Scopri come progettare il contesto per agenti AI gestendo il feedback degli strumenti, ottimizzando l’uso dei token e implementando strategie come offloading, compressione e isolamento per creare agenti di livello produttivo che funzionano in modo affidabile su larga scala.
Costruire agenti AI affidabili in produzione è fondamentalmente diverso dal creare semplici applicazioni di chat. Mentre i modelli di chat operano con una finestra di contesto relativamente statica—principalmente il messaggio dell’utente e le istruzioni di sistema—gli agenti affrontano una sfida molto più complessa. Gli agenti effettuano chiamate a strumenti in loop e ogni output di uno strumento diventa parte del contesto che la LLM deve processare nello step successivo. Questo accumulo dinamico di contesto crea quello che molti praticanti ora chiamano il problema dell’“ingegneria del contesto”. Con il crescere delle squadre che hanno iniziato a costruire agenti nel 2024, è emersa una consapevolezza condivisa: gestire il contesto non è un compito banale. È probabilmente la sfida ingegneristica più critica nella realizzazione di agenti produttivi. Questo articolo esplora i principi, le strategie e le tecniche pratiche di ingegneria del contesto che ti aiuteranno a costruire agenti che scalano in modo efficiente, mantengono le prestazioni e tengono sotto controllo i costi.
L’ingegneria del contesto rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui pensiamo a costruire sistemi AI. Il termine è stato reso popolare da Andrej Karpathy, che lo ha definito come “l’arte e la scienza di riempire con delicatezza la finestra di contesto solo con le informazioni giuste per il prossimo passo”. Questa definizione coglie un punto essenziale: la finestra di contesto di una LLM è come la RAM di un computer—ha una capacità limitata e ciò che ci inserisci influisce direttamente sulle prestazioni. Proprio come un sistema operativo gestisce attentamente quali dati inserire nella RAM della CPU, gli ingegneri che costruiscono agenti devono curare con attenzione quali informazioni confluiscono nella finestra di contesto della LLM a ogni step di esecuzione.
Il concetto è emerso da un’esperienza condivisa nella comunità degli ingegneri AI. Quando gli sviluppatori hanno iniziato a costruire agenti seriamente, hanno scoperto che l’approccio ingenuo—semplicemente inserire tutti gli output degli strumenti nella cronologia dei messaggi—portava a problemi catastrofici. Un developer che costruisce un agente di ricerca approfondita, ad esempio, potrebbe scoprire che una sola esecuzione consuma 500.000 token, costando da $1 a $2 per run. Non era un limite dell’architettura dell’agente in sé; era un fallimento nell’ingegnerizzare correttamente il contesto. Il problema non è solo raggiungere il limite della finestra di contesto, anche se questo è certamente una preoccupazione. Ricerche di Chroma e altri hanno documentato il cosiddetto “degrado del contesto” (“context rot”)—un fenomeno in cui le prestazioni della LLM peggiorano all’aumentare della lunghezza del contesto, anche se teoricamente il modello ha capacità per più token. Questo significa che riempire ciecamente la finestra di contesto con più informazioni non solo costa di più; peggiora attivamente le prestazioni del tuo agente.
L’ingegneria del contesto si applica a tre tipi principali di contesto con cui lavorano gli agenti: istruzioni (prompt di sistema, memorie, esempi few-shot, descrizioni degli strumenti), conoscenza (fatti, informazioni storiche, competenze di dominio) e strumenti (feedback dai tool call e i loro risultati). Ognuno di questi richiede approcci ingegneristici diversi e la sfida sta nell’orchestrare efficacemente tutti e tre mentre un agente esegue decine o anche centinaia di passi.
L’importanza dell’ingegneria del contesto non può essere sopravvalutata per chiunque costruisca agenti su larga scala. Considera la portata dei moderni sistemi agent: il sistema di ricerca multi-agente di Anthropic opera con agenti che effettuano centinaia di chiamate a strumenti per task. La ricerca di Cognition sull’architettura degli agenti ha rivelato che gli agenti in produzione tipicamente gestiscono conversazioni che si sviluppano su centinaia di turni. Se moltiplichi il numero di tool call per il costo in token di ogni output, capisci subito perché la gestione del contesto è il compito principale degli ingegneri che costruiscono agenti AI. Senza una corretta ingegneria del contesto, il tuo agente diventa economicamente insostenibile e tecnicamente inaffidabile.
