スライドよりもコード - 各概念には実行可能なコードがある
• すべてを視覚化する - ASCIIとシンボル図で各概念を視覚化する

適用対象者

• AI/ML研究者およびエンジニア
• プロンプトエンジニアリングの基礎知識を持つ開発者
• より強力なLLMアプリケーションを構築したい実務家
• コンテキスト最適化に興味のある学習者

プロジェクトの特長

1. 体系的なアプローチ - 原子レベルからシステムレベルまでの完全なフレームワーク
2. 実践指向 - 各概念には実行可能な例がある
3. 段階的な学習 - シンプルなものから複雑なものへの学習パス
4. オープンソース貢献 - コミュニティからの貢献と改善を歓迎
5. 最先端の理論 - 最新のAI研究成果に基づく

まとめ

このプロジェクトは、従来のプロンプトエンジニアリングから、より体系的で工学的なコンテキスト設計手法への転換を象徴しています。理論的なフレームワークだけでなく、多数の実践ガイドと再利用可能なコンポーネントも含まれており、コンテキストエンジニアリングを学び、習得するための優れたリソースです。より強力で信頼性の高いLLMアプリケーションを構築したい開発者にとって、これは貴重な学習資料となるでしょう。