論文の概要: Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05470v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 06:56:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.926947
• Title: Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering
• Title（参考訳）: コンテキスト: コンテキストエンジニアリングのためのエージェントファイルシステム抽象化
• Authors: Xiwei Xu, Robert Mao, Quan Bai, Xuewu Gu, Yechao Li, Liming Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,コンテキスト工学のためのファイルシステム抽象化を提案する。 この抽象化は、異種コンテキストアーティファクトを管理するための永続的で管理されたインフラストラクチャを提供する。 GenAIが意思決定支援の活発な協力者となるにつれ、人間はキュレーター、検証者、共犯者としての中心的な役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.63011212134865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI) has reshaped software system design by introducing foundation models as pre-trained subsystems that redefine architectures and operations. The emerging challenge is no longer model fine-tuning but context engineering-how systems capture, structure, and govern external knowledge, memory, tools, and human input to enable trustworthy reasoning. Existing practices such as prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), and tool integration remain fragmented, producing transient artefacts that limit traceability and accountability. This paper proposes a file-system abstraction for context engineering, inspired by the Unix notion that 'everything is a file'. The abstraction offers a persistent, governed infrastructure for managing heterogeneous context artefacts through uniform mounting, metadata, and access control. Implemented within the open-source AIGNE framework, the architecture realises a verifiable context-engineering pipeline, comprising the Context Constructor, Loader, and Evaluator, that assembles, delivers, and validates context under token constraints. As GenAI becomes an active collaborator in decision support, humans play a central role as curators, verifiers, and co-reasoners. The proposed architecture establishes a reusable foundation for accountable and human-centred AI co-work, demonstrated through two exemplars: an agent with memory and an MCP-based GitHub assistant. The implementation within the AIGNE framework demonstrates how the architecture can be operationalised in developer and industrial settings, supporting verifiable, maintainable, and industry-ready GenAI systems.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)は、アーキテクチャとオペレーションを再定義する事前訓練されたサブシステムとして基礎モデルを導入することで、ソフトウェアシステム設計を再構築した。 新たな課題は、もはや微調整ではなく、システムが信頼できる推論を可能にするために外部知識、メモリ、ツール、人間の入力をキャプチャし、構造化し、管理する方法である。 プロンプトエンジニアリング、検索拡張生成(RAG)、ツール統合といった既存のプラクティスは断片化され、トレーサビリティと説明責任を制限する一時的な成果物を生成する。 本稿では,「全てファイル」というUnix概念に着想を得た,文脈工学のためのファイルシステム抽象化を提案する。 この抽象化は、均一な実装、メタデータ、アクセス制御を通じて異種コンテキストアーティファクトを管理するための、永続的で管理されたインフラを提供する。 オープンソースのAIGNEフレームワーク内に実装され、コンテキストコンストラクタ、ローダ、評価器で構成される検証可能なコンテキストエンジニアリングパイプラインを実現し、トークン制約の下でコンテキストを組み立て、配信し、検証する。 GenAIが意思決定支援の活発な協力者となるにつれ、人間はキュレーター、検証者、共犯者としての中心的な役割を担っている。 提案されたアーキテクチャは、説明責任と人間中心のAIコワーキングのための再利用可能な基盤を確立し、メモリを持つエージェントと、MPPベースのGitHubアシスタントという2つの例を通して実証されている。 AIGNEフレームワークの実装は、開発者と産業の環境でアーキテクチャをどのように運用するかを示し、検証可能で保守可能で、業界対応のGenAIシステムをサポートする。

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