L’argomento economico è semplice. Se ogni run dell’agente costa $1–2 per via dell’eccessivo consumo di token e stai eseguendo migliaia di agenti al giorno, ti ritrovi con migliaia di dollari di costi giornalieri che potrebbero essere eliminati tramite una migliore gestione del contesto. Ma anche l’argomento delle performance è altrettanto convincente. Con l’aumentare del contesto, le LLM sperimentano numerose modalità di fallimento. Il “context poisoning” si verifica quando un’allucinazione o un errore di uno step precedente entra nel contesto e influenza tutte le decisioni successive. La “distraction” avviene quando il volume delle informazioni travolge la capacità del modello di concentrarsi sul compito attuale. La “confusione” emerge quando troppe informazioni superflue influenzano le risposte in modi inaspettati. Il “clash” accade quando diverse parti del contesto si contraddicono, creando ambiguità su cosa debba fare l’agente. Non sono problemi teorici—sono modalità di fallimento documentate che i team incontrano regolarmente quando costruiscono agenti senza una corretta ingegneria del contesto.
I rischi sono particolarmente alti per agenti a lungo termine. Un agente che deve ricercare un argomento complesso, scrivere codice, fare debug e iterare potrebbe effettuare 50–100 chiamate a strumenti. Senza ingegneria del contesto, la cronologia dei messaggi includerebbe tutti i risultati intermedi, gli output di debug e i tentativi falliti. L’agente prenderebbe decisioni mentre annega in informazioni storiche irrilevanti. Con una corretta ingegneria del contesto, l’agente mantiene solo le informazioni necessarie per lo step attuale, migliorando notevolmente sia le performance sia l’efficienza dei costi.
Una fonte comune di confusione è la relazione tra prompt engineering e ingegneria del contesto. Questi termini sono correlati ma distinti, e comprenderne la differenza è fondamentale per costruire agenti efficaci. La prompt engineering, nel senso tradizionale, si riferisce alla cura nella stesura del prompt iniziale—il messaggio di sistema e quello utente—che invii a un modello linguistico. Quando lavori con ChatGPT o Claude in un’interfaccia di chat, dedichi tempo a ottimizzare il prompt iniziale per ottenere risultati migliori. Puoi perfezionare le istruzioni, aggiungere esempi, chiarire il formato dell’output desiderato. Questa è prompt engineering, ed è ancora importante.
L’ingegneria del contesto è un concetto più ampio che comprende la prompt engineering ma va molto oltre. L’ingegneria del contesto si applica specificamente agli agenti, dove il contesto non è statico—è dinamico ed evolutivo. Con un modello di chat, il messaggio umano è l’input principale e la maggior parte dello sforzo ingegneristico si concentra su quel messaggio. Con un agente, il gioco è fondamentalmente diverso. L’agente riceve contesto non solo dalla richiesta iniziale dell’umano, ma dalle chiamate a strumenti che vengono eseguite durante il percorso dell’agente. A ogni step dell’esecuzione, nuovo contesto fluisce dall’output degli strumenti. Questo crea un problema a cascata: se includi ingenuamente tutti questi output nella cronologia, la finestra di contesto cresce esponenzialmente a ogni passo.
Pensala così: la prompt engineering riguarda l’ottimizzazione delle condizioni iniziali. L’ingegneria del contesto riguarda la gestione dell’intero flusso di informazioni durante tutto il ciclo di vita dell’agente. Include decisioni su quali output degli strumenti includere, come riassumerli, quando comprimere la cronologia, se offloadare informazioni su storage esterni e come strutturare lo stato dell’agente per minimizzare il contesto irrilevante. La prompt engineering è un sottoinsieme dell’ingegneria del contesto. Le istruzioni di sistema e utente sono ancora importanti—fanno parte del contesto da ingegnerizzare. Ma l’ingegneria del contesto comprende tutte le strategie per gestire il contesto dinamico che si accumula durante l’esecuzione dell’agente.
