実行時に成長を続けるAgentic Context Engineering

はじめに 前回、下記のようにプロンプトエンジニアリングを終わらせてくれる期待を込めてDSPyの紹介をした。 DSPyの機能の一つであるプロンプト最適化の大きな役割の1つはLLMに与えるガイドラインをデータセットから作り出してしまうというものである。前回の記事で、データセットからNARUTOの主人公ナルトの口調を真似て言葉を言い換えるエージェントが作成できた（僕はナルトに詳しいのでマニュアルでも書ききれるが…）。 ここでいくつかキーワードを抑えてほしい。DSPy内で利用されるプロンプト最適化の最新の手法はGEPAである。そのGEPAを性能で一貫して上回ったのが今回紹介するACE(Agentic Context Engieering) という手法だ。 https://arxiv.org/html/2510.04618v1 Figure1参照 ICLはIn-Context-Learningの略で