はじめに AIエージェントは近年、推論能力だけでなく、思考の文脈をどう保持し活用するかという問題に直面しています。会話履歴やツール定義、ツールの出力といった文脈が増えると、メモリの消費が膨れ上がり、トークンコストの二次関数的な上昇を招きます。結果として、長い対話の中で必要な情報を正しく思い出すリコール精度が低下することがあります。 この課題を単なる保存・検索の問題として捉えるのではなく、ライフサイクルとアーキテクチャの問題として捉え直す新しい設計思想が求められています。Agentic Context Management、略して ACM はこの領域を整理する枠組みで、思考の文脈をどう覚え、どう忘れ、どう取り出すかを体系化します。5つのプリミティブ（設計・取り込み・スコープ・予測・圧縮統合）を軸に、コストと忠実度のトレードオフを実践的に解決する道を提案します。家庭用サーバー等の限られた環境でも効果が見込める設計であり、本記事ではその全体像と実践的な適用方法を解説します。 ACMの5つのプリミティブ AIエージェントの思考履歴をどう選別・格納するかは設計の核心です。ACMはメモリ