Scopri come il context engineering ottimizza le prestazioni degli agenti AI gestendo strategicamente i token, riducendo il sovraccarico di contesto e implementando tecniche avanzate come offloading, riduzione, retrieval e isolamento.
Il context engineering è emerso come una delle discipline più critiche nella costruzione di agenti AI efficaci. Man mano che i modelli linguistici diventano più potenti e gli agenti affrontano compiti sempre più complessi e multi-step, la sfida non è solo avere un modello capace, ma gestire strategicamente quali informazioni fornire a quel modello. Ogni token conta. In questa guida completa, esploreremo cos’è il context engineering, perché è essenziale per le prestazioni degli agenti AI e le tecniche specifiche che le principali organizzazioni di ricerca e piattaforme AI stanno adottando per costruire agenti ottimali. Che tu stia creando chatbot per il servizio clienti, agenti di analisi dati o workflow autonomi, comprendere il context engineering migliorerà radicalmente le prestazioni dei tuoi sistemi AI.
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Il context engineering rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui pensiamo alla costruzione con i grandi modelli linguistici. Invece di vedere il LLM come una scatola nera che ha semplicemente bisogno di buone istruzioni, il context engineering tratta il modello come un sistema con risorse cognitive finite che devono essere gestite con attenzione. Alla base, il context engineering è la pratica di sapere esattamente quale contesto fornire a un agente AI—riflettendo deliberatamente su ogni singolo token che passa attraverso ogni chiamata LLM per creare le condizioni ottimali affinché l’agente abbia successo.
Questo concetto è stato reso popolare da ricercatori come Andrej Karpathy ed è diventato sempre più importante man mano che gli agenti AI sono evoluti da semplici chatbot a sistemi sofisticati in grado di ragionamento e azione autonoma. L’intuizione fondamentale è che i LLM, come gli esseri umani, hanno una memoria di lavoro e una capacità di attenzione limitate. Così come un umano può concentrarsi solo su una quantità limitata di informazioni prima di confondersi o perdere dettagli importanti, anche i modelli linguistici subiscono un degrado delle capacità di ragionamento quando vengono presentati troppi dati di contesto. Questo significa che la qualità del contesto conta molto più della quantità.
Il context engineering va oltre il prompt engineering tradizionale, che si concentrava principalmente sulla creazione del prompt di sistema perfetto o delle istruzioni. Invece, abbraccia l’intero ecosistema di informazioni disponibili per un agente su più turni di interazione—compresi prompt di sistema, definizioni di strumenti, esempi, cronologia dei messaggi, dati recuperati e informazioni caricate dinamicamente. L’obiettivo è mantenere una finestra di contesto snella e ad alto segnale che fornisca all’agente esattamente ciò di cui ha bisogno per prendere buone decisioni senza sovraccaricarlo di informazioni irrilevanti.
L’importanza del context engineering non può essere sottovalutata nella costruzione di agenti AI di livello produttivo. La ricerca ha dimostrato costantemente che i LLM subiscono quello che viene chiamato “context rot”—un degrado misurabile delle prestazioni man mano che la finestra di contesto si espande. Studi con benchmarking “needle-in-a-haystack” hanno dimostrato che, all’aumentare del numero di token nel contesto, la capacità del modello di richiamare e ragionare accuratamente su quelle informazioni diminuisce. Non si tratta di un effetto minore; è un vincolo architetturale fondamentale di come funzionano i modelli linguistici basati su transformer.
La ragione di questo degrado risiede nell’architettura stessa dei transformer. Nei transformer, ogni token può “prestare attenzione” a ogni altro token nel contesto, creando n² relazioni per n token. All’aumentare della lunghezza del contesto, il meccanismo di attenzione del modello si satura, cercando di mantenere queste relazioni su uno spazio sempre più grande. Inoltre, i modelli linguistici sono addestrati principalmente su sequenze brevi, quindi hanno meno esperienza e parametri specializzati per gestire dipendenze a lungo raggio. Si crea così una tensione naturale tra la dimensione del contesto e la capacità di ragionamento: i modelli restano funzionali con contesti più lunghi, ma mostrano una precisione ridotta nel recupero delle informazioni e nel ragionamento rispetto alle prestazioni su contesti brevi.
