AIコーディングエージェントを導入したVentureCrowdは、一部の案件でフロントエンド開発サイクルを最大90%短縮した一方、運用には試行錯誤が必要でした。
同社のDiego Mogollon氏は、エージェントが実行時に参照できるデータの範囲で推論するため、与えられた文脈だけを根拠に自信を持って誤ることが課題だと述べました。
さらに、VentureCrowdはデータが散らばっていることやプロセスが不明確なことにも直面し、悪いデータが増幅されるため、まずコードベースを適切に整備する必要がありました。
同氏は、失敗の多くはエージェント自体ではなく周辺の文脈設計の問題であり、エージェント実装で最も多い失敗モードだと指摘しました。
こうした「Context bloat（文脈肥大）」では、データやツール、指示が増えるほどノイズが増え、トークン消費が増えて処理が遅くなり、コストも上がります。
VentureCrowdは解決策として、Salesforceのコードプラットフォーム「Agentforce Vibes」を活用し、2.0ではReActなどの第三者フレームワーク対応や、AbilitiesとSkillsでエージェント挙動を制御できるようになったと説明しています。
Salesforceは文脈を減らすのではなく、文脈が企業のデータモデルやコードベース内に収まるように支援するとしています。
企業側は文脈エンジニアリングに加え、どの情報を残し、何を捨てるかを検討する必要があるとしています。
参照元：2026/04/23 「Salesforce’s Agentforce Vibes 2.0 targets a hidden failure: context overload in AI agents」 https://venturebeat.com/orchestration/salesforces-agentforce-vibes-2-0-targets-a-hidden-failure-context-overload-in-ai-agents
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