Naučte se, jak navrhovat kontext pro AI agenty správou zpětné vazby nástrojů, optimalizací využití tokenů a implementací strategií jako offloading, komprese a izolace, abyste vytvořili produkčně nasaditelné agenty s vysokou spolehlivostí ve velkém měřítku.
Stavba AI agentů, kteří spolehlivě fungují v produkci, je zásadně odlišná od tvorby jednoduchých chatovacích aplikací. Zatímco chatovací modely pracují s relativně statickým kontextovým oknem—především zprávou uživatele a systémovými instrukcemi—agenti čelí mnohem složitějšímu úkolu. Agenti provádějí volání nástrojů ve smyčkách a výstup každého nástroje se stává součástí kontextu, který LLM musí zpracovat v dalším kroku. Tato dynamická akumulace kontextu vytváří to, co dnes mnozí odborníci označují za problém “inženýrství kontextu”. Jak více týmů začalo v roce 2024 tvořit agenty, objevilo se společné zjištění: správa kontextu není triviální úkol. Lze dokonce říci, že je to nejdůležitější inženýrská výzva při stavbě produkčních agentů. Tento článek zkoumá principy, strategie a praktické techniky inženýrství kontextu, které vám pomohou vytvářet agenty, kteří efektivně škálují, udržují výkon a drží náklady pod kontrolou.
Inženýrství kontextu představuje zásadní posun v tom, jak přemýšlíme o stavbě AI systémů. Tento pojem zpopularizoval Andrej Karpathy, který jej popsal jako “jemné umění a vědu o naplňování kontextového okna přesně těmi správnými informacemi pro další krok”. Tato definice vystihuje něco podstatného: kontextové okno LLM je jako RAM počítače—má omezenou kapacitu a to, co do něj vložíte, přímo ovlivňuje výkon. Stejně jako operační systém pečlivě spravuje, jaká data se vejdou do RAM procesoru, musí inženýři agentů pečlivě určovat, jaké informace proudí do kontextového okna LLM v každém kroku provádění.
Tento koncept vznikl ze sdílených zkušeností v komunitě AI inženýrů. Když vývojáři začali vážně stavět agenty, zjistili, že naivní přístup—prostě vracet všechny výstupy nástrojů zpět do historie zpráv—vedl ke katastrofálním problémům. Například vývojář, který buduje agenta pro hluboký výzkum, může zjistit, že jeden běh spotřebuje 500 000 tokenů, což stojí 1 až 2 dolary za provedení. Nešlo o omezení architektury agenta samotné, ale o selhání v inženýrství kontextu. Problém není jen v překročení limitu kontextového okna, i když i to je významné. Výzkum Chroma a dalších dokumentoval fenomén “zanášení kontextu” (context rot)—jev, kdy výkon LLM fakticky degraduje s rostoucí délkou kontextu, přestože model teoreticky zvládne více tokenů. To znamená, že bezhlavé přidávání informací do kontextu nejen zvyšuje náklady, ale aktivně zhoršuje výkon agenta.
Inženýrství kontextu se týká tří hlavních typů kontextu, se kterými agenti pracují: instrukce (systémové prompty, paměti, few-shot příklady, popisy nástrojů), znalosti (fakta, historické informace, expertní domény) a nástroje (zpětná vazba z volání nástrojů a jejich výsledky). Každý z nich vyžaduje odlišný inženýrský přístup a výzvou je orchestrálně řídit všechny tři efektivně, když agent vykonává desítky či stovky kroků.
Důležitost inženýrství kontextu nelze podceňovat pro nikoho, kdo staví agenty ve velkém měřítku. Vezměte si rozsah moderních systémů agentů: výzkumný systém Anthropic s více agenty pracuje s agenty, kteří provedou stovky volání nástrojů na jeden úkol. Cognition ve svém výzkumu architektury agentů zjistila, že běžní produkční agenti vedou konverzace s stovkami tahů. Když vynásobíte počet volání nástrojů náklady na každý výstup, rychle pochopíte, proč je správa kontextu hlavní prací inženýra agentů. Bez správného inženýrství kontextu bude váš agent ekonomicky neudržitelný a technicky nespolehlivý.