Oltre ai vincoli architetturali, c’è una realtà pratica: i LLM hanno un “budget di attenzione” che si esaurisce con ogni nuovo token introdotto. Ogni informazione aggiunta al contesto consuma parte di questo budget, aumentando il carico cognitivo del modello. Ecco perché una cura attenta del contesto è essenziale. Selezionando con cura quali informazioni raggiungono il modello, non stai solo ottimizzando l’efficienza—stai migliorando direttamente la qualità del ragionamento e delle decisioni dell’agente. Un agente con una finestra di contesto snella e ben organizzata prenderà decisioni migliori, recupererà più facilmente dagli errori e manterrà prestazioni costanti su sequenze di interazione più lunghe rispetto a un agente sommerso da informazioni irrilevanti.
Anche se context engineering e prompt engineering sono concetti correlati, rappresentano diversi livelli di astrazione nella costruzione con i modelli linguistici. Il prompt engineering, dominante nella prima era delle applicazioni LLM, si concentra specificamente su come scrivere prompt e istruzioni di sistema efficaci. La preoccupazione principale è trovare le parole e le frasi giuste per ottenere il comportamento desiderato dal modello su un determinato compito. Questo approccio funziona bene per attività discrete e a turno singolo come classificazione, riassunto o generazione di testo una tantum.
Il context engineering, invece, è l’evoluzione naturale del prompt engineering nell’era degli agenti autonomi multi-turno. Mentre il prompt engineering si chiede “Come scrivo l’istruzione perfetta?”, il context engineering si pone una domanda più ampia: “Qual è la migliore configurazione di tutte le informazioni disponibili che genererà il comportamento desiderato?” Questo include non solo il prompt di sistema, ma anche gli strumenti disponibili per l’agente, gli esempi forniti, la cronologia dei messaggi dei turni precedenti, eventuali dati recuperati e i metadati che aiutano l’agente a comprendere l’ambiente.
Il passaggio dal prompt engineering al context engineering riflette un cambiamento fondamentale nel modo in cui vengono costruite le applicazioni AI. In passato, la maggior parte dei casi d’uso fuori dalla chat quotidiana richiedeva prompt ottimizzati per compiti one-shot. Oggi il settore si sta spostando verso agenti più capaci che operano su più turni di inferenza e orizzonti temporali più lunghi. Questi agenti generano sempre più dati che potrebbero essere rilevanti per decisioni future, e queste informazioni devono essere ciclicamente raffinate e curate. Il context engineering è la disciplina che gestisce tutto questo ecosistema informativo in evoluzione, assicurando che ad ogni passo del ragionamento dell’agente siano disponibili esattamente le informazioni giuste per prendere buone decisioni.
Le principali organizzazioni di ricerca e piattaforme AI hanno convergito su quattro tecniche primarie per un context engineering efficace. Ognuna affronta un aspetto diverso della sfida di gestire finestre di contesto limitate mantenendo le prestazioni dell’agente. Comprendere queste tecniche e come applicarle è essenziale per costruire agenti AI di livello produttivo.
L’offloading consiste nel riassumere le informazioni e archiviare i dati completi in riferimenti esterni, permettendo all’agente di accedere ai dettagli completi solo quando necessario. Quando un agente AI effettua una chiamata a uno strumento—ad esempio, interroga un database o chiama un’API esterna—riceve una risposta che può essere molto voluminosa. Invece di inserire l’intera risposta nella finestra di contesto, l’offloading prevede di riassumere le informazioni chiave e fornire un riferimento che l’agente può utilizzare per recuperare i dati completi se necessario.
