コンテキストエンジニアリング

Outcome：Complete the task with コンテキストエンジニアリング (Context Engineering)。 User context：サポートエージェントは、現在のチケット、確認済みの事実、2つのポリシー、許可されたアクション、そして短い履歴の要約を受け取ります。 AI method or concept：コンテキストエンジニアリング (Context Engineering)。 Why it fits：モデル作業を関連性があり、最新で、確認可能、トークン消費が少なく、許可内に保つために使用します。 Do not use it when：すべてのドキュメントをコンテキストに投入したり、信頼されたルールと信頼できないコンテンツを混ぜないでください。長さでは良い選択を置き換えられません。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：単一の公式標準が全体の用語を管理するわけではありません。その意味はチーム、プラットフォーム、またはフレームワークによって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.