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【2026年最新】AIエージェントの長期メモリ・コンテキスト圧縮設計！YAML Front Matterと3段階Progressive Disclosureでトークンを68%削減する実装手順
Windows 11 Pro 24H2（OSビルド 26100.9711・Python 3.12・219コンテキストファイル）実機環境で検証。Claude Code・Codex・自律型AIエージェントの長期運用でHANDOFF.mdやJSONメモリが肥大化し『Lost in the Middle（中間情報の忘却）』やトークン枯渇が起きる問題を、YAML Front Matter + Markdown 7層分割と3段階Progressive Disclosure（段階的開示）で解決し、トークン消費を68.4%〜87.3%削減する実装手順を解説します。