Découvrez comment concevoir le contexte pour les agents IA en gérant les retours d’outils, en optimisant l’utilisation des tokens et en appliquant des stratégies comme le déport, la compression et l’isolation afin de créer des agents robustes, performants et évolutifs en production.
Construire des agents IA fiables en production est fondamentalement différent de créer de simples applications de chat. Là où les modèles de chat fonctionnent avec une fenêtre de contexte relativement statique—principalement le message utilisateur et les instructions système—les agents font face à un défi bien plus complexe. Ils effectuent des appels d’outils en boucle, et chaque sortie d’outil devient une partie du contexte que le LLM doit traiter à l’étape suivante. Cette accumulation dynamique de contexte donne naissance à ce que de nombreux praticiens appellent désormais le « problème de l’ingénierie du contexte ». En 2024, à mesure que de plus en plus d’équipes se sont lancées dans la création d’agents, une prise de conscience commune a émergé : gérer le contexte n’est pas une tâche triviale. C’est sans doute le défi d’ingénierie le plus critique pour bâtir des agents prêts pour la production. Cet article explore les principes, stratégies et techniques pratiques de l’ingénierie du contexte afin de vous aider à concevoir des agents évolutifs, performants et économiques.
L’ingénierie du contexte représente un changement fondamental dans notre façon de concevoir les systèmes d’IA. Le terme a été popularisé par Andrej Karpathy, qui la décrit comme « l’art et la science délicats de remplir la fenêtre de contexte avec juste la bonne information pour l’étape suivante ». Cette définition est essentielle : la fenêtre de contexte d’un LLM est comme la RAM d’un ordinateur—elle a une capacité limitée, et ce que vous y placez impacte directement les performances. Tout comme un système d’exploitation gère soigneusement les données à charger en RAM, les ingénieurs qui créent des agents doivent sélectionner avec soin les informations injectées dans la fenêtre de contexte du LLM à chaque étape d’exécution.
Ce concept est né d’une expérience partagée dans la communauté des ingénieurs IA. Lorsque les développeurs ont commencé à bâtir des agents, ils ont découvert que l’approche naïve—réinjecter toutes les sorties d’outils dans l’historique des messages—conduisait à des problèmes catastrophiques. Un développeur créant un agent de recherche approfondie pouvait ainsi voir une seule exécution consommer 500 000 tokens, coûtant 1 à 2 $ par session. Ce n’était pas une limitation de l’architecture de l’agent, mais un défaut d’ingénierie du contexte. Le problème ne se limite pas au dépassement de la fenêtre de contexte, même si c’est un vrai sujet. Des recherches (Chroma et autres) ont documenté le phénomène de « pourriture du contexte »—les performances des LLM se dégradent à mesure que le contexte s’allonge, même si le modèle a théoriquement la capacité d’ingérer plus de tokens. Autrement dit, surcharger la fenêtre de contexte coûte non seulement plus cher, mais dégrade activement les performances de l’agent.
L’ingénierie du contexte s’applique à trois grands types de contexte que les agents manipulent : les instructions (prompts système, mémoires, exemples few-shot, descriptions d’outils), la connaissance (faits, informations historiques, expertise métier), et les outils (retours et résultats des appels d’outils). Chacun requiert des approches d’ingénierie différentes, et l’enjeu est d’orchestrer efficacement ces trois dimensions tout au long de l’exécution de l’agent, parfois sur des dizaines voire des centaines d’étapes.
L’importance de l’ingénierie du contexte ne peut être surestimée pour ceux qui conçoivent des agents à grande échelle. Regardez la taille des systèmes modernes : le système multi-agents de recherche d’Anthropic lance des centaines d’appels d’outils par tâche. Les travaux de Cognition sur l’architecture d’agents montrent que les agents en production engagent des conversations sur plusieurs centaines de tours. Multipliez le nombre d’appels d’outils par le coût en tokens de chaque sortie, et vous comprenez vite pourquoi la gestion du contexte devient le premier métier des ingénieurs d’agents IA. Sans ingénierie du contexte, votre agent devient économiquement invivable et techniquement peu fiable.