Un esempio pratico di questo approccio viene da Manus AI, un’organizzazione di ricerca su agenti AI avanzati. Quando il loro agente effettua una chiamata a uno strumento e riceve una risposta, non includono l’intera risposta nel contesto. Forniscono invece un riassunto conciso e archiviano il risultato completo della chiamata in un file o database con un riferimento. Se l’agente determina successivamente di aver bisogno di maggiori dettagli, può consultare i dati archiviati senza consumare ulteriori token nella conversazione principale. Questo rispecchia il modo in cui lavorano gli umani—non memorizziamo ogni dettaglio, ma manteniamo appunti e riferimenti consultabili.
Cognition, un’altra organizzazione di ricerca AI di riferimento, ha implementato un approccio simile con un proprio sistema di riassunto personalizzato. Invece di affidarsi a riassunti generici, hanno creato una logica di riassunto specializzata che estrae le informazioni più rilevanti per i loro casi d’uso. Il principio: la migliore strategia di offloading è spesso specifica per il compito. Ciò che costituisce un buon riassunto dipende da ciò che l’agente deve ottenere. Adattando il riassunto al dominio e al compito, si mantiene un contesto ad alto segnale riducendo notevolmente il consumo di token.
La riduzione è la tecnica che consiste nel compattare e condensare il contesto per ridurre il numero totale di token mantenendo le informazioni essenziali. Man mano che un agente opera su più turni, la cronologia della conversazione cresce. Senza una gestione attiva, questa cronologia può presto consumare tutta la finestra di contesto, lasciando poco spazio per nuove informazioni o ragionamenti. La riduzione affronta questo problema compattando periodicamente la conversazione in una forma più concisa.
Anthropic ha implementato questa tecnica chiamandola “compacting” della conversazione. Invece di mantenere la cronologia completa di ogni messaggio, periodicamente riassumono o comprimono la cronologia in una forma più compatta. Questo è particolarmente importante perché la ricerca mostra che un contesto lungo rende più difficile il ragionamento degli agenti AI. La presenza di troppo contesto può portare al cosiddetto “context poisoning”—fenomeno per cui il processo di ragionamento dell’agente viene deviato da informazioni irrilevanti, facendolo uscire dal percorso ottimale.
La tecnica della riduzione si basa su un’intuizione fondamentale su come funzionano i modelli linguistici: non sempre ragionano meglio con più informazioni. Anzi, spesso è vero il contrario. Un contesto snello e ben organizzato che contiene solo le informazioni più rilevanti porta generalmente a un ragionamento migliore e a comportamenti più affidabili. Per questo molte organizzazioni leader lavorano attivamente per ridurre la dimensione del contesto nel tempo, anche quando teoricamente potrebbero disporre di più dati. Mantenendo la finestra di contesto focalizzata e gestibile, si salvaguarda la capacità dell’agente di ragionare con chiarezza e prendere buone decisioni.
Il Retrieval-Augmented Generation, o RAG, è una tecnica in cui le informazioni rilevanti vengono recuperate dinamicamente e caricate nel contesto in fase di runtime invece di essere pre-caricate. Questo approccio è diventato sempre più popolare con l’aumento della sofisticazione degli agenti. Invece di tentare di anticipare tutte le informazioni di cui l’agente potrebbe aver bisogno caricandole da subito, i sistemi RAG consentono agli agenti di cercare e recuperare attivamente informazioni quando lo ritengono necessario.
I vantaggi sono notevoli. Primo, riduce drasticamente il carico iniziale del contesto: l’agente parte con una finestra di contesto snella e aggiunge solo ciò che serve. Secondo, consente una disclosure progressiva, in cui l’agente scopre gradualmente il contesto rilevante esplorando. Ogni interazione produce nuove informazioni che guidano la decisione successiva. Ad esempio, un agente può iniziare cercando file rilevanti, scoprire che certi file sono più importanti in base al nome o alla data, e quindi recuperare solo quelli per un’analisi dettagliata. Questo approccio stratificato è molto più efficiente che caricare tutto in partenza.
