Aprenda como a engenharia de contexto otimiza o desempenho dos agentes de IA ao gerenciar tokens estrategicamente, reduzir o excesso de contexto e aplicar técnicas avançadas como offloading, redução, recuperação e isolamento.
A engenharia de contexto surgiu como uma das disciplinas mais críticas na construção de agentes de IA eficazes. À medida que os modelos de linguagem se tornam mais poderosos e os agentes enfrentam tarefas cada vez mais complexas e em múltiplas etapas, o desafio não é apenas ter um modelo capaz—é gerenciar estrategicamente quais informações você fornece a esse modelo. Cada token importa. Neste guia abrangente, exploraremos o que é engenharia de contexto, por que ela é essencial para o desempenho dos agentes de IA e as técnicas específicas que as principais organizações de pesquisa em IA e plataformas estão usando para construir agentes otimizados. Seja você responsável por bots de atendimento ao cliente, agentes de análise de dados ou fluxos de trabalho autônomos, entender engenharia de contexto melhorará fundamentalmente o desempenho dos seus sistemas de IA.
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Engenharia de contexto representa uma mudança fundamental na forma como pensamos a construção com modelos de linguagem avançados. Em vez de ver o LLM como uma caixa preta que só precisa de boas instruções, a engenharia de contexto trata o modelo como um sistema com recursos cognitivos finitos que precisam ser gerenciados cuidadosamente. Em sua essência, engenharia de contexto é a prática de saber exatamente qual contexto fornecer a um agente de IA—pensando deliberadamente sobre cada token que flui por cada chamada de LLM para criar as condições ideais para o sucesso do agente.
Esse conceito foi popularizado por pesquisadores como Andrej Karpathy e tem se tornado cada vez mais importante à medida que agentes de IA evoluem de simples chatbots para sistemas sofisticados, capazes de raciocínio e ação autônomos. O insight fundamental é que LLMs, como humanos, têm memória de trabalho e capacidade de atenção limitadas. Assim como uma pessoa só consegue focar em certa quantidade de informação por vez antes de se confundir ou perder detalhes importantes, modelos de linguagem sofrem degradação em suas habilidades de raciocínio quando recebem contexto excessivo. Isso significa que a qualidade do contexto importa muito mais do que sua quantidade.
Engenharia de contexto vai além da engenharia de prompts tradicional, que focava principalmente em criar o prompt ou instrução de sistema perfeita. Em vez disso, ela engloba todo o ecossistema de informações disponíveis para um agente ao longo de múltiplas rodadas de interação—incluindo prompts de sistema, definições de ferramentas, exemplos, histórico de mensagens, dados recuperados e informações carregadas dinamicamente. O objetivo é manter uma janela de contexto enxuta e de alto valor, que forneça ao agente exatamente o que ele precisa para tomar boas decisões sem sobrecarregá-lo com informações irrelevantes.
A importância da engenharia de contexto não pode ser subestimada ao construir agentes de IA de produção. Pesquisas mostram consistentemente que LLMs experimentam o chamado “context rot”—uma degradação mensurável de desempenho à medida que a janela de contexto aumenta. Estudos com benchmarks “agulha no palheiro” demonstraram que, conforme o número de tokens no contexto aumenta, a capacidade do modelo de recordar e raciocinar sobre essas informações diminui. Não é um pequeno efeito; trata-se de uma limitação fundamental da arquitetura dos modelos de linguagem baseados em transformadores.
A causa dessa degradação está na própria arquitetura do transformer. Em transformers, cada token pode atender a qualquer outro token no contexto, criando n² relações para n tokens. À medida que o contexto cresce, o mecanismo de atenção do modelo fica sobrecarregado, tentando manter essas relações em um espaço cada vez maior. Além disso, modelos de linguagem são treinados principalmente em sequências curtas, então têm menos experiência e menos parâmetros especializados para lidar com dependências de longo alcance. Isso cria uma tensão natural entre o tamanho do contexto e a capacidade de raciocínio—os modelos funcionam em contextos longos, mas mostram menor precisão em recuperação de informações e raciocínio de longo prazo do que em contextos curtos.
Além da limitação arquitetural, há uma realidade prática: LLMs têm um “orçamento de atenção” que se esgota a cada novo token introduzido. Cada informação adicionada ao contexto consome parte desse orçamento, aumentando a carga cognitiva do modelo. Por isso, a curadoria cuidadosa do contexto é essencial. Ao selecionar cuidadosamente o que chega ao modelo, você não está apenas otimizando a eficiência—está melhorando diretamente a qualidade do raciocínio e da tomada de decisão do agente. Um agente com uma janela de contexto enxuta e bem organizada toma melhores decisões, se recupera de erros com mais eficácia e mantém desempenho consistente em sequências longas de interação, ao contrário de um agente afogado em informações irrelevantes.
Embora engenharia de contexto e engenharia de prompts sejam conceitos relacionados, representam diferentes níveis de abstração na construção com modelos de linguagem. Engenharia de prompts, dominante na era inicial das aplicações de LLM, foca especificamente em como escrever prompts e instruções de sistema eficazes. A principal preocupação é escolher as palavras e frases certas para obter o comportamento desejado do modelo em uma tarefa específica. Essa abordagem funciona bem para tarefas discretas, de rodada única, como classificação, sumarização ou geração de texto pontual.