Ekonomický argument je jasný. Pokud každý běh agenta stojí 1–2 dolary kvůli nadměrné spotřebě tokenů a vy spouštíte denně tisíce agentů, znamená to tisíce dolarů denně, které by mohly být ušetřeny lepší správou kontextu. Ale i argument výkonu je přesvědčivý. Jak kontext narůstá, LLM zažívají různé režimy selhání. Zanášení kontextu nastává, když halucinace nebo chyba z předchozího kroku ovlivní všechny následující rozhodnutí. Rozptýlení kontextem nastává, když objem informací modelu znemožňuje soustředit se na aktuální úkol. Zmatení kontextem nastává, když nadbytečné informace ovlivní odpovědi nečekaně. Konflikt kontextu nastává, když se různé části kontextu vzájemně vylučují a vytvářejí nejasnost o tom, co má agent udělat dál. To nejsou teoretické problémy—jsou to zdokumentované režimy selhání, se kterými se týmy běžně setkávají, pokud nestaví agenty s ohledem na správné inženýrství kontextu.
Rizika jsou obzvlášť vysoká u dlouho běžících agentů. Agent, který musí zkoumat složité téma, psát kód, ladit ho a iterovat, může provést 50 až 100 volání nástrojů. Bez inženýrství kontextu by historie zpráv zahrnovala všechny mezivýsledky, veškerý výstup z ladění, všechny neúspěšné pokusy. Agent by rozhodoval, zatímco by se topil v irelevantní historii. Se správným inženýrstvím kontextu si agent ponechá pouze informace potřebné pro aktuální krok, což dramaticky zlepšuje výkon i nákladovou efektivitu.
Častým zdrojem zmatku je vztah mezi prompt engineeringem a inženýrstvím kontextu. Tyto pojmy spolu souvisejí, ale jsou odlišné, a pochopení rozdílu je klíčové pro stavbu efektivních agentů. Prompt engineering v tradičním smyslu znamená pečlivé sestavení počátečního promptu—systémové zprávy a zprávy uživatele—kterou posíláte jazykovému modelu. Když pracujete s ChatGPT nebo Claude v chatovacím rozhraní, optimalizujete úvodní prompt pro lepší výsledky. Upravujete instrukce, přidáváte příklady, upřesňujete požadovaný formát výstupu. To je prompt engineering a zůstává důležitý.
Inženýrství kontextu je širší pojem, který prompt engineering zahrnuje, ale sahá mnohem dál. Inženýrství kontextu se týká zejména agentů, kde kontext není statický, ale dynamický a vyvíjející se. U chatovacího modelu je hlavním vstupem lidská zpráva a většina inženýrské práce se točí kolem jejího sestavení. U agenta je to ale zásadně jiné. Agent přijímá kontext nejen z úvodního požadavku člověka, ale také z volání nástrojů, která se provádějí během běhu agenta. V každém kroku běhu agenta přichází nový kontext z výstupu nástroje. To vytváří kaskádový problém: pokud byste naivně zahrnuli všechny výstupy nástrojů do historie zpráv, kontextové okno by s každým krokem narůstalo exponenciálně.
Dá se to shrnout takto: prompt engineering je o optimalizaci počátečních podmínek. Inženýrství kontextu je o řízení toku informací v celém životním cyklu agenta. Zahrnuje rozhodnutí, jaké výstupy nástrojů zahrnout, jak je shrnout, kdy komprimovat historii zpráv, zda ukládat informace externě a jak strukturovat stav agenta pro minimalizaci irelevantního kontextu. Prompt engineering je podmnožina inženýrství kontextu. Systémové a uživatelské instrukce jsou stále důležité—jsou součástí kontextu, který je třeba navrhnout. Ale inženýrství kontextu zahrnuje i všechny strategie pro správu dynamického kontextu, který se hromadí během běhu agenta.