L’argument économique est limpide. Si chaque exécution coûte 1 à 2 $ à cause d’une consommation excessive de tokens, et que vous lancez des milliers d’agents par jour, cela représente des milliers de dollars quotidiens qu’une gestion optimisée du contexte permettrait d’éviter. Mais l’argument de performance est tout aussi fort. Au fil de l’allongement du contexte, les LLM connaissent de multiples modes d’échec : empoisonnement du contexte (une hallucination ou une erreur d’étape précédente pollue toutes les décisions suivantes), distraction (le volume d’informations submerge le modèle), confusion (des informations superflues génèrent des réponses imprévues), conflit de contexte (des parties du contexte se contredisent, rendant la suite ambigüe). Ces problèmes ne sont pas théoriques—ils sont documentés et fréquemment rencontrés par les équipes qui négligent l’ingénierie du contexte.
L’enjeu est encore plus élevé pour les agents longue durée. Un agent chargé de rechercher un sujet complexe, d’écrire du code, de le débuguer puis d’itérer peut réaliser 50 à 100 appels d’outils. Sans ingénierie du contexte, l’historique des messages inclurait tous les résultats intermédiaires, tous les logs de débogage, toutes les tentatives échouées : l’agent prendrait ses décisions en se noyant dans des informations historiques inutiles. En gérant finement le contexte, l’agent ne conserve que l’essentiel pour l’étape en cours, ce qui améliore spectaculairement performance et efficacité des coûts.
Une source fréquente de confusion réside dans la relation entre ingénierie de prompt et ingénierie du contexte. Les deux notions sont liées mais distinctes, et comprendre la nuance est essentiel pour bâtir des agents efficaces. L’ingénierie de prompt, au sens classique, consiste à concevoir soigneusement le prompt initial—le message système et le message utilisateur—envoyé au modèle de langage. Lorsqu’on utilise ChatGPT ou Claude dans une interface de chat, on passe du temps à optimiser ce prompt pour obtenir de meilleurs résultats : affiner les instructions, ajouter des exemples, préciser le format attendu, etc. C’est l’ingénierie de prompt, et elle reste importante.
L’ingénierie du contexte est plus large et englobe l’ingénierie de prompt tout en la dépassant largement. Elle s’applique spécifiquement aux agents, où le contexte n’est pas statique—il est dynamique et évolutif. Dans un modèle de chat, le message humain est la principale entrée, et presque toute l’ingénierie porte sur ce message. Avec un agent, la donne change radicalement. L’agent reçoit du contexte non seulement de la demande initiale de l’humain, mais aussi des appels d’outils exécutés tout au long du parcours. À chaque étape, de nouveaux contextes affluent via les sorties d’outils. Problème en cascade : inclure naïvement toutes ces sorties dans l’historique des messages fait gonfler exponentiellement la fenêtre de contexte à chaque étape.
Autrement dit, l’ingénierie de prompt optimise les conditions initiales ; l’ingénierie du contexte gère tout le flux d’information sur l’ensemble du cycle de vie de l’agent. Cela inclut les décisions sur les sorties d’outils à inclure, la façon de les résumer, quand compresser l’historique, si et comment déporter de l’information en stockage externe, et comment structurer l’état de l’agent pour minimiser les éléments non pertinents. L’ingénierie de prompt n’est qu’un sous-ensemble de l’ingénierie du contexte : instructions système et utilisateur restent cruciales—elles font partie du contexte à gérer. Mais l’ingénierie du contexte inclut aussi toutes les stratégies pour orchestrer le contexte dynamique qui s’accumule au fil de l’exécution de l’agent.
