Content last updated 2026-04-22

Memory とコンテキスト注入

エージェントプラン生成のためのプロジェクトコンテキストと Memory のモデリング、保存、注入の設計。

SDD の詳細は Spec-Driven Development をお読みください。

成熟度：現時点では対象外

概要

エージェントプランを生成・改善するエージェントには、現在のワークアイテムを超えたコンテキストが必要です：プロジェクトの慣習、過去の決定、アーキテクチャパターン、チームの好みなど。このページでは、その外部コンテキストをどのようにモデル化し、保存し、注入するかを解説します。

コンテキストは複数のスコープで存在します：プロジェクト、グループ、インスタンス、組織。階層化されたコンテキストを取得して優先順位付けするモデルは TBD です。考えられる 5 番目のスコープ（プロダクト）も議論されています。

AI Gateway パイプラインのどこで Memory が注入されるか — プロンプト構築前のシステムコンテキストとして、またはエージェントがオンデマンドで呼び出すツールとして — は TBD です。

エージェントが作業を完了し結果がレビュー（承認/却下）されたとき、その結果をラーニングとして収集し、将来のプラン生成のために Memory にフィードバックする必要があります。このフィードバックループのメカニズムは TBD です。

Memory の保存場所 — リポジトリファイル（.gitlab/memory/）、データベースバックのストア、または Wiki — は TBD です。