Claude Code di Anthropic è un ottimo esempio di RAG in pratica. Invece di caricare un intero codebase nel contesto, Claude Code mantiene identificativi leggeri come percorsi file e usa strumenti come grep e glob per recuperare dinamicamente i file necessari. L’agente può scrivere query mirate, memorizzare risultati e usare strumenti da riga di comando per analizzare grandi volumi di dati senza caricare mai l’oggetto dati completo nel contesto. Questo rispecchia la cognizione umana—non memorizziamo interi corpus di informazioni, ma abbiamo sistemi di organizzazione esterni che ci permettono di recuperare ciò che serve al momento giusto.
L’isolamento consiste nell’usare sub-agenti per gestire compiti specifici, assicurando che agenti diversi lavorino su problemi separati senza sovrapposizione di contesto. Questa tecnica riconosce che, a volte, il modo migliore per gestire il contesto è suddividere problemi complessi in sotto-problemi più piccoli e focalizzati, ciascuno gestito da un agente dedicato con la propria finestra di contesto.
Esistono due principali paradigmi in tema di isolamento. Cognition, tra le principali organizzazioni AI, scoraggia l’uso di sub-agenti salvo che i compiti siano completamente separati senza sovrapposizioni. Secondo la loro filosofia, i sub-agenti aggiungono complessità e potenziali punti di guasto, e dovrebbero essere usati solo se strettamente necessario. Altre organizzazioni come Cloud Code hanno invece abbracciato i sub-agenti come parte centrale dell’architettura: in Cloud Code puoi creare sub-agenti per diversi aspetti di un compito complesso, coordinati da un agente manager.
L’intuizione chiave dell’isolamento è che si tratta di un compromesso. Da un lato, l’uso di sub-agenti aiuta a gestire il contesto dividendo il problema: ogni agente ha una finestra di contesto focalizzata per il proprio compito. Dall’altro, i sub-agenti introducono overhead di coordinamento e punti di guasto dove le informazioni devono essere passate tra agenti. L’approccio giusto dipende dal tuo caso d’uso: per compiti molto complessi con sotto-problemi chiari, l’isolamento può essere molto efficace; per compiti interconnessi, potrebbe essere meglio un solo agente con contesto ben gestito.
FlowHunt offre una piattaforma no-code completa per implementare tutte queste tecniche di context engineering. Invece di richiedere agli sviluppatori di costruire soluzioni personalizzate, FlowHunt permette ai team di implementare strategie sofisticate di gestione del contesto tramite un’interfaccia visuale intuitiva. Questo democratizza il context engineering, rendendolo accessibile anche a chi non è esperto di machine learning.
In FlowHunt puoi implementare l’isolamento tramite crew autogestite. Una crew autogestita è composta da più agenti AI coordinati da un agente manager. L’agente manager riceve il compito iniziale, lo suddivide in sotto-compiti e li delega agli agenti specializzati. Ogni agente mantiene una finestra di contesto focalizzata sul proprio ambito. Una volta conclusi i lavori dei sub-agenti, il manager sintetizza i risultati. Questo ti consente di affrontare problemi complessi suddividendoli in parti gestibili, ciascuna con contesto ottimizzato.
FlowHunt supporta anche flussi di compiti sequenziali, in cui più agenti lavorano in sequenza, con l’output di ciascuno che diventa input per il successivo. È particolarmente utile per workflow con dipendenze chiare tra i compiti. Ad esempio, in un workflow di generazione contenuti, un agente può fare ricerca, un secondo strutturare l’outline, un terzo scrivere il testo finale. Ciascun agente lavora su una finestra di contesto focalizzata solo sulle informazioni pertinenti al suo step.