Il framework più pratico per l’ingegneria del contesto si divide in quattro strategie complementari: write, select, compress e isolate. Queste strategie possono essere implementate singolarmente o combinate e costituiscono la base per una gestione efficace del contesto negli agenti produttivi. Comprendere ogni strategia e sapere quando applicarla è essenziale per costruire agenti che scalano.
La strategia “write” consiste nel salvare contesto esternamente alla finestra di contesto, rendendolo disponibile all’agente senza consumare token nella cronologia dei messaggi. È forse la tecnica di ingegneria del contesto più potente perché affronta direttamente il problema dell’accumulo di token. Invece di includere tutti gli output degli strumenti nella cronologia, li salvi su un sistema esterno e mantieni solo un riferimento o un riassunto nel contesto.
Gli scratchpad sono una delle implementazioni di questa strategia. Il concetto è preso dal modo in cui gli umani risolvono problemi complessi—prendiamo appunti, annotiamo risultati intermedi e li consultiamo all’occorrenza. Gli agenti possono fare lo stesso. Il sistema di ricerca multi-agente di Anthropic lo dimostra chiaramente: l’agente LeadResearcher salva il proprio piano in memoria all’inizio del task. Questo è cruciale perché se la finestra di contesto supera i 200.000 token, verrà troncata e perdere il piano sarebbe catastrofico. Scrivendo il piano su uno scratchpad, l’agente si assicura che quell’informazione fondamentale persista anche se la finestra si riempie. Gli scratchpad possono essere implementati in diversi modi: come tool call che scrive su file system, come campo nello stato runtime dell’agente (come in LangGraph), o come record in un database. La chiave è che l’informazione viene archiviata esternamente e può essere recuperata su richiesta.
Le memorie estendono questo concetto su più sessioni o thread. Mentre gli scratchpad aiutano un agente a risolvere un singolo compito, le memorie aiutano gli agenti a imparare e migliorare su molti compiti. Il framework Reflexion ha introdotto l’idea della riflessione—a ogni turno, l’agente genera un riassunto di ciò che ha appreso e lo salva come memoria. I Generative Agents sono andati oltre, sintetizzando periodicamente memorie da raccolte di feedback passati. Questi concetti sono entrati in prodotti popolari come ChatGPT, Cursor e Windsurf, che generano automaticamente memorie a lungo termine che persistono tra le sessioni. Un agente può salvare memorie episodiche (esempi di comportamenti desiderati), procedurali (istruzioni su come fare le cose) e semantiche (fatti e conoscenze di dominio). Scrivendo queste memorie esternamente, l’agente mantiene una conoscenza ricca senza gonfiare la finestra di contesto.
La sfida della strategia write è decidere cosa scrivere e come organizzarlo. Non vuoi scrivere tutto—vanificherebbe lo scopo. Vuoi scrivere le informazioni utili per i passi futuri ma non immediatamente necessarie. Per un agente di ricerca, potresti scrivere gli articoli completi su disco e mantenere solo un riassunto nel contesto. Per un agente di codice, potresti salvare l’intero codice su file system e mantenere nel contesto solo il file attualmente modificato. La chiave è essere selettivi su cosa viene scritto e assicurarsi che ciò che resta nel contesto sia sufficiente perché l’agente sappia cosa è stato scritto e come recuperarlo se necessario.
La strategia “select” riguarda la scelta di quale contesto includere nella cronologia a ogni passo. Qui l’agente decide quali informazioni gli servono davvero per la decisione corrente. Se hai scritto contesto su storage esterni, serve un meccanismo per selezionare cosa recuperare quando diventa rilevante. Può essere semplice come una tool call per leggere un file, oppure più sofisticato, usando embedding o knowledge graph per trovare informazioni semanticamente rilevanti.
