AIエージェントの本質は「文脈」にある。近年、AI開発の焦点はモデルの微調整から、文脈の設計へとシフトしている。特に、動的で長時間にわたる対話を行うAIエージェントは、履歴、記憶、一時的な状態など膨大な文脈データを生成する。しかし、従来のアプローチでは、こうした情報が記憶ストア、ツール、人間の入力など、分散した構造に散在しており、収集・更新・デバッグが困難な状況に陥っている。 この課題を解決するための新しいアーキテクチャとして、仮想ファイルシステム（VFS） による統一的文脈管理の概念が提唱されている。これは、Unixの「すべてはファイルだ」という哲学をAIエージェントに応用したもので、記憶、知識グラフ、外部ツール、人間の入力といった多様な要素を、階層的で永続的なファイルとして扱う。この抽象化は単なる比喩ではなく、マウント、メタデータ管理、アクセス制御を可能にする実用的なソフトウェアアーキテクチャである。 このVFSを基盤に、文脈エンジニアリングは以下のプロセスで構成される。まず、エージェントは文脈情報を共有メモリに書き込む。次に、タスクに応じて関連性の高い情報の選定・優先順位付けを行う。さらに、モデルのトークン制限に合わせて文脈を圧縮し、最終的に推論に使用するサブセットを明確に分離する。このパイプラインにより、AIシステムは一貫性、効率性、検証可能性を両立できる。 その中核となるのは、3つの主要コンポーネント。Context Constructor（文脈構築者）は、文脈の選定・圧縮を行い、トレーサブルなマニフェストを生成。Context Updater（文脈更新者）は、モデルのコンテキストウィンドウに段階的に情報を供給。Context Evaluator（文脈検証者）は、出力の検証、幻覚の検出、人間によるレビューを経て、信頼できる情報の再統合を実施する。これにより、閉ループの文脈管理が実現し、限界のある推論を補完する。 このアプローチは、医療や意思決定支援など、信頼性が求められる分野へのAI導入に不可欠となる。文脈管理をインフラとして整備することで、AIエージェントは人間の価値観に沿った「世界モデル」を段階的に構築可能になる。AIの未来は、単なる生成力ではなく、文脈の質と人間との協働にかかっている。技術の進化は、たとえUnixの古くからの知見に根ざしていても、現代の課題に応じて再構築され続ける。