Dowiedz się, jak projektować kontekst dla agentów AI poprzez zarządzanie informacjami zwrotnymi z narzędzi, optymalizację wykorzystania tokenów oraz wdrażanie strategii takich jak offloading, kompresja i izolacja, by budować niezawodne agentów działających na skalę produkcyjną.
Budowanie agentów AI, którzy działają niezawodnie w środowisku produkcyjnym, zasadniczo różni się od tworzenia prostych aplikacji czatowych. Modele czatu operują na stosunkowo statycznym oknie kontekstu — głównie wiadomości użytkownika i instrukcje systemowe — natomiast agenci stoją przed znacznie bardziej złożonym wyzwaniem. Agenci wielokrotnie wywołują narzędzia w pętlach, a każde wyjście z narzędzia staje się częścią kontekstu, który LLM musi przetworzyć w kolejnym kroku. To dynamiczne nagromadzenie kontekstu tworzy problem, który wielu praktyków nazywa dziś „inżynierią kontekstu”. Gdy kolejne zespoły zaczęły budować agentów w 2024 roku, pojawiła się wspólna świadomość: zarządzanie kontekstem nie jest trywialne. To prawdopodobnie najbardziej kluczowe wyzwanie inżynierskie przy budowaniu agentów na poziomie produkcyjnym. W tym artykule omówimy zasady, strategie i praktyczne techniki inżynierii kontekstu, które pozwolą Ci budować agentów skalujących się efektywnie, utrzymujących wydajność i kontrolujących koszty.
Inżynieria kontekstu to fundamentalna zmiana w podejściu do budowania systemów AI. Termin ten spopularyzował Andrej Karpathy, określając ją jako „delikatną sztukę i naukę wypełniania okna kontekstu dokładnie tymi informacjami, które są potrzebne w kolejnym kroku”. To ujęcie oddaje istotę zagadnienia: okno kontekstu LLM jest jak RAM w komputerze — ma ograniczoną pojemność, a to, co do niego trafia, bezpośrednio wpływa na wydajność. Tak jak system operacyjny starannie zarządza tym, co zmieści się w RAM, tak inżynierowie budujący agentów muszą świadomie dobierać informacje, które trafiają do okna kontekstu LLM na każdym etapie działania.
Koncepcja ta wyrosła ze wspólnych doświadczeń społeczności inżynierów AI. Gdy deweloperzy zaczęli budować agentów na poważnie, odkryli, że naiwne podejście — po prostu przekazywanie wszystkich wyjść z narzędzi do historii wiadomości — prowadzi do katastrofalnych problemów. Przykładowo, deweloper budujący agenta do głębokich badań naukowych mógł zauważyć, że pojedyncza sesja zużywa 500 000 tokenów, generując koszt 1–2 dolarów za uruchomienie. To nie była wada samej architektury agenta, lecz brak odpowiedniej inżynierii kontekstu. Problem nie sprowadza się tylko do przekroczenia limitu okna kontekstu, choć to też ma znaczenie. Badania Chroma i innych udokumentowały zjawisko „rotu kontekstu” — pogarszanie się wydajności LLM wraz ze wzrostem długości kontekstu, nawet jeśli model teoretycznie ma pojemność na więcej tokenów. Oznacza to, że bezmyślne dodawanie coraz większej ilości informacji do okna kontekstu nie tylko zwiększa koszty, ale wręcz pogarsza działanie agenta.
Inżynieria kontekstu obejmuje trzy główne typy kontekstu, z którymi pracują agenci: instrukcje (prompty systemowe, pamięci, przykłady few-shot, opisy narzędzi), wiedzę (fakty, informacje historyczne, wiedzę dziedzinową) oraz narzędzia (informacje zwrotne i wyniki wywołań narzędzi). Każdy z tych typów wymaga innego podejścia inżynierskiego, a wyzwanie polega na skutecznym orkiestracji wszystkich trzech podczas działania agenta — często przez dziesiątki, a nawet setki kroków.
Znaczenia inżynierii kontekstu nie da się przecenić dla każdego, kto buduje agentów na skalę. Przykład: wieloagentowy system badawczy Anthropic działa z agentami wykonującymi setki wywołań narzędzi na zadanie. Badania Cognition nad architekturą agentów wykazały, że typowi agenci produkcyjni prowadzą rozmowy obejmujące setki tur. Gdy pomnożysz liczbę wywołań narzędzi przez koszt tokenów dla każdego wyjścia, szybko zrozumiesz, dlaczego zarządzanie kontekstem to główne zadanie inżynierów budujących agentów AI. Bez odpowiedniej inżynierii kontekstu agent staje się ekonomicznie nieopłacalny i technicznie zawodny.