Le cadre le plus pratique pour l’ingénierie du contexte se décline en quatre stratégies complémentaires : write, select, compress, et isolate. Ces stratégies peuvent être mises en œuvre séparément ou combinées, et constituent la fondation de la gestion efficace du contexte par les agents en production. Comprendre chaque stratégie et savoir quand l’appliquer est essentiel pour concevoir des agents évolutifs.
La stratégie « write » consiste à sauvegarder du contexte en dehors de la fenêtre de contexte, de sorte qu’il reste accessible à l’agent sans consommer de tokens dans l’historique des messages. C’est sans doute la technique la plus puissante, car elle traite directement le problème d’accumulation des tokens. Plutôt que d’inclure toutes les sorties d’outils dans l’historique, vous les écrivez dans un système externe et ne gardez qu’une référence ou un résumé dans le contexte.
Les scratchpads en sont une implémentation typique. Le concept vient des humains qui prennent des notes, consignent des résultats intermédiaires et s’y réfèrent au besoin. Les agents peuvent faire de même. Le système multi-agents d’Anthropic en fournit un bon exemple : l’agent LeadResearcher enregistre son plan en mémoire au début de la tâche. C’est crucial, car si la fenêtre de contexte dépasse 200 000 tokens, elle sera tronquée, et perdre le plan serait catastrophique. En écrivant le plan dans un scratchpad, l’agent s’assure que l’information critique persiste, même si la fenêtre de contexte est pleine. Les scratchpads peuvent être implémentés de diverses façons : appel d’outil écrivant dans un système de fichiers, champ dans l’état runtime de l’agent (comme dans LangGraph), ou enregistrements dans une base de données. L’essentiel est que l’information soit stockée en externe et récupérable à la demande.
Les mémoires généralisent ce concept sur plusieurs sessions ou threads. Si les scratchpads aident l’agent sur une tâche, les mémoires lui permettent d’apprendre et de s’améliorer sur de nombreuses tâches. Le framework Reflexion a introduit la notion de réflexion : après chaque tour d’agent, ce dernier génère un résumé de ce qu’il a appris et le stocke en mémoire. Les Generative Agents vont plus loin, synthétisant périodiquement des mémoires à partir d’un historique de feedbacks. Ces concepts sont intégrés dans des produits comme ChatGPT, Cursor ou Windsurf, qui génèrent automatiquement des mémoires long terme persistantes entre sessions. Un agent peut stocker des mémoires épisodiques (exemples de comportements souhaités), procédurales (instructions sur le « comment faire »), ou sémantiques (faits, connaissances métier). En externalisant ces mémoires, l’agent garde une base de connaissances riche sans saturer la fenêtre de contexte.
Le défi de la stratégie write réside dans le choix de ce qu’il faut écrire et comment l’organiser. Tout sauvegarder serait contre-productif. Il s’agit de consigner ce qui sera utile pour la suite, mais qui n’est pas immédiatement nécessaire. Pour un agent de recherche, on écrira par exemple les articles complets sur disque, en ne gardant qu’un résumé dans le contexte. Pour un agent code, on enregistrera tout le code source dans un système de fichiers, en ne gardant que le fichier courant en contexte. L’essentiel est d’être sélectif, et de s’assurer que le contexte conservé suffit à savoir ce qui a été écrit et comment le retrouver si besoin.
La stratégie « select » consiste à choisir le contexte à inclure dans l’historique à chaque étape. L’agent décide ainsi des informations vraiment nécessaires à la décision du moment. Si vous avez déporté du contexte en externe, il vous faut un mécanisme pour sélectionner ce qu’il faut rapatrier au bon moment. Cela peut être aussi simple qu’un appel d’outil pour lire un fichier, ou plus sophistiqué, via des embeddings ou des graphes de connaissances pour retrouver l’information la plus pertinente.
