エージェント的コンテキストエンジニアリング（進化するプレイブック）(ACE)

エージェントのコンテキストを、具体的な戦略からなる進化するプレイブックとして扱い、3つの役割によって改善する。実タスク上で推論トレースを生成する Generator、成功や失敗から教訓を抽出する Reflector、そしてそれらの教訓をコンパクトで構造化されたデルタ更新としてプレイブックに統合する Curator である。更新は全面的な書き換えではなく増分的な追記と編集であるため、プレイブックは、反復的な書き換えが苦労して得た詳細を損なうコンテキストの崩壊や簡潔さバイアスに陥ることなく、ドメインの詳細を蓄積していく。ラベル付きの監督を必要とせず、改善されたシステムプロンプトとしてオフラインでも、エージェントのメモリとしてオンラインでも適用でき、ICLR 2026 の ACE 論文はエージェントタスクで約 +10.6%、金融で +8.6% の向上を報告している。`prompt-optimization` とは異なり、DSPy や GEPA が指標に対してプロンプトという成果物を最適化するのに対し、ACE はプロンプトとメモリにまたがる明示的な崩壊防止メカニズムを備え、デルタキュレーションを通じて自然言語のプレイブックを成長させる。また、`skill-library`（実行可能なスキル）や `self-improving-systems`（承認ゲートを介した統制されたプロンプトおよびツールの編集）とは異なり、改善される成果物はキュレーションされた自然言語のプレイブックである。