AIエージェントのコンテキスト肥大化問題をembeddingsやVector DBを使わず、自走して2,100トークンまで削減した手法を解説。「廃棄の設計」を軸にした3つのアプローチを紹介。
Claude Codeで80Kトークンを2.1Kに削減する方法
編集メモ: AIエージェントのコンテキスト肥大化を防ぐため、Vector DBに頼らず「廃棄の設計」を軸に自律的に情報を圧縮する高度な最適化手法が理解できます。
AIエージェントのコンテキスト肥大化問題をembeddingsやVector DBを使わず、自走して2,100トークンまで削減した手法を解説。「廃棄の設計」を軸にした3つのアプローチを紹介。