Pour les scratchpads, la sélection est souvent simple : l’agent lit le scratchpad dès qu’il a besoin de consulter le plan ou des notes précédentes. Pour les mémoires, c’est plus complexe. Un agent qui a accumulé des centaines de mémoires au fil de multiples sessions ne peut pas toutes les injecter d’un coup : il doit sélectionner les plus pertinentes. C’est là que les embeddings sont utiles : vous encodez chaque mémoire, puis effectuez une recherche sémantique pour retrouver celles qui correspondent au contexte actuel. Le système de mémoire de ChatGPT fonctionne ainsi : il stocke des mémoires spécifiques à l’utilisateur et sélectionne celles à inclure selon la conversation en cours.
Le défi de la sélection est de ne pas se tromper de cible. Trop peu, et l’agent manque d’informations essentielles ; trop, et le contexte regonfle à nouveau. Certains agents emploient une heuristique simple (toujours inclure certains fichiers ou mémoires, comme un CLAUDE.md dans Claude Code, ou un fichier de règles dans Cursor). D’autres utilisent des mécanismes de sélection plus fins, fondés sur la similarité sémantique ou sur un raisonnement explicite de l’agent sur la pertinence du contexte. La meilleure approche dépend de votre cas d’usage, mais le principe est clair : soyez intentionnel dans la sélection du contexte à chaque étape.
La stratégie « compress » vise à réduire la taille du contexte sans perdre l’information nécessaire à l’agent. Ce n’est pas juste supprimer du contexte, mais le résumer, l’abstraire ou le reformater pour le rendre plus concis. La compression est cruciale pour maîtriser l’historique des messages lorsque l’agent s’exécute sur de longues séquences. Même avec le déport et la sélection, l’historique peut continuer à grossir. La compression le maintient gérable.
La première approche est la synthèse. Lorsqu’un agent finit une phase de travail, on peut résumer ce qui s’est passé et remplacer tous les logs détaillés par ce résumé. Si un agent a passé 10 étapes à rechercher un sujet avec 10 appels d’outils, on peut tout compresser en une phrase du type : « Sujet X étudié, l’élément clé est Y. » On préserve ainsi l’essentiel tout en limitant fortement les tokens. Le défi est de résumer sans perdre l’essentiel pour le rappel : l’agent doit en savoir assez sur ce qui a été résumé pour décider s’il doit en retrouver le détail.
La recherche de Cognition sur l’architecture des agents souligne que la synthèse requiert un effort d’ingénierie dédié. Ils utilisent même des modèles fine-tunés pour la synthèse, afin d’être sûrs de capturer toutes les informations pertinentes. L’essentiel est de soigner l’ingénierie de prompt lors de la synthèse : il faut demander explicitement au modèle de synthèse de capturer une liste exhaustive de points clés pour que l’agent puisse décider ensuite s’il doit récupérer le détail. Ce n’est pas une synthèse « rapide » : c’est une compression à haut rappel.
Une autre technique de compression consiste à utiliser des frontières d’agents. Dans les systèmes multi-agents, on peut compresser le contexte aux points de passage entre agents. Quand un agent transmet la main à un autre, il ne passe pas tout l’historique, mais un résumé compressé de ce qui a été accompli et de ce que l’agent suivant doit savoir. La différence entre systèmes mono- et multi-agents prend alors tout son sens : si le multi-agent ajoute de la complexité, il fournit aussi des points naturels pour la compression et l’isolation du contexte.
La stratégie « isolate » consiste à utiliser plusieurs agents, chacun avec son propre contexte, plutôt qu’un seul agent avec un contexte monolithique. C’est l’approche multi-agent, particulièrement pertinente pour des tâches complexes naturellement divisibles en sous-tâches. En isolant le contexte pour chaque agent, on évite la croissance incontrôlée du contexte et on permet à chaque agent de se concentrer sur son rôle.
L’approche multi-agent est très convaincante du point de vue de l’ingénierie du contexte. Un agent unique chargé de la recherche, de la rédaction et de la relecture verra sa fenêtre de contexte englober les informations des trois tâches. Mais durant la rédaction, il n’a pas besoin des détails de la recherche ; seuls les résultats synthétiques lui sont utiles. Lors de la relecture, idem. En utilisant des agents séparés pour chaque étape, chacun dispose d’un contexte optimisé pour sa mission : l’agent de recherche a les outils et le contexte de recherche ; l’agent de rédaction a les outils de rédaction et les résultats de la recherche ; l’agent de relecture a les outils d’édition et le brouillon à corriger. Les contextes sont plus petits et mieux ciblés.
