コンテキスト分離の効果

約5分

サブエージェントがなぜ品質改善につながるのか理由から理解したい方

サブエージェントの効果は、処理の並列化ではなくコンテキスト分離にあります。ここを理解すると、どこまで情報を渡すべきかが決まります。

指示が薄まるという問題

1つのエージェントで長い作業を進めると、履歴が積み上がります。

セッション開始時のコンテキスト
  → 指示（100%の比重）

50ステップ後のコンテキスト
  → 指示 + 大量の中間結果・試行錯誤の履歴（指示の比重が下がる）

モデルは渡されたすべてを判断材料にするため、無関係な情報が増えるほど、当初の指示は相対的に埋もれます。サブエージェントは、この蓄積をリセットした状態で作業させる仕組みです。

3つめが特に重要です。調査に100件のファイルを読んでも、メインへ返るのは結論だけで済みます。

一方で、メイン側が持っていた文脈は届きません。

これを補わないと、サブエージェントは却下済みの案を再び提案します。

対処は、全履歴を渡すことではありません。それでは分離の意味が消えます。その作業に必要な前提だけを要約して渡すのが正解です。

# サブエージェントへ渡す前提の例
- 対象は src/content/docs/ja 配下のみ
- 既存のURL構造は変更しない（前回の検討で決定済み）
- 案Aは、既存リンクが壊れるため却下済み

戻す側も同じです。作業ログをすべて返すと、メインのコンテキストが再び膨らみます。結論と、判断に必要な根拠だけを返します。