Inoltre, FlowHunt consente di costruire sistemi intelligenti di retrieval direttamente nei tuoi flussi. Invece di caricare tutte le informazioni in partenza, puoi configurare gli agenti per recuperare dinamicamente i dati necessari. Questo può includere interrogare database, cercare in knowledge base o recuperare file in base al ragionamento dell’agente su ciò che serve. Combinando queste capacità, FlowHunt ti permette di implementare context engineering di livello enterprise senza scrivere una sola riga di codice.
Oltre alle quattro tecniche fondamentali, esistono strategie avanzate che le organizzazioni leader utilizzano per spingere oltre i limiti del context engineering. Questi approcci spesso combinano più tecniche e richiedono un tuning accurato per casi d’uso specifici.
Una strategia avanzata è la gestione ibrida del contesto, in cui si combina contesto pre-caricato e retrieval just-in-time. Invece di scegliere tra caricare tutto in partenza o recuperare tutto dinamicamente, l’approccio ibrido pre-carica alcune informazioni critiche per velocità e affidabilità, mantenendo la possibilità di recuperare altro quando serve. Claude Code usa questo approccio: i file CLAUDE.md vengono inseriti nel contesto da subito perché piccoli e importanti, mentre file e dati più grandi sono recuperati just-in-time con strumenti come grep e glob.
Un’altra strategia avanzata è la selezione del contesto guidata dai metadati. Invece di guardare solo al contenuto, sistemi sofisticati usano metadati come nome file, timestamp, gerarchie di cartelle e altri segnali organizzativi per decidere in modo intelligente cosa sia rilevante. Un agente in un file system, ad esempio, può dedurre molto dalla presenza di un file test_utils.py nella cartella tests rispetto a uno nella cartella src/core_logic/. Questi segnali aiutano gli agenti a capire come e quando usare le informazioni, riducendo la necessità di caricare e interpretare tutto il contenuto.
La mitigazione del context poisoning è un’altra strategia avanzata fondamentale. Come visto, il context poisoning si verifica quando informazioni irrilevanti nel contesto fanno deviare il ragionamento dell’agente dal percorso ottimale. I sistemi avanzati lavorano attivamente per identificare e rimuovere contesto potenzialmente dannoso. Questo può includere l’analisi della catena di ragionamento dell’agente per individuare dove si è “perso”, quindi rimuovere o riformulare il contesto che ha causato la deviazione. Nel tempo, si crea un loop di feedback che migliora costantemente la qualità del contesto.
Man mano che gli agenti AI diventano più sofisticati e vengono impiegati in scenari reali sempre più complessi, il context engineering diventerà sempre più importante. Il campo è in rapida evoluzione, con nuove tecniche e best practice che emergono regolarmente. Diversi trend plasmeranno il futuro del context engineering.
Anzitutto, vedremo sistemi di cura automatica del contesto sempre più sofisticati. Invece di decidere manualmente cosa includere, i sistemi futuri utilizzeranno il machine learning per determinare automaticamente il contesto ottimale per ogni agente e compito. Questi sistemi potranno apprendere dai dati sulle prestazioni degli agenti quali pezzi di contesto sono più preziosi e quali probabilmente causano poisoning.
In secondo luogo, il context engineering sarà sempre più integrato nella progettazione dell’architettura degli agenti. Invece di trattare la gestione del contesto come un aspetto secondario, i sistemi agent saranno progettati sin dall’inizio per ottimizzare l’uso del contesto. Questo potrebbe portare a nuove architetture di agenti intrinsecamente più efficienti o a nuove modalità di rappresentazione delle informazioni più “token-efficient”.
In terzo luogo, assisteremo probabilmente all’emergere del context engineering come disciplina professionale distinta, con strumenti, framework e best practice specializzati. Così come il prompt engineering è passato da pratica informale a disciplina riconosciuta, anche il context engineering sta seguendo una traiettoria simile. Le organizzazioni investiranno nella costruzione di team e strumenti dedicati all’ottimizzazione del contesto.