Nejpraktičtější rámec pro inženýrství kontextu se dělí na čtyři vzájemně se doplňující strategie: zapisovat, vybírat, komprimovat a izolovat. Tyto strategie můžete implementovat jednotlivě nebo v kombinaci a tvoří základ efektivní správy kontextu produkčních agentů. Porozumění každé strategii a umění ji správně použít je zásadní pro stavbu škálovatelných agentů.
Strategie “zapisovat” znamená ukládat kontext mimo kontextové okno, aby byl agentovi dostupný, ale nezabíral tokeny v historii zpráv. Je to možná nejmocnější technika inženýrství kontextu, protože přímo řeší problém akumulace tokenů. Místo zahrnování všech výstupů nástrojů do historie zpráv je zapisujete do externího systému a v kontextu si ponecháte jen odkaz či shrnutí.
Scratchpady jsou jednou z implementací této strategie. Koncept je převzatý z lidského řešení složitých úkolů—děláme si poznámky, zapisujeme mezivýsledky a podle potřeby se k nim vracíme. Agenti mohou dělat totéž. Výzkumný systém Anthropic s více agenty je jasným příkladem: agent LeadResearcher si na začátku úkolu uloží plán do paměti. To je klíčové, protože pokud by kontextové okno přesáhlo 200 000 tokenů, bylo by oříznuto a ztráta plánu by byla katastrofální. Zapsáním plánu do scratchpadu agent zajistí, že tato klíčová informace přežije i při zaplnění kontextového okna. Scratchpady lze implementovat různě: jako volání nástroje, který zapisuje do souborového systému, jako pole ve stavovém objektu agenta (např. v LangGraph), nebo jako záznamy v databázi. Klíčem je, že informace se ukládají externě a je možné je podle potřeby načíst.
Paměti rozšiřují tento koncept napříč více relacemi či vlákny. Zatímco scratchpady pomáhají agentovi řešit jeden úkol, paměti umožňují agentům učit se a zlepšovat napříč mnoha úkoly. Framework Reflexion zavedl koncept reflexe—po každém tahu agent vytvoří shrnutí toho, co se naučil, a uloží ho jako paměť. Generative Agents šli ještě dále a periodicky syntetizovali paměti ze souborů minulých zpětných vazeb. Tyto koncepty se objevily i v populárních produktech jako ChatGPT, Cursor a Windsurf, které automaticky generují dlouhodobé paměti přetrvávající napříč relacemi. Agent může ukládat epizodické paměti (příklady požadovaného chování), procedurální paměti (instrukce, jak něco dělat) a sémantické paměti (fakta a doménové znalosti). Zápisem těchto pamětí externě může agent udržovat bohatou znalostní bázi bez nafukování kontextového okna.
Výzvou této strategie je určit, co zapisovat a jak to organizovat. Nechcete zapisovat vše—to by popíralo smysl celé strategie. Zapisujte informace, které budou užitečné v budoucích krocích, ale nejsou potřeba hned. Pro agenta hlubokého výzkumu můžete na disk uložit celé články a ponechat v kontextu jen shrnutí. U kódovacího agenta můžete uložit celý kódový základ do souborového systému a v kontextu ponechat pouze aktuálně editovaný soubor. Klíčem je být selektivní v tom, co se zapisuje a zajistit, že v kontextu zůstane dost informací, aby agent věděl, co bylo zapsáno a jak to případně načíst.
Strategie “vybrat” spočívá ve volbě, který kontext zahrnout do historie zpráv v každém kroku. Agent rozhoduje, jaké informace skutečně potřebuje pro aktuální rozhodnutí. Pokud jste kontext zapsali externě, potřebujete mechanismus, jak znovu načítat relevantní informace. To může být jednoduché, např. agent zavolá nástroj pro čtení souboru, nebo sofistikované, např. využití embedování nebo znalostních grafů k vyhledání relevantních informací.