Per gli scratchpad, la selezione è spesso diretta. L’agente può leggere lo scratchpad ogni volta che deve consultare il piano o le note precedenti. Per le memorie, la selezione è più complessa. Se un agente ha accumulato centinaia di memorie su molte sessioni, non può includerle tutte nel contesto. Deve invece selezionare quelle più rilevanti. Qui gli embedding diventano utili. Puoi embeddare ogni memoria e usare la ricerca semantica per trovare quelle più pertinenti al compito attuale. Il sistema di memoria di ChatGPT è un buon esempio: memorizza memorie specifiche dell’utente e seleziona quelle rilevanti da includere nel contesto in base alla conversazione corrente.
La sfida della selezione è essere sicuri di selezionare le informazioni giuste. Se selezioni troppo poco, l’agente manca di contesto importante e prende decisioni errate. Se selezioni troppo, torni al problema originale del contesto gonfio. Alcuni agenti usano una semplice euristica: includere sempre certi file o memorie (come un file CLAUDE.md in Claude Code, o un file di regole in Cursor). Altri usano meccanismi più sofisticati basati sulla similarità semantica o il ragionamento esplicito dell’agente su ciò che è rilevante. Il metodo migliore dipende dal caso d’uso, ma il principio è chiaro: sii intenzionale su quale contesto includi a ogni passo.
La strategia “compress” punta a ridurre la dimensione del contesto mantenendo le informazioni necessarie all’agente. È diverso dal cancellare semplicemente il contesto—compressione significa riassumere, astrarre o riformattare l’informazione per renderla più concisa. La compressione è particolarmente importante nella gestione della cronologia dei messaggi mentre un agente esegue molti step. Anche con offloading e selezione, la cronologia può crescere sensibilmente. La compressione aiuta a tenerla gestibile.
Un approccio è il riassunto. Quando un agente completa una fase di lavoro, puoi riassumere quanto accaduto e sostituire i log dettagliati con il riassunto. Ad esempio, se un agente ha passato 10 step a ricercare un argomento e fatto 10 tool call, puoi sostituire tutto con un solo riassunto: “Ricercato l’argomento X e individuato Y come insight principale.” Così mantieni l’informazione essenziale riducendo drasticamente i token. La sfida è riassumere in modo che si mantenga il recall—l’agente deve sapere abbastanza su ciò che è stato riassunto per decidere se recuperare i dettagli completi.
La ricerca di Cognition sull’architettura degli agenti sottolinea che il riassunto merita notevole impegno ingegneristico. Usano perfino modelli fine-tuned specifici per il riassunto, così da assicurarsi che tutte le informazioni rilevanti vengano catturate. La chiave è ingegnerizzare con attenzione il prompt per il riassunto. Vuoi dare istruzioni al modello di sintesi di cogliere un set esaustivo di punti chiave dal contesto originale, così che l’agente possa poi decidere se recuperare i dettagli. È diverso dal riassunto casuale—è compressione con alto recall.
Un’altra tecnica è il boundary degli agenti. Nei sistemi multi-agente puoi comprimere il contesto ai confini tra agenti. Quando un agente passa il lavoro a un altro, non trasmetti l’intera cronologia. Passi invece un riassunto di quanto fatto e di ciò che serve al prossimo agente. Qui la distinzione tra sistemi a singolo agente e multi-agente è importante. I sistemi multi-agente introducono complessità nella comunicazione, ma anche punti naturali per la compressione e l’isolamento del contesto.
La strategia “isolate” consiste nell’usare più agenti con contesti separati invece di un singolo agente con contesto monolitico. È l’approccio multi-agente, particolarmente utile per task complessi che si suddividono naturalmente in sottocompiti. Isolando il contesto tra agenti specifici, eviti che cresca illimitatamente e consenti a ciascun agente di concentrarsi sul suo ruolo.