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Per aiutarti a iniziare con il context engineering, ecco un esempio pratico di costruzione di un agente context-engineered per un caso d’uso comune: ricerca e generazione contenuti. Questo esempio dimostra come applicare le tecniche discusse in uno scenario reale.
Inizia definendo chiaramente la responsabilità principale dell’agente. In questo caso, il compito è ricercare un argomento e generare un articolo completo. Invece di fare tutto con un solo agente e una finestra di contesto enorme, userai l’isolamento per creare un sistema multi-agente. Il primo agente è il ricercatore che raccoglie informazioni sull’argomento. Il secondo è lo scrittore che usa la ricerca per redigere l’articolo. Un agente manager coordina tutto.
Per il ricercatore, implementa una gestione del contesto basata su retrieval. Invece di caricare tutte le informazioni disponibili sull’argomento in partenza, il ricercatore deve disporre di strumenti per cercare database, interrogare API e recuperare documenti rilevanti. Mentre scopre informazioni, riassume i punti chiave e archivia i riferimenti alle fonti complete. Così la finestra di contesto del ricercatore resta snella ma con accesso a tutto ciò che serve.
Per lo scrittore, implementa l’offloading. Il ricercatore passa un riassunto dei risultati e i riferimenti alle fonti complete. Il contesto dello scrittore comprende il riassunto e la possibilità di recuperare le fonti complete se necessario. In questo modo lavora in modo efficiente senza essere sommerso dai dati grezzi.
Durante tutto il processo, monitora il context poisoning. Se noti che l’agente prende decisioni errate o si “perde”, analizza il ragionamento per individuare quali parti del contesto stanno causando il problema. Rimuovi o riformula tali parti e testa nuovamente. Col tempo svilupperai un’intuizione su quale contesto funziona meglio per il tuo caso.
Un context engineering efficace richiede misurazione e ottimizzazione continua. Devi stabilire metriche che ti aiutino a capire se gli sforzi di context engineering stanno davvero migliorando le prestazioni degli agenti. Alcune metriche chiave da monitorare.
Anzitutto, misura l’efficienza dei token—il rapporto tra output utile e token consumati. Un agente che produce risultati di qualità con meno token è più efficiente. Tieni traccia di questa metrica nel tempo man mano che applichi le tecniche di context engineering. Dovresti vedere un miglioramento con offloading, riduzione e retrieval.
Secondo, valuta la qualità del ragionamento. Può includere l’analisi delle catene di ragionamento dell’agente per verificare coerenza e logicità, o confrontare gli output rispetto a uno standard di riferimento. Migliorando il context engineering, anche la qualità del ragionamento dovrebbe crescere perché l’agente ha meno informazioni irrilevanti a distrarlo.
Terzo, misura la capacità di recupero dagli errori. Quanto bene l’agente si riprende dopo uno sbaglio? Un buon context engineering dovrebbe favorire il recupero dagli errori perché l’agente ha informazioni più chiare su cosa è andato storto e cosa fare dopo.
Quarto, valuta latenza e costi. Anche se il context engineering mira soprattutto a migliorare la qualità, porta anche benefici in termini di efficienza. Agenti con finestre di contesto meglio gestite hanno in genere latenza inferiore (perché processano meno token) e costi minori (consumano meno token). Tieni traccia di queste metriche per comprendere l’impatto completo delle tue strategie.
Durante l’implementazione del context engineering, ci sono alcune trappole comuni che i team incontrano. Essere consapevoli di questi rischi ti aiuta a evitare errori costosi.
Il primo è l’over-optimization. È facile lasciarsi tentare dal ridurre al massimo i token nel contesto, ma così rischi di avere un contesto troppo scarno per essere utile. Ricorda: l’obiettivo è trovare il giusto equilibrio—abbastanza informazioni per ragionare efficacemente, ma non troppe da confondere l’agente. Parti con un contesto ragionevole e riduci solo se l’agente performa bene.