U scratchpadů je výběr často přímočarý. Agent může scratchpad přečíst vždy, když potřebuje plán nebo předchozí poznámky. U pamětí je výběr složitější. Pokud agent nashromáždil stovky pamětí napříč mnoha relacemi, nemůže je všechny zahrnout do kontextu. Musí tedy vybrat ty nejrelevantnější. Právě zde jsou užitečná embedování. Každou paměť můžete embedovat a pomocí sémantického vyhledávání najít ty, které nejvíce souvisejí s aktuálním úkolem. Paměťový systém ChatGPT je dobrým příkladem: ukládá uživatelsky specifické paměti a vybírá relevantní do kontextu podle aktuální konverzace.
Výzvou u výběru je zajistit, že vyberete správné informace. Vyberete-li málo, agentu chybí důležitý kontext a dělá špatná rozhodnutí. Vyberete-li příliš mnoho, vracíte se k původnímu problému nafouknutého kontextu. Někteří agenti používají jednoduché heuristiky: vždy zahrnout určité soubory nebo paměti (např. CLAUDE.md soubor v Claude Code, nebo rules soubor v Cursoru). Jiní používají sofistikovanější mechanismy výběru založené na sémantické podobnosti nebo explicitním odůvodnění agenta, co je relevantní. Nejlepší přístup závisí na konkrétním případu, princip je ale jasný: v každém kroku úmyslně volit, jaký kontext zahrnete.
Strategie “komprimovat” znamená zmenšit velikost kontextu při zachování potřebných informací pro agenta. To se liší od prostého mazání kontextu—komprese znamená shrnout, abstrahovat nebo přeformátovat informace do kompaktnější podoby. Komprese je zvlášť důležitá pro správu historie zpráv, když agent vykonává mnoho kroků. I při offloadingu a výběru může historie zpráv výrazně narůstat. Komprese pomáhá ji udržet zvládnutelnou.
Jedním z přístupů ke kompresi je sumarizace. Když agent dokončí fázi práce, můžete shrnout, co se stalo, a nahradit podrobné logy tímto shrnutím. Například pokud agent během deseti kroků zkoumal téma a provedl deset volání nástrojů, můžete vše nahradit jediným shrnutím: “Prozkoumal téma X a zjistil, že klíčovým poznatkem je Y.” To zachová podstatné informace a výrazně sníží počet tokenů. Výzvou je sumarizovat tak, aby byla zachována možnost pozdějšího vyhledání detailů—agent musí vědět dost o tom, co bylo shrnuto, aby případně mohl načíst plné detaily.
Výzkum Cognition v oblasti architektury agentů zdůrazňuje, že sumarizace si zaslouží výrazné inženýrské úsilí. Dokonce využívají speciálně natrénované modely pro sumarizaci, aby zachytily všechny relevantní informace. Klíčem je pečlivě navrhnout prompt pro sumarizační krok. Musíte sumarizačnímu modelu zadat, aby zachytil vyčerpávající sadu bodů z původního kontextu, aby agent mohl později rozhodnout, zda potřebuje načíst detailní informace. To se liší od běžné sumarizace—jde o kompresi s vysokou mírou zachování informací.
Další technikou komprese jsou hranice mezi agenty. V multiagentních systémech můžete kontext komprimovat na rozhraní mezi agenty. Když jeden agent předává práci druhému, nepředává celou historii zpráv, ale komprimované shrnutí dosaženého stavu a toho, co druhý agent potřebuje vědět. Právě zde je rozdíl mezi jednoagentními a víceagentními systémy důležitý. Ačkoliv multiagentní systémy přinášejí složitost v komunikaci, zároveň nabízejí přirozené body pro kompresi a izolaci kontextu.