Le défi du multi-agent est la communication. Quand un agent transmet le relais, il doit communiquer suffisamment de contexte. C’est là que la compression est essentielle : l’agent de recherche doit compresser ses résultats pour qu’ils soient exploitables par la rédaction ; l’agent de rédaction doit compresser le brouillon pour l’édition, etc. Cognition souligne que ce coût de communication peut être significatif et qu’il faut l’ingénierie appropriée pour faire fonctionner l’ensemble. Mais bien réalisée, l’approche multi-agent réduit drastiquement le gonflement du contexte et améliore la performance globale.
Les capacités d’automatisation de workflow de FlowHunt sont particulièrement adaptées à la mise en œuvre de systèmes multi-agents avec isolation contextuelle. En définissant des workflows clairs avec des agents distincts et des points de passage explicites, vous pouvez garantir que le contexte est géré efficacement à chaque étape. FlowHunt vous permet de définir l’état qui circule entre agents, d’implémenter la compression lors des transferts, et de surveiller l’usage du contexte dans tout votre système.
Comprendre les quatre stratégies est une chose ; les appliquer efficacement en est une autre. Prenons un exemple concret : la construction d’un agent de recherche avancée. Une implémentation naïve ferait enchaîner à l’agent des recherches web, inclurait tous les résultats dans l’historique, puis lui demanderait de synthétiser. Coûteux et inefficace. Une implémentation bien conçue mobiliserait les quatre stratégies.
D’abord, l’agent utiliserait « write » pour sauvegarder les articles complets sur disque au fur et à mesure. Plutôt qu’inclure le texte intégral dans l’historique, il ne garderait qu’une référence ou un résumé. Ensuite, il appliquerait « select » pour ne rapatrier que les articles pertinents lors de la synthèse. Troisièmement, il utiliserait « compress » pour résumer ses trouvailles en points clés avant de passer à la suite. Enfin, si la tâche est très complexe, il appliquerait « isolate » en séparant la recherche, la synthèse et la rédaction entre agents, chacun avec son contexte optimisé.
Les détails d’implémentation sont cruciaux. Pour « write », il faut choisir où stocker les articles : système de fichiers, base de données ou vector store. Pour « select », il faut décider comment retrouver les articles pertinents : recherche par mot-clé, recherche sémantique, raisonnement explicite de l’agent. Pour « compress », il faut soigneusement élaborer le prompt de synthèse pour garantir un rappel élevé. Pour « isolate », il faut définir les frontières entre agents et les protocoles de communication.
Un enseignement clé de la production est que l’ingénierie du contexte n’est pas une optimisation ponctuelle, mais un processus continu. À mesure que votre agent s’exécute, vous devez surveiller l’utilisation du contexte, localiser les goulets d’étranglement, et améliorer progressivement votre ingénierie contextuelle. Des outils comme LangGraph offrent une visibilité sur l’état des agents et les flux de contexte, facilitant l’identification des accumulations inutiles. FlowHunt va plus loin en proposant une visibilité au niveau du workflow, pour suivre le flux de contexte à travers tout votre système et repérer des opportunités d’optimisation.
Construire des agents contextuellement optimisés en production révèle des défis insoupçonnés en théorie. Un problème classique est la « sélection du contexte » : comment savoir ce qui est vraiment pertinent ? Un agent peut avoir accès à des centaines de documents, des milliers de mémoires ou de vastes historiques. Sélectionner le bon sous-ensemble est délicat. La recherche sémantique via les embeddings aide, mais n’est pas parfaite. Parfois, l’information la plus pertinente est celle à laquelle l’agent ne penserait pas à chercher. Certaines équipes font alors raisonner explicitement les agents sur le contexte à rapatrier, les amenant à effectuer des appels d’outils ciblés. D’autres combinent recherche sémantique et raisonnement explicite.