Ekonomiczny argument jest prosty. Jeśli każde uruchomienie agenta kosztuje 1–2 dolary z powodu nadmiernego wykorzystania tokenów, a codziennie uruchamiasz tysiące agentów, to wydajesz tysiące dolarów dziennie, które można by zaoszczędzić dzięki lepszemu zarządzaniu kontekstem. Argument wydajnościowy jest równie ważny. Wraz z wydłużaniem się kontekstu LLM-y doświadczają wielu trybów awarii. Zatrucie kontekstu następuje, gdy halucynacja lub błąd z wcześniejszego kroku trafia do kontekstu i wpływa na wszystkie kolejne decyzje. Rozproszenie kontekstu pojawia się, gdy nadmiar informacji przytłacza model i utrudnia skupienie na zadaniu. Zamieszanie kontekstowe powstaje, gdy zbędne informacje wywierają nieoczekiwany wpływ na odpowiedzi. Konflikt kontekstu występuje, gdy różne części kontekstu sobie przeczą, powodując niejednoznaczność co do dalszych działań agenta. To nie są teoretyczne problemy — to udokumentowane tryby awarii, z którymi zespoły mierzą się regularnie, budując agentów bez odpowiedniej inżynierii kontekstu.
Stawka jest szczególnie wysoka dla agentów działających długo. Agent, który musi zbadać złożony temat, napisać kod, zdebugować go i iterować, może wykonać 50–100 wywołań narzędzi. Bez inżynierii kontekstu historia wiadomości rozrośnie się o wszystkie wyniki pośrednie, logi debugowania, nieudane próby. Agent próbowałby podejmować decyzje, „tonąc” w nieistotnych historycznych informacjach. Dzięki właściwej inżynierii kontekstu agent utrzymuje tylko te informacje, które są potrzebne na aktualnym etapie, co znacząco poprawia zarówno wydajność, jak i efektywność kosztową.
Częstym źródłem nieporozumień jest relacja między inżynierią promptów a inżynierią kontekstu. Te pojęcia są powiązane, ale różne, i zrozumienie tej różnicy jest kluczowe do budowania skutecznych agentów. Inżynieria promptów w tradycyjnym sensie oznacza staranne przygotowanie początkowego promptu — komunikatu systemowego i użytkownika — który wysyłasz do modelu językowego. Korzystając z ChatGPT czy Claude w interfejsie czatu, optymalizujesz ten początkowy prompt, by uzyskać lepsze wyniki. Możesz poprawiać instrukcje, dodać przykłady, doprecyzować format oczekiwanej odpowiedzi. To jest inżynieria promptów i nadal pozostaje ważna.
Inżynieria kontekstu to pojęcie szersze, które obejmuje inżynierię promptów, ale wykracza daleko poza nią. Dotyczy agentów, gdzie kontekst nie jest statyczny — jest dynamiczny i ewoluuje. W modelu czatu głównym wejściem jest ludzka wiadomość, a większa część pracy inżynierskiej dotyczy jej przygotowania. W przypadku agenta sytuacja jest zasadniczo inna. Agent otrzymuje kontekst nie tylko z początkowej prośby użytkownika, ale i z wywołań narzędzi wykonywanych w trakcie działania. Na każdym etapie wykonania agenta nowy kontekst napływa z wyników narzędzi. To powoduje problem kaskadowy: jeśli naiwnie uwzględnisz wszystkie te wyniki w historii wiadomości, okno kontekstu rośnie wykładniczo na każdym kroku.
Można to ująć tak: inżynieria promptów optymalizuje warunki początkowe. Inżynieria kontekstu zarządza całym przepływem informacji przez cały cykl życia agenta. Obejmuje decyzje o tym, które wyniki narzędzi uwzględnić, jak je podsumować, kiedy skompresować historię wiadomości, czy i jak przenosić informacje do zewnętrznej pamięci oraz jak strukturyzować stan agenta, by zminimalizować zbędny kontekst. Inżynieria promptów jest podzbiorem inżynierii kontekstu. Instrukcje systemowe i użytkownika nadal są ważne — stanowią część kontekstu do zaprojektowania. Jednak inżynieria kontekstu obejmuje także wszystkie strategie zarządzania dynamicznym kontekstem gromadzącym się podczas działania agenta.