Strategie “izolovat” znamená používat více agentů s oddělenými kontexty místo jednoho agenta s monolitickým kontextem. Jde o multiagentní přístup, který je zvláště užitečný pro složité úkoly, jež lze přirozeně rozdělit na dílčí úkoly. Izolací kontextu na konkrétní agenty zabráníte nekontrolovatelnému růstu kontextu a umožníte každému agentovi soustředit se na svou specifickou roli.
Argument pro multiagentní systémy je z hlediska inženýrství kontextu přesvědčivý. Pokud máte jednoho agenta, který řeší výzkum, psaní a editaci, jeho kontextové okno bude obsahovat informace o všech třech úlohách. Ale když agent píše, nepotřebuje podrobnosti výzkumu—stačí klíčové poznatky. Když edituje, detaily výzkumu opět nepotřebuje. Použitím samostatných agentů pro výzkum, psaní a editaci lze optimalizovat kontext každého agenta pro jeho konkrétní úkol. Výzkumný agent má výzkumné nástroje a kontext, psací agent má psací nástroje a výsledky výzkumu, editační agent editační nástroje a koncept. Kontext každého agenta je menší a zaměřenější.
Výzvou u multiagentních systémů je komunikace. Když jeden agent předává práci jinému, musíte zajistit dostatečné předání kontextu. Zde je strategie komprese klíčová. Výzkumný agent musí své poznatky komprimovat tak, aby je psací agent mohl použít. Psací agent musí koncept komprimovat způsobem, který umožní editaci. Výzkum Cognition argumentuje, že režie této komunikace může být značná a je třeba ji dobře inženýrsky řešit. Pokud je však systém správně navržen, multiagentní přístup může výrazně snížit nafukování kontextu a zlepšit celkový výkon systému.
Automatizační workflow schopnosti FlowHunt jsou obzvlášť vhodné pro implementaci multiagentních systémů se správnou izolací kontextu. Definováním jasných workflow s oddělenými agenty a explicitními předávacími body můžete zajistit efektivní správu kontextu v každé fázi. FlowHunt umožňuje definovat stav, který mezi agenty proudí, implementovat kompresi na předávacích bodech a monitorovat využití kontextu v celém systému agentů.
Porozumět čtyřem strategiím je jedna věc; efektivně je implementovat druhá. Projděme si konkrétní příklad: stavbu agenta pro hluboký výzkum. Naivní implementace by nechala agenta provést sérii webových vyhledávání, zahrnout všechny výsledky do historie zpráv a nechat agenta je syntetizovat. To je rychle drahé a neefektivní. Dobře navržená implementace použije všechny čtyři strategie.
Nejprve agent využije strategii “zapisovat” a ukládá celé články na disk při jejich získání. Místo začlenění celého textu do historie zpráv ponechá v kontextu jen odkaz nebo shrnutí. Zadruhé použije strategii “vybrat” a při syntéze poznatků načítá jen nejrelevantnější články. Zatřetí aplikuje strategii “komprimovat” a shrne výsledky výzkumu do klíčových bodů před přechodem k další fázi. A konečně, pokud je úkol dostatečně složitý, může využít strategii “izolovat” s oddělenými agenty pro výzkum, syntézu a psaní, každý s vlastním optimalizovaným kontextem.
Detailní implementace je důležitá. U strategie zapisování je třeba rozhodnout, kam články ukládat—do souborového systému, databáze nebo vektorového úložiště. U strategie výběru rozhodujete, jak relevantní články načítat—pomocí vyhledávání podle klíčových slov, sémantického vyhledávání nebo explicitního rozhodování agenta. U komprimace je třeba pečlivě navrhnout prompt pro sumarizační krok pro vysokou míru zachování informací. U izolace je třeba definovat jasné hranice agentů a komunikační protokoly.
Jedním z hlavních poznatků z produkční praxe je, že inženýrství kontextu není jednorázová optimalizace—je to kontinuální proces. Jak váš agent běží, měli byste monitorovat využití kontextu, identifikovat úzká místa a iterativně zlepšovat inženýrství kontextu. Nástroje jako LangGraph poskytují přehled o stavu agenta a toku kontextu, což usnadňuje identifikaci míst, kde se kontext zbytečně hromadí. FlowHunt to rozšiřuje tím, že poskytuje přehled na úrovni workflow, kde můžete sledovat tok kontextu napříč celým systémem agentů a hledat možnosti optimalizace.