Il secondo errore è ignorare le specificità del compito. Il context engineering non è universale. Ciò che funziona per un agente di customer service potrebbe non andare bene per un agente di analisi dati. Prenditi il tempo di capire il tuo scenario e adatta l’approccio di conseguenza.
Il terzo errore è non monitorare e non iterare. Il context engineering non è un’attività una tantum. Man mano che l’agente affronta nuove situazioni e i requisiti cambiano, è necessario monitorare le prestazioni e aggiornare la strategia di contesto. Integra il monitoraggio e l’iterazione nel processo sin dall’inizio.
Il quarto errore è sottovalutare l’importanza dei metadati. Molti team si focalizzano solo sul contenuto del contesto, trascurando i metadati che aiutano l’agente a usarlo. Nomi file, timestamp, strutture di cartelle e altri segnali organizzativi spesso valgono più di quanto si pensi. Cura come organizzi e etichetti le informazioni.
Il context engineering rappresenta un cambio di paradigma nella costruzione di agenti AI, passando dalla scrittura di prompt perfetti alla gestione strategica di tutte le informazioni disponibili per ottimizzare le prestazioni degli agenti. Comprendendo e implementando le quattro tecniche fondamentali—offloading, riduzione, retrieval e isolamento—insieme a strategie avanzate come la gestione ibrida del contesto e la selezione guidata dai metadati, puoi creare agenti più capaci, affidabili ed efficienti. Piattaforme come FlowHunt rendono queste tecniche accessibili tramite interfacce no-code, democratizzando il context engineering per team di ogni dimensione. Quando implementi il context engineering nei tuoi progetti, ricorda che è un processo iterativo che richiede misurazione e ottimizzazione continua. Parti dalle basi, misura i risultati e integra gradualmente tecniche più avanzate man mano che acquisisci esperienza. Le organizzazioni che padroneggeranno il context engineering costruiranno gli agenti AI più affidabili e competitivi, ottenendo vantaggi significativi in un mondo sempre più guidato dall’intelligenza artificiale.
Il context engineering è la pratica di curare e gestire in modo strategico i token forniti a un agente AI o a un modello linguistico per ottimizzarne le prestazioni. Significa riflettere su ogni token che passa attraverso una chiamata LLM per creare il miglior contesto possibile affinché l’agente possa ragionare e agire in modo efficace.
Il prompt engineering si concentra sulla scrittura di prompt e istruzioni di sistema efficaci per compiti singoli. Il context engineering è più ampio e iterativo: gestisce l’intero stato del contesto su più turni di inferenza, includendo istruzioni di sistema, strumenti, dati esterni, cronologia dei messaggi e informazioni recuperate dinamicamente.
Il context rot si riferisce al deterioramento della capacità di un LLM di richiamare e ragionare accuratamente sulle informazioni man mano che la finestra di contesto si ingrandisce. Questo avviene perché gli LLM hanno un ‘budget di attenzione’ finito e subiscono rendimenti decrescenti con un eccesso di token, rendendo essenziale una cura attenta del contesto.
Le quattro tecniche principali sono: (1) Offloading—riassumere le risposte degli strumenti e archiviare i dati completi come riferimenti; (2) Riduzione—compattare le conversazioni per ridurre il numero di token; (3) Retrieval (RAG)—recuperare dinamicamente le informazioni rilevanti in fase di runtime; e (4) Isolamento—usare sub-agenti per gestire compiti specifici senza sovrapposizione di contesto.
FlowHunt offre una piattaforma no-code per implementare tutte le tecniche di context engineering. Puoi creare crew autogestite con agenti manager, usare flussi sequenziali di compiti, implementare sub-agenti per l’isolamento e costruire sistemi intelligenti di retrieval—tutto senza scrivere codice.
Arshia è una AI Workflow Engineer presso FlowHunt. Con una formazione in informatica e una passione per l'IA, è specializzata nella creazione di workflow efficienti che integrano strumenti di intelligenza artificiale nelle attività quotidiane, migliorando produttività e creatività.
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