Najbardziej praktyczny model inżynierii kontekstu dzieli się na cztery uzupełniające się strategie: zapis (write), wybór (select), kompresję (compress) i izolację (isolate). Strategie te można stosować oddzielnie lub łączyć, a one stanowią fundament efektywnego zarządzania kontekstem w agentach produkcyjnych. Zrozumienie każdej strategii i znajomość momentu ich zastosowania jest kluczowe dla budowania skalujących się agentów.
Strategia „zapis” polega na przechowywaniu kontekstu poza oknem kontekstu, tak aby był on dostępny dla agenta, ale nie zużywał tokenów w historii wiadomości. To być może najpotężniejsza technika inżynierii kontekstu, bo bezpośrednio rozwiązuje problem nagromadzenia tokenów. Zamiast uwzględniać wszystkie wyniki narzędzi w historii wiadomości, zapisujesz je do systemu zewnętrznego i zostawiasz jedynie odniesienie lub podsumowanie w kontekście.
Notatniki (scratchpady) to realizacja tej strategii. Koncept ten zaczerpnięto z tego, jak ludzie rozwiązują złożone problemy — robimy notatki, zapisujemy wyniki pośrednie i wracamy do nich w razie potrzeby. Agenci mogą robić to samo. Multiagentowy system badawczy Anthropic to dobry przykład: agent LeadResearcher zapisuje swój plan do pamięci na początku zadania. To kluczowe, bo jeśli okno kontekstu przekroczy 200 000 tokenów, zostanie obcięte, a utrata planu byłaby katastrofalna. Zapisując plan do notatnika, agent zapewnia trwałość kluczowych informacji nawet przy przepełnieniu okna kontekstu. Notatniki można wdrożyć na kilka sposobów: jako wywołanie narzędzia zapisujące do systemu plików, jako pole w obiekcie stanu agenta (jak w LangGraph) lub jako wpisy w bazie danych. Kluczowe jest to, że informacje są przechowywane zewnętrznie i mogą być pobrane na żądanie.
Pamięci rozciągają ten koncept na wiele sesji czy wątków. Notatniki pomagają rozwiązać pojedyncze zadanie, pamięci pozwalają agentom uczyć się i poprawiać przez wiele zadań. Framework Reflexion wprowadził ideę refleksji — po każdej turze agent generuje podsumowanie tego, czego się nauczył, i zapisuje to jako pamięć. Generative Agents poszli dalej, okresowo syntezując pamięci z kolekcji wcześniejszych informacji zwrotnych. Te koncepcje znalazły się w popularnych produktach jak ChatGPT, Cursor czy Windsurf, które automatycznie generują długoterminowe pamięci utrzymywane przez kolejne sesje. Agent może przechowywać pamięci epizodyczne (przykłady pożądanego zachowania), proceduralne (instrukcje wykonania zadań) i semantyczne (fakty i wiedzę dziedzinową). Poprzez zewnętrzne zapisywanie tych pamięci agent może utrzymać bogatą bazę wiedzy bez „puchnięcia” okna kontekstu.
Wyzwanie strategii zapisu polega na tym, co zapisywać i jak to organizować. Nie chcesz zapisywać wszystkiego — to mija się z celem. Chcesz zapisywać informacje przydatne w przyszłości, ale niepotrzebne natychmiast. Dla agenta badawczego możesz zapisywać całe artykuły na dysku, a w kontekście trzymać tylko podsumowanie. Dla agenta kodującego możesz zapisać pełną bazę kodu na dysku, a w kontekście mieć tylko aktualnie edytowany plik. Kluczem jest selektywność — to, co zostaje w kontekście, musi wystarczyć agentowi, by wiedział, co i gdzie zostało zapisane, i jak to odzyskać w razie potrzeby.