Stavba agentů s dobře navrženým kontextem v produkci odhaluje výzvy, které z teorie nejsou zřejmé. Jednou z nich je “problém výběru kontextu”—jak poznat, který kontext je skutečně relevantní? Agent může mít přístup ke stovkám dokumentů, tisícům pamětí či velkému množství historických dat. Vybrat správnou podmnožinu není triviální. Sémantické vyhledávání pomocí embeddingů pomáhá, ale není dokonalé. Někdy je nejrelevantnější informace taková, kterou by agent ani nehledal. Některé týmy to řeší tím, že agenti explicitně uvažují nad tím, jaký kontext potřebují, a volají nástroje pro načtení konkrétních informací místo spoléhání na automatický výběr. Jiné používají kombinaci sémantického vyhledávání a explicitního uvažování agenta.
Další výzvou je “problém kvality sumarizace”—jak shrnout kontext bez ztráty klíčových informací? Špatně shrnutý kontext může agenta svést k chybným rozhodnutím. Řešením je investovat do sumarizačního kroku. Pečlivě navrhněte prompt pro sumarizační model. Testujte různé přístupy. Zvažte použití specializovaného modelu, pokud máte dost dat. Sledujte, zda agent dělá rozhodnutí, která naznačují, že mu v shrnutém kontextu chybí důležité informace.
Třetí výzvou je “problém multiagentní komunikace”—jak zajistit efektivní předávání kontextu mezi agenty? Zde jsou důležité explicitní protokoly. Definujte přesně, jaké informace má každý agent předat dalšímu. Používejte strukturované formáty (např. JSON) místo volného textu. Přidejte metadata o obsahu kontextu, aby přijímající agent věděl, s čím pracuje. Otestujte komunikační protokol na realistických scénářích, abyste ověřili jeho funkčnost.
Efektivní inženýrství kontextu vyžaduje měření. Musíte vědět, kolik kontextu váš agent používá, kde se hromadí a jak ovlivňuje výkon. Klíčové metriky jsou celkový počet tokenů na běh, tokeny na krok, využití kontextového okna a metriky výkonu jako úspěšnost úkolu a latence. Sledováním těchto metrik můžete zjistit, kdy inženýrství kontextu funguje a kdy potřebuje zlepšit.
Nejzřejmější metrikou je využití tokenů. Sledujte, kolik tokenů agent spotřebuje na běh a na krok. Pokud spotřeba tokenů roste v čase, znamená to, že se kontext hromadí. Pokud je vysoká vzhledem ke složitosti úkolu, lze inženýrství kontextu zlepšit. Důležitá je i cena—pokud je agent drahý na provoz, pravděpodobně je problém ve správě kontextu.
Stejně důležité jsou výkonové metriky. Sledujte, zda agent dělá lepší nebo horší rozhodnutí s narůstajícím kontextem. Pokud výkon s delším kontextem klesá, je to důkaz zanášení kontextu. Pokud se výkon s lepším inženýrstvím kontextu zlepšuje, potvrzuje to správnost vašeho přístupu. Úspěšnost, latence a chybovost jsou užitečné metriky ke sledování.
Analytické funkce FlowHunt usnadňují monitoring těchto metrik napříč workflow agenta. Integrací monitoringu inženýrství kontextu do workflow platformy můžete na první pohled zjistit, jak dobře funguje vaše inženýrství kontextu a kde jsou možnosti zlepšení.
S vývojem technologie agentů se objevují sofistikovanější vzory. Ambientní agenti jsou například agenti, kteří běží kontinuálně na pozadí a udržují stav a kontext napříč mnoha interakcemi. Tito agenti čelí unikátním výzvám v inženýrství kontextu, protože musí udržet relevantní kontext po dlouhou dobu a zároveň zabránit jeho nafukování. Řešením je sofistikovaná správa paměti, pravidelná komprese a pečlivá izolace kontextu.