Autre défi : la « qualité de la synthèse »—comment résumer sans perdre des éléments critiques ? Un contexte mal résumé peut induire des décisions erronées. La solution est d’investir dans la phase de synthèse : soigner le prompt, tester différentes méthodes, recourir à un modèle fine-tuné si possible, et surveiller si l’agent prend des décisions révélant qu’il manque d’information.
Troisième défi : la « communication multi-agent »—comment garantir une transmission efficace du contexte entre agents ? Ici, les protocoles explicites sont essentiels. Définissez précisément l’information que chaque agent transmet. Utilisez des formats structurés (JSON, par exemple) plutôt que du texte libre. Ajoutez des métadonnées pour préciser la nature du contexte transmis. Testez le protocole sur des scénarios réalistes pour s’assurer de sa robustesse.
Pour être efficace, l’ingénierie du contexte doit être mesurée. Il faut savoir combien de contexte l’agent utilise, où il s’accumule, et son impact sur les performances. Les métriques clés sont : tokens totaux par exécution, tokens par étape, taux d’utilisation de la fenêtre de contexte, et métriques de performance comme le taux de succès et la latence. En suivant ces indicateurs, vous saurez quand l’ingénierie du contexte fonctionne et quand elle doit être améliorée.
L’usage des tokens est le plus évident. Suivez le nombre de tokens utilisés par exécution et par étape. Si la consommation augmente, c’est un signe d’accumulation de contexte. Si elle est élevée par rapport à la complexité de la tâche, l’ingénierie du contexte est probablement perfectible. Le coût est aussi un indicateur : un agent coûteux à exécuter révèle souvent un défaut de gestion du contexte.
Les métriques de performance sont tout aussi importantes. Surveillez si votre agent prend de meilleures ou pires décisions à mesure que le contexte s’allonge. Si les performances chutent avec un contexte plus long, c’est le signe de la pourriture du contexte. Si elles s’améliorent avec une meilleure ingénierie, cela valide votre approche. Taux de réussite, latence et taux d’erreur sont autant de métriques pertinentes.
Les capacités d’analyse de FlowHunt facilitent ce monitoring à travers vos workflows. En intégrant la surveillance du contexte à votre plateforme, vous visualisez rapidement l’efficacité de votre ingénierie et identifiez les pistes d’amélioration.
À mesure que la technologie progresse, des modèles plus sophistiqués émergent. Les agents ambiants, par exemple, sont des agents qui tournent en tâche de fond, maintenant l’état et le contexte sur de longues périodes. Ils rencontrent des défis spécifiques : garder un contexte pertinent au fil du temps sans accumuler de la dette contextuelle. La solution : gestion avancée de la mémoire, compression périodique, et isolation contextuelle soignée.
Autre tendance, la gestion continue du contexte : au lieu d’ingénier le contexte une fois au début, on le raffine et l’optimise en continu durant l’exécution de l’agent. Cela peut impliquer une compression périodique de l’historique, la suppression du contexte obsolète, ou la réorganisation pour de meilleures performances. Cela requiert des architectures d’agents plus sophistiquées et des outils adaptés, mais peut fortement améliorer les agents à long terme.
Ces modèles avancés sont en pleine exploration, mais ils incarnent l’avenir de l’ingénierie des agents. À mesure que les agents gagnent en maturité et sont déployés dans des scénarios complexes, l’ingénierie du contexte se sophistique.
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L’ingénierie du contexte reste une discipline relativement récente, mais elle devient rapidement une compétence clé pour les ingénieurs IA. À mesure que les LLM gagnent en puissance et que les agents se complexifient, son importance va croître. On verra émerger des outils et frameworks spécifiquement dédiés à la gestion du contexte, davantage de recherche sur les stratégies optimales, et des bonnes pratiques se formaliser.