Strategia „wybór” polega na decydowaniu, który kontekst każdego kroku historycznego uwzględnić w wiadomości. Tu agent decyduje, jakich informacji rzeczywiście potrzebuje do podjęcia bieżącej decyzji. Jeśli zapisałeś kontekst zewnętrznie, potrzebujesz mechanizmu, by wybrać, co pobrać z powrotem, gdy stanie się to istotne. Może to być proste wywołanie narzędzia do odczytu pliku, lub bardziej zaawansowane wyszukiwanie semantyczne czy wykorzystanie grafów wiedzy.
W przypadku notatników wybór jest zwykle prosty. Agent czyta notatnik, gdy chce odwołać się do planu lub wcześniejszych notatek. W przypadku pamięci — wybór jest trudniejszy. Jeśli agent zgromadził setki pamięci przez wiele sesji, nie może uwzględnić ich wszystkich w kontekście. Musi wybrać najistotniejsze. Tu przydają się embeddingi. Możesz embedować każdą pamięć i użyć wyszukiwania semantycznego, by znaleźć te najbardziej powiązane z bieżącym zadaniem. System pamięci ChatGPT działa właśnie w ten sposób — przechowuje specyficzne dla użytkownika pamięci i dobiera te najbardziej adekwatne do aktualnej rozmowy.
Wyzwanie polega na tym, by dobrać właściwe informacje. Jeśli wybierzesz za mało — agentowi zabraknie kontekstu i podejmie złe decyzje. Jeśli za dużo — wracasz do problemu „puchnącego” kontekstu. Niektórzy agenci stosują prostą heurystykę: zawsze uwzględniają określone pliki lub pamięci (jak CLAUDE.md w Claude Code czy plik reguł w Cursor). Inni stosują bardziej zaawansowane mechanizmy wyboru na podstawie podobieństwa semantycznego lub świadomego rozumowania agenta. Najlepsze rozwiązanie zależy od konkretnego przypadku użycia, ale zasada jest jasna: wybieraj kontekst świadomie na każdym etapie.
Strategia „kompresja” polega na redukowaniu rozmiaru kontekstu przy zachowaniu potrzebnych informacji. To coś innego niż zwykłe usuwanie — kompresja to podsumowywanie, abstrakcja lub zmiana formatu na bardziej zwięzły. Kompresja jest szczególnie ważna przy zarządzaniu historią wiadomości agenta wykonującego wiele kroków. Nawet z offloadingiem i selekcją historia może urosnąć znacząco. Kompresja pomaga utrzymać ją w ryzach.
Jednym ze sposobów kompresji jest podsumowywanie. Po zakończeniu fazy pracy agent może podsumować, co się wydarzyło, i zastąpić szczegółowe logi tym podsumowaniem. Na przykład, jeśli agent przez 10 kroków badał temat i wykonał 10 wywołań narzędzi, można zastąpić to jednym podsumowaniem: „Zbadano temat X, kluczowy wniosek: Y.” Zachowujesz istotę informacji przy dramatycznej redukcji liczby tokenów. Wyzwanie polega na takim podsumowaniu, by zachować możliwość odtworzenia szczegółów — agent musi wiedzieć, czy potrzebuje pobrać pełne dane.
Badania Cognition nad architekturą agentów pokazują, że podsumowywaniu należy poświęcić sporo pracy inżynierskiej. Używają nawet modeli fine-tuned do podsumowań, by upewnić się, że wszystkie ważne informacje są zachowane. Kluczowe jest staranne przygotowanie promptu dla modelu podsumowującego. Trzeba wyraźnie polecić wypisanie wyczerpujących punktów z oryginalnego kontekstu, by agent mógł zdecydować, czy potrzebuje pełnych danych. To nie jest zwykłe podsumowanie — to kompresja z wysoką „przypominalnością”.
Inna technika kompresji to granice agentów. W systemach multiagentowych możesz kompresować kontekst na granicach między agentami. Gdy jeden agent przekazuje zadanie drugiemu, nie przekazujesz całej historii wiadomości, tylko skompresowane podsumowanie osiągnięć i informacji potrzebnych kolejnemu agentowi. Tu pojawia się różnica między systemami jedno- a wieloagentowymi. Multiagenci wprowadzają wprawdzie złożoność komunikacji, ale dają naturalne punkty do kompresji i izolacji kontekstu.
Strategia „izolacja” polega na wykorzystaniu wielu agentów z osobnymi kontekstami zamiast pojedynczego agenta z monolitycznym kontekstem. To podejście multiagentowe, szczególnie przydatne dla złożonych zadań łatwych do rozbicia na podzadania. Izolując kontekst do poszczególnych agentów, zapobiegasz niekontrolowanemu rozrostowi kontekstu i pozwalasz każdemu agentowi skupić się na własnej roli.