Dalším vznikajícím vzorem je kontinuální správa kontextu—místo jednorázového navržení kontextu na začátku běhu agenta jej kontinuálně zpřesňujete a optimalizujete během běhu. Může to zahrnovat periodickou kompresi historie zpráv, odstranění irelevantního kontextu nebo reorganizaci kontextu pro lepší výkon. Vyžaduje to sofistikovanější architektury agentů a lepší nástroje, ale může to dramaticky zlepšit výkon dlouho běžících agentů.
Tyto pokročilé vzory jsou stále ve stádiu vývoje, ale představují budoucnost agentního inženýrství. Jak se agenti stávají schopnějšími a jsou nasazováni ve stále složitějších scénářích, bude inženýrství kontextu stále sofistikovanější.
Vyzkoušejte, jak FlowHunt automatizuje vaše AI a SEO workflow — od výzkumu a generování obsahu po publikaci a analytiku — vše na jednom místě.
Inženýrství kontextu je umění a věda o naplňování kontextového okna LLM přesně těmi správnými informacemi v každém kroku trajektorie agenta. Zahrnuje správu instrukcí, znalostí a zpětné vazby nástrojů za účelem optimalizace výkonu agenta při minimalizaci nákladů na tokeny a degradace výkonu.
Prompt engineering se zaměřuje na vytváření počátečních systémových a uživatelských zpráv pro chatovací modely. Inženýrství kontextu je širší pojem, který se specificky týká agentů, kde kontext dynamicky přitéká z výstupů nástrojů během běhu agenta. Zahrnuje správu všech zdrojů kontextu v průběhu životního cyklu agenta, nikoli jen úvodní prompt.
Čtyři hlavní strategie jsou: Zapisovat (ukládat kontext externě pomocí scratchpadů a pamětí), Vybrat (vkládat relevantní kontext do okna), Komprimovat (zmenšovat velikost kontextu při zachování informací) a Izolovat (oddělovat kontext mezi více agenty pro prevenci interferencí a řízení složitosti).
Agenti provádějí několik volání nástrojů v sekvenci a výstup každého nástroje se vkládá zpět do kontextového okna LLM. Bez správné správy kontextu se tato kumulace rychle dostane přes limit okna, dramaticky zvýší náklady a zhorší výkon kvůli zanášení kontextu a dalším selháním.
FlowHunt poskytuje nástroje pro automatizaci pracovních postupů, které pomáhají spravovat běh agentů, tok kontextu a správu stavu. Umožňuje implementovat strategie inženýrství kontextu jako offloading, komprese a izolace v rámci workflow agenta, snižuje náklady na tokeny a zvyšuje spolehlivost.
Arshia je inženýr AI pracovních postupů ve FlowHunt. Sxa0vzděláním vxa0oboru informatiky a vášní pro umělou inteligenci se specializuje na vytváření efektivních workflow, které integrují AI nástroje do každodenních úkolů a zvyšují tak produktivitu i kreativitu.
Vytvářejte chytřejší AI agenty s inteligentním inženýrstvím kontextu. FlowHunt vám pomůže spravovat pracovní postupy agentů, optimalizovat využití tokenů a efektivně škálovat produkční agenty.
Zjistěte, jak inženýrství kontextu optimalizuje výkon AI agentů strategickým řízením tokenů, eliminací nadbytečného kontextu a zaváděním pokročilých technik jak...
Prozkoumejte, jak kontextové inženýrství mění vývoj AI, evoluci od RAG k produkčně připraveným systémům a proč jsou moderní vektorové databáze jako Chroma klíčo...
Naučte se vytvářet sofistikované AI agenty s přístupem k souborovému systému, implementovat strategie pro odkládání kontextu a optimalizovat využití tokenů pomo...
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