L’argomentazione a favore dei sistemi multi-agente è forte dal punto di vista dell’ingegneria del contesto. Se hai un solo agente che gestisce ricerca, scrittura ed editing, la sua finestra di contesto includerà informazioni su tutti e tre i compiti. Ma quando l’agente sta scrivendo, non ha bisogno dei dettagli della ricerca—gli servono solo gli insight chiave. In fase di editing, nemmeno. Usando agenti separati per ricerca, scrittura ed editing, il contesto di ciascuno è ottimizzato per il proprio compito. L’agente di ricerca include strumenti e contesto di ricerca. L’agente di scrittura include strumenti di scrittura e i risultati della ricerca. L’agente di editing include strumenti di editing e la bozza da revisionare. Così ogni contesto è più piccolo e mirato.
La sfida dei sistemi multi-agente è la comunicazione. Quando un agente passa il lavoro a un altro, devi assicurarti che il contesto trasmesso sia sufficiente. Qui la strategia di compressione diventa critica. L’agente di ricerca deve comprimere i risultati in una forma utilizzabile dall’agente di scrittura. L’agente di scrittura deve comprimere la bozza in modo che l’agente di editing possa lavorarci. La ricerca di Cognition sostiene che questo overhead di comunicazione può essere significativo e che serve un’attenta progettazione per far funzionare bene i sistemi multi-agente. Tuttavia, se ben realizzati, possono ridurre drasticamente il gonfiore del contesto e migliorare le prestazioni generali.
Le capacità di automazione dei workflow di FlowHunt sono particolarmente adatte a implementare sistemi multi-agente con isolamento corretto del contesto. Definendo workflow chiari con agenti distinti e punti di passaggio espliciti, puoi gestire il contesto in modo efficiente a ogni fase. FlowHunt ti permette di definire lo stato che fluisce tra agenti, implementare la compressione ai punti di handoff e monitorare l’uso del contesto in tutto il sistema di agenti.
Comprendere le quattro strategie è una cosa; implementarle efficacemente è un’altra. Vediamo un esempio concreto: costruire un agente di ricerca avanzata. Un’implementazione ingenua farebbe eseguire all’agente una serie di ricerche web, includere tutti i risultati nella cronologia e lasciare che sintetizzi. Questo diventa rapidamente costoso e inefficace. Un’implementazione ben ingegnerizzata userebbe tutte e quattro le strategie.
Per prima cosa, l’agente userebbe la strategia “write” per salvare gli articoli completi su disco mentre li recupera. Anziché includere il testo integrale nella cronologia, manterrebbe solo un riferimento o un riassunto. Poi, userebbe la strategia “select” per richiamare solo gli articoli più rilevanti in fase di sintesi. Terzo, applicherebbe la strategia “compress” per riassumere i risultati in punti chiave prima di passare alla fase successiva. Quarto, se il compito è abbastanza complesso, potrebbe ricorrere alla strategia “isolate” usando agenti separati per ricerca, sintesi e scrittura, ognuno con il proprio contesto ottimizzato.
I dettagli implementativi sono importanti. Per la strategia write, devi decidere dove salvare gli articoli—file system, database o vector store. Per la select, come recuperare gli articoli rilevanti—ricerca per keyword, semantica o ragionamento esplicito dell’agente. Per la compress, va ingegnerizzato attentamente il prompt per la sintesi, per assicurare alto recall. Per la isolate, occorre definire confini chiari tra agenti e protocolli di comunicazione.
Un insight fondamentale dall’esperienza produttiva è che l’ingegneria del contesto non è un’ottimizzazione una tantum—è un processo continuo. Mentre il tuo agente esegue, dovresti monitorare l’uso del contesto, identificare i colli di bottiglia e migliorare iterativamente la strategia. Strumenti come LangGraph offrono visibilità sullo stato dell’agente e sul flusso del contesto, rendendo più facile individuare dove il contesto si accumula inutilmente. FlowHunt estende questa visibilità a livello di workflow, permettendoti di vedere come il contesto fluisce nell’intero sistema di agenti e identificare opportunità di ottimizzazione.
