01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
長時間の作業では、有限のコンテキストウィンドウを使い切り、新しいセッションが以前の作業を十分に把握できないことがある。そのため、要件一覧、進捗記録、生成物、履歴などを残し、各セッションで状況を確認してから一つずつ作業を進める。コンテキストの圧縮は長い実行の継続を助け、メモリは後の実行で再利用する作業上の知見を保持できる。保存する状態や管理方法は実行環境によって異なり、圧縮やメモリだけで正確な継続が保証されるわけではない。未検証の完了判断や作業途中の放置を避けるには、段階的な実行、進捗の記録、実際の動作に基づく検証が必要となる。
02 / IN PRACTICE
Long-running agent workflowの活用例
たとえば、こんな場面で
Webアプリ開発で未完了の機能を一つ選び、実装と動作確認を行い、結果を進捗ファイルと履歴に残して次のセッションへ引き継ぐ。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
保存する作業状態、各セッションの開始時に確認する情報、完了判定の方法を明確にし、成果物は実際にテストしてから完了として記録する。
参考資料
Effective harnesses for long-running agents （新しいタブで開きます）Agents | OpenAI API （新しいタブで開きます）Building Reliable Agents with Memory and Compaction （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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