AIエンジニアリング進化の系譜 — 第4の波は何か
AI要約
AIエンジニアリングは進化の波を経ています。第1波はプロンプトエンジニアリング、第2波はコンテキスト管理、そして今は「ハーネスエンジニアリング」の時代です。同じモデルでもハーネス設計で完了率が40ポイント変わります。さらに先を見ると、数日単位の長時間タスク対応、自律性の段階モデル、自己改善するエージェントなど、第4の波が予兆を見せています。実装者が次に何を備えるべきか、を一次ソース付きで解き明かします。
AI要約
AIエンジニアリングは進化の波を経ています。第1波はプロンプトエンジニアリング、第2波はコンテキスト管理、そして今は「ハーネスエンジニアリング」の時代です。同じモデルでもハーネス設計で完了率が40ポイント変わります。さらに先を見ると、数日単位の長時間タスク対応、自律性の段階モデル、自己改善するエージェントなど、第4の波が予兆を見せています。実装者が次に何を備えるべきか、を一次ソース付きで解き明かします。



OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。