Costruire agenti con ingegneria del contesto in produzione rivela sfide non ovvie in teoria. Una delle più frequenti è il “problema della selezione del contesto”—come fai a sapere quale contesto è davvero rilevante? Un agente potrebbe avere accesso a centinaia di documenti, migliaia di memorie o enormi quantità di dati storici. Selezionare il sottoinsieme giusto non è banale. La ricerca semantica tramite embedding aiuta, ma non è perfetta. A volte l’informazione più rilevante è qualcosa che l’agente non penserebbe di cercare. Alcuni team risolvono il problema facendo ragionare esplicitamente gli agenti su quale contesto serve, facendo tool call specifiche anziché affidarsi solo alla selezione automatica. Altri usano una combinazione di ricerca semantica e ragionamento esplicito.
Un’altra sfida è il “problema della qualità del riassunto”—come riassumere il contesto senza perdere informazioni critiche? Un riassunto scadente può portare l’agente a prendere decisioni sbagliate. La soluzione è investire nella fase di riassunto. Ingegnerizza attentamente il prompt di sintesi. Testa diversi approcci. Valuta l’uso di un modello fine-tuned se hai abbastanza dati. Monitora se l’agente prende decisioni che suggeriscono che manca qualcosa di importante nel contesto riassunto.
Una terza sfida è il “problema della comunicazione multi-agente”—come assicurarsi che il contesto sia trasmesso efficacemente tra agenti? Qui servono protocolli espliciti. Definisci esattamente quali informazioni ogni agente deve passare al successivo. Usa formati strutturati (tipo JSON), non testo libero. Includi metadata su cosa c’è nel contesto, così l’agente ricevente sa con cosa sta lavorando. Testa il protocollo di comunicazione con scenari realistici per assicurarti che funzioni in pratica.
Un’ingegneria efficace del contesto richiede misurazione. Devi capire quanto contesto usa il tuo agente, dove si accumula e come influisce sulle performance. Le metriche chiave includono token totali per run, token per step, utilizzo della finestra di contesto e metriche di performance come tasso di successo del task e latenza. Monitorando queste metriche, puoi capire quando l’ingegneria del contesto funziona e quando va migliorata.
Il consumo di token è la metrica più evidente. Monitora quanti token usa l’agente per run e per step. Se il consumo cresce nel tempo, è segno che il contesto si accumula. Se è alto rispetto alla complessità del task, probabilmente l’ingegneria del contesto può essere migliorata. Anche il costo è importante—se l’agente è costoso da eseguire, la causa spesso è proprio la gestione del contesto.
Le metriche di performance sono altrettanto importanti. Verifica se l’agente prende decisioni migliori o peggiori con l’aumentare del contesto. Se le prestazioni peggiorano con contesto lungo, è segno di context rot. Se migliorano con una migliore ingegneria, hai la validazione della strategia. Success rate, latenza ed error rate sono tutte metriche utili.
Le capacità di analytics di FlowHunt rendono più facile monitorare queste metriche nei workflow degli agenti. Integrando il monitoraggio dell’ingegneria del contesto nella piattaforma di workflow, puoi vedere subito quanto funziona la tua strategia e individuare opportunità di miglioramento.
Con la maturazione della tecnologia agent, stanno emergendo pattern più sofisticati. Gli agenti ambientali, ad esempio, sono agenti che operano continuamente in background, mantenendo stato e contesto in molte interazioni. Questi agenti affrontano sfide particolari perché devono mantenere contesto rilevante per lunghi periodi evitando il gonfiarsi del contesto. La soluzione comporta gestione avanzata della memoria, compressione periodica e isolamento accurato del contesto.
Un altro pattern emergente è la gestione continua del contesto—anziché ingegnerizzare il contesto solo all’inizio dell’esecuzione, lo si ottimizza e affina costantemente mentre l’agente opera. Questo può comportare compressione periodica della cronologia, rimozione del contesto irrilevante o riorganizzazione delle informazioni per migliori prestazioni. Richiede architetture agent più sofisticate e strumenti migliori, ma può migliorare drasticamente le performance di agenti a lungo termine.