Argument za systemami multiagentowymi z perspektywy inżynierii kontekstu jest mocny. Jeśli jeden agent obsługuje badania, pisanie i edycję, jego okno kontekstu obejmie informacje o wszystkich trzech zadaniach. Ale gdy agent pisze, nie potrzebuje szczegółów badań — wystarczą wnioski. Gdy edytuje — również nie potrzebuje detali badań. Stosując osobnych agentów do badań, pisania i edycji, każdy z nich może mieć zoptymalizowany kontekst do swojego zadania. Agent badawczy ma narzędzia i kontekst badawczy. Agent piszący — narzędzia pisarskie i wnioski z badań. Agent edytujący — narzędzia edycyjne i materiał do edycji. Kontekst każdego agenta jest mniejszy i bardziej skupiony.
Wadą systemów multiagentowych jest komunikacja. Gdy jeden agent przekazuje pracę innemu, trzeba zadbać o przekazanie wystarczającej ilości kontekstu. Tu kluczowa staje się strategia kompresji. Agent badawczy musi skompresować swoje wnioski w formie przystępnej dla agenta piszącego. Agent piszący — przygotować draft zoptymalizowany dla agenta edytującego. Badania Cognition pokazują, że ten narzut komunikacyjny może być znaczny i wymaga starannej inżynierii. Jednak, jeśli jest dobrze zaimplementowany, multiagenci mogą dramatycznie ograniczyć „puchnięcie” kontekstu i poprawić wydajność całego systemu.
Możliwości automatyzacji przepływów pracy FlowHunt są szczególnie dobrze dostosowane do wdrażania systemów multiagentowych z właściwą izolacją kontekstu. Definiując czytelne przepływy z wyraźnie określonymi agentami i punktami przekazania, możesz zadbać o efektywne zarządzanie kontekstem na każdym etapie. FlowHunt pozwala określać stan przekazywany między agentami, wdrażać kompresję na punktach przekazania oraz monitorować zużycie kontekstu w całym systemie agentów.
Zrozumienie czterech strategii to jedno, skuteczna implementacja — drugie. Przykład: budowa agenta do głębokich badań. Naiwna implementacja sprawia, że agent wykonuje serię wyszukiwań internetowych, uwzględnia wszystkie wyniki w historii wiadomości i pozwala agentowi je syntetyzować. To szybko staje się kosztowne i nieskuteczne. Dobrze zaprojektowana implementacja wykorzysta wszystkie cztery strategie.
Po pierwsze, agent użyje strategii „zapis”, by zapisywać całe artykuły na dysku podczas ich pobierania. Zamiast pełnego tekstu w historii wiadomości, pozostawi jedynie odniesienie lub podsumowanie. Po drugie — strategii „wybór” — by przy syntezie wniosków pobrać tylko najbardziej istotne artykuły. Po trzecie — „kompresji” — by podsumować wyniki badań w postaci kluczowych punktów przed przejściem do kolejnego etapu. Po czwarte, jeśli zadanie jest wystarczająco złożone, może zastosować strategię „izolacji”, mając osobnych agentów do badań, syntezy i pisania, każdy z własnym zoptymalizowanym kontekstem.
Szczegóły implementacyjne mają znaczenie. Dla strategii zapisu musisz zdecydować, gdzie przechowywać artykuły — w systemie plików, bazie danych czy wektorowej bazie wiedzy. Dla strategii wyboru — jak pobierać istotne artykuły: przez wyszukiwanie słów kluczowych, semantyczne, czy świadome rozumowanie agenta. Dla kompresji — jak przygotować prompt dla podsumowania, by zapewnić wysoką „przypominalność”. Dla izolacji — jak zdefiniować wyraźne granice agentów i protokoły komunikacji.
Ważnym wnioskiem z wdrożeń produkcyjnych jest to, że inżynieria kontekstu to nie jednorazowa optymalizacja, lecz proces ciągły. W miarę działania agenta należy monitorować użycie kontekstu, identyfikować wąskie gardła i iteracyjnie ulepszać inżynierię kontekstu. Narzędzia takie jak LangGraph dają wgląd w stan agenta i przepływ kontekstu, co ułatwia wykrycie miejsc niepotrzebnego nagromadzenia kontekstu. FlowHunt rozszerza to o widoczność na poziomie całego workflow, pozwalając zobaczyć, jak kontekst przepływa przez cały system agentów i gdzie można go zoptymalizować.
