マルチ・インテリジェント・ボディ・コラボレーションにおけるエージェント・ゼロの文脈混乱を克服するには？

2025-08-21

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マルチインテリジェンス・コンテキスト・マネジメントのベストプラクティス

マルチインテリジェンス・コラボレーションにおける文脈の混乱を解決するためには、構造化された制御戦略が必要である：

タスク・パーティショニング設計::
- マスターインテリジェンスのための明確なタスク分割ロジックを設計する（機能別／ステップ別など）
- 各サブインテリジェンスについて、明確なインプットとアウトプットの仕様を定義する。
文脈依存技術::
- インテリジェンス別にメモリのサブディレクトリを割り当てる
- promptsディレクトリを使用して、専用のシステムプロンプトを作成する。
モニタリング・メカニズム::
- ウェブ・インターフェイスで各インテリジェンスの実行ブランチをリアルタイムで表示
- ログ比較によるコンテキスト配信の整合性チェック
回復プログラム::
- 混乱を検出した場合に使用可能：
  - 現在のタスクを "stop all agents "コマンドで終了させる。
  - 競合するメモリー断片をクリアした後、ミッションを再開する。
  - 温度調整で出力のばらつきを抑える
防護措置::
- 同時進行する知能の数をコントロールする（5つ以下を推奨）
- 複雑なタスクのためのチェック・ノード・メカニズムの設計

上記の方法によって、明確な階層と境界線を持つマルチインテリジェンス体のコラボレーションシステムを確立することができ、文脈上の混乱のリスクを大幅に軽減することができる。