Questi pattern avanzati sono ancora in fase di esplorazione e raffinamento, ma rappresentano il futuro dell’ingegneria degli agenti. Man mano che gli agenti diventano più capaci e vengono impiegati in scenari complessi, l’ingegneria del contesto sarà sempre più sofisticata.
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L’ingegneria del contesto è ancora una disciplina relativamente nuova, ma sta rapidamente diventando una competenza fondamentale per gli ingegneri AI. Con LLM sempre più potenti e agenti sempre più complessi, l’importanza dell’ingegneria del contesto crescerà ancora. È probabile che vedremo strumenti e framework dedicati a questa sfida. Ci sarà più ricerca sulle strategie ottimali di gestione del contesto. Emergeranno e si consolideranno best practice.
Una direzione promettente è lo sviluppo di migliori astrazioni per la gestione del contesto. Invece di implementare manualmente le strategie, si potrebbero usare framework che gestiscono automaticamente l’ingegneria del contesto. LangGraph va in questa direzione con primitive migliori per gestire lo stato e il flusso del contesto degli agenti. FlowHunt lo estende fornendo astrazioni a livello di workflow che semplificano l’implementazione dei pattern di context engineering in sistemi agent complessi.
Un’altra direzione interessante è lo sviluppo di metriche e monitoraggio più raffinati per l’ingegneria del contesto. Migliorando la misurazione dell’uso del contesto e il suo impatto sulle performance, potremo ottimizzare più efficacemente. Potrebbero persino essere impiegate tecniche di machine learning per ottimizzare automaticamente le strategie di context engineering in base alle prestazioni osservate.
Il campo si muove velocemente e le best practice sono ancora in evoluzione. Ma i principi di base sono chiari: il contesto è una risorsa preziosa, va progettato con cura e l’investimento nell’ingegneria del contesto viene ripagato in termini di performance, affidabilità ed efficienza dei costi.
L’ingegneria del contesto è l’arte e la scienza di gestire il flusso informativo attraverso gli agenti AI per ottimizzare prestazioni, affidabilità e costi. Comprendendo e implementando le quattro strategie fondamentali—write, select, compress e isolate—puoi costruire agenti che scalano efficacemente e mantengono le performance anche su decine o centinaia di passi. La chiave è riconoscere che la gestione del contesto non è un dettaglio secondario o una piccola ottimizzazione; è la sfida ingegneristica principale nella creazione di agenti produttivi. Inizia misurando l’uso attuale del contesto, identifica dove si accumula inutilmente e applica le strategie opportune per ottimizzare. Monitora i risultati e itera. Con un’attenta ingegneria del contesto, puoi costruire agenti potenti ed efficienti.
L’ingegneria del contesto è l’arte e la scienza di riempire la finestra di contesto di una LLM solo con le informazioni giuste a ogni passo del percorso di un agente. Implica la gestione di istruzioni, conoscenza e feedback degli strumenti per ottimizzare le prestazioni dell’agente, minimizzando al contempo i costi dei token e il degrado delle performance.
La prompt engineering si concentra sulla creazione dei messaggi iniziali di sistema e utente per i modelli di chat. L’ingegneria del contesto è più ampia e si applica specificamente agli agenti, dove il contesto fluisce dinamicamente dai tool call durante l’esecuzione dell’agente. Comprende la gestione di tutte le fonti di contesto nel ciclo di vita dell’agente, non solo del prompt iniziale.
Le quattro strategie principali sono: Write (salvare il contesto esternamente tramite scratchpad e memorie), Select (richiamare il contesto rilevante nella finestra), Compress (ridurre la dimensione del contesto mantenendo l’informazione), e Isolate (separare il contesto tra più agenti per prevenire interferenze e gestire la complessità).
Gli agenti effettuano molteplici chiamate a strumenti in sequenza e ogni output degli strumenti viene reintrodotto nella finestra di contesto della LLM. Senza una corretta gestione del contesto, questa accumulazione di feedback può superare rapidamente la finestra di contesto, far aumentare drasticamente i costi e degradare le prestazioni tramite il contesto degradato e altri problemi.
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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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