AIエージェント開発の6原則 - 1週間で確立された世界基準

2026年が始まった瞬間、Context EngineeringがAI界隈で最もホットな話題になった。

結論から言おう。AIエージェントを作っていて、この原則を知らないなら、2026年は置いていかれる。世界のAIコミュニティがたった1週間で確立した知見を凝縮してお届けする。

コンテキストは動的に運用する

静的なコンテキストの時代は終わった。

• Manus: ファイルシステムを外部記憶として使い、URLとパスだけを保持し、必要に応じてフルコンテンツを復元。KV-Cacheヒット率がコア指標
• Cursor: Dynamic Context Discoveryを導入し、MCPツールの説明をフォルダに同期させることで、トークン使用量を46.9%削減
• Context7: サーバーサイドでのリランキングにより、コンテキストトークンを65%削減、レイテンシを38%短縮しながら、出力品質は逆に向上

コンテキストを、必要に応じて情報をロード/アンロードする生きたシステムにすれば、使わないトークンに課金されることもなく、モデルは本当に重要なことに集中できる。

プランニングがすべて

曖昧な指示を受け取って即座に実行し始めるエージェントは失敗する。

• Claude CodeのAskUserQuestionTool: コンサルタントのようにユーザーにインタビューし、コードを1行も書く前に要件の明確化を最大化するための的確な質問をする
• Plan Mode: 実行前にプランをmarkdownファイルに書き出す。結果の80%はプランニング段階で決まる

最高のAIアシストコードは、より良いプロンプトからは生まれない。より良いプランから生まれる。

BashとCode Generationを軸にツールを設計する

カスタムツールを作る前に、BashとCodegenを検討しよう。

• Bash: 組み合わせ可能で、コンテキストへの負荷が軽く、既存のソフトウェアに即座にアクセスできる - ffmpeg、jq、grep、その他数千のツール
• Codegen: API合成が核心。天気を尋ねれば、エージェントが直接Weather APIを呼ぶスクリプトを書く

トレードオフはこうだ。Custom Tools(安定、高コンテキストコスト) vs. Bash(組み合わせ可能、発見時間が必要) vs. Codegen(柔軟、実行時間が長い)。

ループを受け入れる

1回目で完璧な結果を期待してはいけない。

• Claude CodeのRalph WiggumスキルとRecursive Language Models (RLM): 自己修正ループの最大化が品質の鍵
• タスクの検証可能性が高いほど、これは効果的。出力を検証できれば、完璧に向かって反復できる

シングルショットプロンプティングは罠だ。AIエージェントの真の力は、試行し、失敗し、評価し、再試行することを許されたときに現れる。

マルチモデル戦略を採用する

すべてを単一モデルで解決しようとするのは非効率だ。

• Claude Opus 4.5: エンドツーエンドのプランニングと複雑な開発
• Gemini 3 Pro: フロントエンド実装、大規模ドキュメント処理
• GPT-5.2: デバッグと抽象的推論
• サブエージェントをタスクごとに最適なモデルにルーティングすることで、スピードと専門性の両方を実現

すべてに秀でた単一モデルは存在しない。勝利の戦略はモデルルーティング - 各タスクを最適なモデルにマッチングすることだ。

レイヤー化されたメモリで状態を管理する

タスクの進捗とエラーは体系的に管理されなければならない。

• Manusのtodo.md: コンテキストの最後にゴールを繰り返し挿入することで「lost-in-the-middle」問題を解決
• メモリの分離: 短期(作業コンテキスト)、中期(セッション履歴)、長期(ファイルシステム)
• 失敗したアクションとスタックトレースを保持することで、モデルが同じ間違いを繰り返すのを防ぐ

構造化されたメモリがなければ、エージェントは漂流する。あれば、セッション間で知識を蓄積していく。

まとめ

2026年、私たちは単に質問に答えたり、単純なワークフローを自動化したりするだけのエージェントを超えた。今、私たちは実際の複雑な仕事をこなすエージェントを構築している。

この6つの原則は、Manus、Cursor、Claude Codeによってすでに本番環境で検証されている。これを適用しなければ、競合他社が適用するだろう。