Budowa agentów z inżynierią kontekstu w produkcji ujawnia wyzwania, których nie widać w teorii. Jednym z nich jest „problem wyboru kontekstu” — skąd wiedzieć, który kontekst jest rzeczywiście istotny? Agent może mieć dostęp do setek dokumentów, tysięcy pamięci lub olbrzymich zasobów historycznych. Dobranie właściwego podzbioru nie jest trywialne. Wyszukiwanie semantyczne z embeddingami pomaga, lecz nie jest idealne. Czasem najważniejsza informacja to taka, której agent nie pomyśli szukać. Niektóre zespoły rozwiązują to, każąc agentom jawnie rozumować, jaki kontekst jest im potrzebny i wykonywać wywołania narzędzi po konkretne dane, zamiast polegać na automatycznej selekcji. Inni stosują kombinację wyszukiwania semantycznego i jawnego rozumowania agenta.
Kolejny problem to „jakość podsumowań” — jak podsumować kontekst, nie tracąc kluczowych informacji? Źle podsumowany kontekst może skierować agenta na błędne tory. Rozwiązaniem jest inwestycja w etap podsumowywania: staranne przygotowanie promptu, testowanie różnych podejść, rozważenie modelu fine-tuned jeśli masz odpowiednią ilość danych. Monitoruj, czy agent podejmuje decyzje sugerujące brak krytycznych informacji ze skróconego kontekstu.
Trzeci problem to „komunikacja multiagentowa” — jak skutecznie przekazywać kontekst między agentami? Tu kluczowe są jawne protokoły. Określ dokładnie, jakie informacje powinien przekazać każdy agent kolejnemu. Stosuj strukturalne formaty (np. JSON) zamiast tekstu swobodnego. Dołącz metadane na temat zawartości kontekstu, by agent odbierający wiedział, z czym pracuje. Przetestuj protokół komunikacyjny w realistycznych scenariuszach, by upewnić się, że działa w praktyce.
Skuteczna inżynieria kontekstu wymaga pomiarów. Musisz wiedzieć, ile kontekstu używa agent, gdzie się on kumuluje i jak wpływa na wydajność. Kluczowe metryki to liczba tokenów na uruchomienie, liczba tokenów na krok, wykorzystanie okna kontekstu oraz wskaźniki wydajności, takie jak skuteczność zadania i opóźnienia. Monitorując te wskaźniki, można ocenić, kiedy inżynieria kontekstu działa dobrze, a kiedy wymaga poprawy.
Najbardziej oczywistą metryką jest użycie tokenów. Śledź, ile tokenów zużywa agent na uruchomienie i na krok. Jeśli liczba tokenów rośnie z czasem — to znak, że kontekst się kumuluje. Jeśli jest wysoka w stosunku do złożoności zadania — prawdopodobnie inżynieria kontekstu wymaga poprawy. Koszt to kolejna ważna metryka — jeśli agent jest drogi w użytkowaniu, winna jest najpewniej inżynieria kontekstu.
Ważne są także wskaźniki wydajności. Śledź, czy agent podejmuje lepsze czy gorsze decyzje wraz ze wzrostem kontekstu. Jeśli wydajność spada przy dłuższym kontekście — to dowód na rot kontekstu. Jeśli poprawia się po ulepszeniu inżynierii kontekstu — to potwierdzenie skuteczności podejścia. Warto mierzyć skuteczność, opóźnienia i liczbę błędów.
Analityka FlowHunt ułatwia monitorowanie tych metryk w przepływach pracy agentów. Integrując monitoring inżynierii kontekstu z platformą workflow, możesz od razu zobaczyć skuteczność strategii kontekstowych i zidentyfikować możliwości optymalizacji.
Wraz z dojrzewaniem technologii agentów pojawiają się bardziej zaawansowane wzorce. Agenci ambientowi to agenci działający stale w tle, utrzymujący stan i kontekst przez wiele interakcji. Stają oni przed wyjątkowymi wyzwaniami kontekstowymi, musząc utrzymać aktualny kontekst przez długi czas i unikać jego rozrostu. Rozwiązaniem są zaawansowane mechanizmy pamięci, okresowa kompresja i staranna izolacja kontekstu.
