ローカルLLMを長時間稼働させるための専用コンテキスト予算管理アルゴリズムをつくる

ローカルLLMを長時間稼働させるための専用コンテキスト予算管理アルゴリズムをつくる｜kiha

ローカルLLMの長時間実行に向けて文脈の予算を管理した実験。

著者が履歴要約に代えて現在のファイル状態を渡し、固定部分のキャッシュと情報の優先順位を設計する。

学習・現在の状態：ファイル一覧と内容を毎回の状態ブロックにし、古いツール結果の詳細を減らす。／確認 2026-09-14／https://note.com/kihaya/n/n5de1f2f04839

学習・予算とキャッシュ：同じ内容は同じ順序の文字列に保ち、入りきらないファイルは定義の概要へ縮める。／確認 2026-09-14／https://note.com/kihaya/n/n5de1f2f04839

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：著者のQwen系ローカル環境での実験。本文冒頭の設計・擬似コードとまとめを確認し、処理時間や長期動作を別環境で再現したものではない。

出典：kiha「ローカルLLMを長時間稼働させるための専用コンテキスト予算管理アルゴリズムをつくる」／公開・更新情報：2026-09-07／確認日：2026-09-14／https://note.com/kihaya/n/n5de1f2f04839

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