コミット履歴のようにエージェントの記憶を管理する — Git Context Controller を読む

Call of Duty: Modern Warfare 2 のデコンパイル実験で、Maurice Heumann が 47 回のサブエージェント実行ログを分析し、大きいファイルの 54.7% が重複読み込みされていたこと、重複読みの中位間隔が 35 分だったことを発見。コンテキスト隔離と重複読み込みは同じコインの両面であり、サブエージェントを削除すると 1 日あたりのコミット数が 243.9 から 311.1 に増加した。

AI Agent がコード生成と検証を担当する時代でも、人間が仕組みを理解しておくことは重要。ただしその理由は正当性確認ではなく、次に何を作るかの創造的プロセスに参加するため。AI の生成速度に人間の理解が追いつかず「理解そのもの」がボトルネックになるリスクに対し、Notion のデザインエンジニア Geoffrey Litt が提案する 3 つの対処法（説明・マイクロワールド・共有スペース）を解説。

AI ループ自体を開発した 2 ヶ月半の経験から、良い AI ループの 5 条件をまとめた。生産性の高さ、自立性、作業制御、安全性、人間の主導権を備え、高品質な成果物を多く安価に生み出しながら、目的と最終判断を人間が保つ仕組みが必要となる。

AIエージェントに新ツールを追加しても選ばれない原因は能力不足ではなく、文脈の入口設計にある。ToolAnchor や AI Agents Do Not Fail Alone の知見から、受付・選択・実行の3ゲートに文脈を分け、ツール選択の判定をコードで明文化する方法を紹介。ツール説明より分岐テストケースを重視することで、モデル更新後も挙動が安定する。