Inny nowy wzorzec to ciągłe zarządzanie kontekstem — zamiast projektować kontekst raz na początku działania agenta, nieustannie go udoskonalasz i optymalizujesz w trakcie działania. Może to oznaczać okresową kompresję historii wiadomości, usuwanie nieistotnego kontekstu czy reorganizację informacji dla lepszej wydajności. Wymaga to bardziej zaawansowanych architektur agentów i lepszych narzędzi, ale może dramatycznie poprawić wydajność agentów działających długo.
Te zaawansowane wzorce są nadal rozwijane i dopracowywane, ale to one wyznaczają przyszłość inżynierii agentów. Wraz z rosnącymi możliwościami agentów i ich wdrażaniem w coraz bardziej złożonych scenariuszach, inżynieria kontekstu będzie coraz bardziej wysublimowana.
Przekonaj się, jak FlowHunt automatyzuje Twoje workflow AI i SEO — od badań i generowania treści po publikację i analitykę — wszystko w jednym miejscu.
Inżynieria kontekstu to sztuka i nauka wypełniania okna kontekstu LLM dokładnie tymi informacjami, które są potrzebne na każdym etapie działania agenta. Obejmuje zarządzanie instrukcjami, wiedzą i informacjami zwrotnymi z narzędzi w celu optymalizacji wydajności agenta przy minimalizacji kosztów tokenów i degradacji działania.
Inżynieria promptów koncentruje się na tworzeniu początkowych komunikatów systemowych i użytkownika dla modeli konwersacyjnych. Inżynieria kontekstu jest pojęciem szerszym i dotyczy agentów, gdzie kontekst napływa dynamicznie z wywołań narzędzi podczas działania agenta. Obejmuje zarządzanie wszystkimi źródłami kontekstu przez cały cykl życia agenta, nie tylko początkowym promptem.
Cztery podstawowe strategie to: Zapis (przechowywanie kontekstu zewnętrznie przez notatniki i pamięci), Wybór (wciąganie odpowiedniego kontekstu do okna), Kompresja (zmniejszanie rozmiaru kontekstu przy zachowaniu informacji) i Izolacja (separacja kontekstu między agentami, by zapobiec interferencjom i zarządzać złożonością).
Agenci wykonują sekwencję wielu wywołań narzędzi, a każde wyjście z narzędzia trafia do okna kontekstu LLM. Bez odpowiedniego zarządzania kontekstem to nagromadzenie informacji zwrotnych szybko przekracza okno kontekstu, drastycznie zwiększa koszty i powoduje degradację wydajności poprzez zjawiska takie jak rot kontekstu i inne tryby awarii.
FlowHunt oferuje narzędzia automatyzacji przepływów pracy umożliwiające zarządzanie wykonaniem agenta, przepływem kontekstu i jego stanem. Pozwala wdrażać strategie inżynierii kontekstu takie jak offloading, kompresja i izolacja w obrębie przepływów agenta, obniżając koszty tokenów i zwiększając niezawodność.
Arshia jest Inżynierką Przepływów Pracy AI w FlowHunt. Z wykształceniem informatycznym i pasją do sztucznej inteligencji, specjalizuje się w tworzeniu wydajnych przepływów pracy, które integrują narzędzia AI z codziennymi zadaniami, zwiększając produktywność i kreatywność.
Buduj inteligentniejszych agentów AI dzięki inteligentnej inżynierii kontekstu. FlowHunt pomaga zarządzać przepływami pracy agentów, optymalizować wykorzystanie tokenów i efektywnie skalować agentów produkcyjnych.
Dowiedz się, jak inżynieria kontekstu optymalizuje wydajność agentów AI poprzez strategiczne zarządzanie tokenami, redukcję nadmiaru kontekstu oraz wdrażanie za...
Poznaj, jak inżynieria kontekstu przekształca rozwój AI, ewolucję od RAG do systemów gotowych na produkcję oraz dlaczego nowoczesne bazy wektorowe, takie jak Ch...
Dowiedz się, jak agenci AI wykorzystują planowanie do pokonywania ograniczeń okna kontekstu i poprawy realizacji zadań. Poznaj implementację LangGraph, automaty...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