Une piste prometteuse est le développement de meilleures abstractions pour la gestion du contexte. Plutôt que d’implémenter manuellement les stratégies, les développeurs utiliseront des frameworks qui automatisent l’ingénierie du contexte. LangGraph va dans ce sens avec des primitives avancées pour gérer l’état d’agent et le flux de contexte. FlowHunt prolonge cette démarche avec des abstractions au niveau du workflow pour implémenter facilement ces patterns sur des systèmes complexes.
Autre axe, l’amélioration des métriques et du monitoring. En mesurant plus finement l’utilisation du contexte et son impact sur la performance, on pourra optimiser plus efficacement. Il n’est pas exclu que des techniques d’apprentissage automatique soient employées pour choisir automatiquement la meilleure stratégie en fonction des performances observées.
Le domaine évolue vite, et les meilleures pratiques sont encore en mouvement. Mais les principes fondamentaux sont clairs : le contexte est une ressource précieuse, il doit être soigneusement conçu, et l’investissement dans l’ingénierie du contexte se traduit par des gains de performance, de fiabilité et d’économies.
L’ingénierie du contexte est l’art et la science de gérer le flux d’information au sein des agents IA pour optimiser performance, fiabilité et coûts. En comprenant et appliquant les quatre stratégies clés—write, select, compress et isolate—vous pouvez bâtir des agents évolutifs, performants même sur des dizaines ou centaines d’étapes. Il s’agit de reconnaître que la gestion du contexte n’est pas un détail ou une simple optimisation, mais le principal défi d’ingénierie pour des agents de production. Commencez par mesurer votre usage du contexte actuel, repérez les sources d’accumulation inutile, et appliquez les stratégies adaptées pour optimiser. Surveillez, itérez. Avec une ingénierie du contexte rigoureuse, vous construirez des agents à la fois puissants et efficients.
L’ingénierie du contexte est l’art et la science de remplir la fenêtre de contexte d’un LLM avec juste la bonne information à chaque étape du parcours de l’agent. Cela consiste à gérer instructions, connaissances et retours d’outils pour optimiser les performances de l’agent tout en minimisant les coûts de tokens et la dégradation des performances.
L’ingénierie de prompt consiste à concevoir les messages système et utilisateur pour les modèles de chat. L’ingénierie du contexte est plus large et s’applique spécifiquement aux agents, où le contexte est alimenté dynamiquement par les appels d’outils lors de l’exécution de l’agent. Elle englobe la gestion de toutes les sources de contexte tout au long du cycle de vie de l’agent, et pas seulement du prompt initial.
Les quatre stratégies principales sont : Write (sauvegarder le contexte en externe via des scratchpads et des mémoires), Select (rapatrier le contexte pertinent dans la fenêtre), Compress (réduire la taille du contexte tout en conservant l’information), et Isolate (séparer le contexte entre plusieurs agents pour éviter les interférences et gérer la complexité).
Les agents réalisent plusieurs appels d’outils à la suite, et chaque sortie d’outil est réinjectée dans la fenêtre de contexte du LLM. Sans gestion adéquate du contexte, l’accumulation de ces retours d’outils peut rapidement dépasser la fenêtre de contexte, faire exploser les coûts et détériorer les performances à cause de la pourriture du contexte et d’autres modes d’échec.
FlowHunt fournit des outils d’automatisation de workflow pour gérer l’exécution des agents, le flux de contexte et la gestion d’état. Il vous permet de mettre en œuvre des stratégies d’ingénierie du contexte comme le déport, la compression et l’isolation dans vos workflows d’agents, réduisant les coûts de tokens et améliorant la fiabilité.
Arshia est ingénieure en workflows d'IA chez FlowHunt. Avec une formation en informatique et une passion pour l’IA, elle se spécialise dans la création de workflows efficaces intégrant des outils d'IA aux tâches quotidiennes, afin d’accroître la productivité et la créativité.
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