Engenharia de contexto, por outro lado, é a evolução natural da engenharia de prompts para a era de agentes autônomos de múltiplas rodadas. Enquanto a engenharia de prompts pergunta “Como escrevo a instrução perfeita?”, a engenharia de contexto faz uma pergunta mais ampla: “Qual é a configuração ideal de todas as informações disponíveis para gerar o comportamento desejado?” Isso inclui não só o prompt de sistema, mas também as ferramentas disponíveis ao agente, exemplos fornecidos, histórico de mensagens, dados recuperados e metadados que ajudam o agente a entender seu ambiente.
A mudança da engenharia de prompts para a engenharia de contexto reflete uma transformação fundamental em como aplicações de IA são construídas. Nos primeiros tempos, a maioria dos casos de uso exigia prompts otimizados para tarefas pontuais. Hoje, o campo caminha para agentes mais capazes, que operam ao longo de múltiplas rodadas de inferência e horizontes temporais mais longos. Esses agentes geram cada vez mais dados potencialmente relevantes para decisões futuras—e essas informações precisam ser refinadas e curadas ciclicamente. Engenharia de contexto é a disciplina de gerenciar todo esse ecossistema de informações em evolução, garantindo que a cada etapa do processo de raciocínio do agente, ele tenha acesso exatamente às informações certas para tomar boas decisões.
As principais organizações de pesquisa em IA e plataformas convergiram em quatro técnicas primárias para uma engenharia de contexto eficaz. Cada uma aborda um aspecto diferente do desafio de gerenciar janelas de contexto limitadas sem prejudicar o desempenho do agente. Entender essas técnicas e como aplicá-las é essencial para construir agentes de IA em produção.
Offloading é a prática de resumir informações e armazenar os dados completos em referências externas, permitindo que o agente acesse detalhes apenas quando necessário. Quando um agente de IA faz uma chamada de ferramenta—por exemplo, consultar um banco de dados ou uma API externa—ele recebe uma resposta que pode ser bastante grande. Em vez de inserir toda a resposta na janela de contexto, o offloading envolve resumir as informações principais e fornecer uma referência que o agente pode usar para recuperar os dados completos, se necessário.
Um exemplo prático dessa abordagem é da Manus AI, uma organização de pesquisa que trabalha com agentes de IA avançados. Quando seu agente faz uma chamada de ferramenta e recebe uma resposta, eles não incluem a resposta inteira no contexto. Em vez disso, fornecem um resumo conciso e armazenam o resultado completo da chamada em um arquivo ou banco de dados com um ponteiro de referência. Se o agente julgar necessário mais detalhes dessa chamada, pode consultar os dados armazenados sem consumir tokens adicionais na conversa principal. Essa abordagem espelha o funcionamento humano—não memorizamos cada detalhe de toda conversa, mas mantemos notas e referências para consultar quando necessário.
A Cognition, outra organização líder em pesquisa de IA, implementou uma abordagem similar, mas com um sistema próprio de sumarização. Em vez de depender de resumos genéricos, criaram lógica de sumarização especializada que extrai as informações mais relevantes para seus casos de uso. Isso demonstra um princípio importante: a melhor estratégia de offloading geralmente é específica para a tarefa. O que constitui um resumo útil depende do objetivo do agente. Adaptando a sumarização ao domínio e à tarefa, é possível manter um contexto de alta qualidade enquanto se reduz dramaticamente o consumo de tokens.
Redução é a técnica de compactar e condensar o contexto para reduzir o número total de tokens, preservando as informações essenciais. À medida que um agente opera ao longo de múltiplas rodadas, o histórico da conversa cresce. Sem gestão ativa, esse histórico pode rapidamente consumir toda a janela de contexto, deixando pouco espaço para novas informações ou raciocínio. A redução atua resumindo periodicamente a conversa em uma forma mais concisa.
A Anthropic implementou isso com uma técnica chamada “compactação” da conversa. Em vez de manter todo o histórico de cada troca de mensagens, eles periodicamente resumem ou comprimem o histórico em uma forma mais condensada. Isso é especialmente importante porque pesquisas mostram que contextos longos dificultam o raciocínio dos agentes de IA. O excesso de contexto pode levar ao chamado “envenenamento de contexto”—um fenômeno em que o processo de raciocínio do agente é desviado por informações irrelevantes, afastando-o da melhor trajetória de solução.
A técnica de redução se baseia em um insight fundamental sobre como modelos de linguagem funcionam: eles não necessariamente raciocinam melhor com mais informações. Na verdade, o oposto costuma ser verdade. Um contexto enxuto e bem organizado, contendo apenas o mais relevante, tende a levar a melhores raciocínios e comportamento mais confiável do agente. Por isso, muitas organizações líderes trabalham ativamente para reduzir o tamanho do contexto ao longo do tempo, mesmo quando mais informações poderiam teoricamente estar disponíveis. Mantendo a janela de contexto focada e gerenciável, garantem a clareza de raciocínio e a capacidade de tomar boas decisões.
Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma técnica em que informações relevantes são buscadas e carregadas dinamicamente no contexto durante a execução, em vez de serem pré-carregadas. Essa abordagem se tornou cada vez mais popular à medida que os agentes evoluíram. Em vez de tentar antecipar todas as informações de que o agente pode precisar e carregá-las no contexto desde o início, sistemas RAG permitem que agentes busquem e recuperem ativamente informações conforme identificam a necessidade.
A vantagem dessa abordagem é significativa. Primeiro, reduz dramaticamente o peso inicial do contexto—o agente começa com uma janela enxuta e só incorpora informações à medida que precisa. Segundo, permite a divulgação progressiva, em que o agente descobre incrementalmente o contexto relevante durante a exploração. Cada interação gera novas informações que orientam a próxima decisão. Por exemplo, um agente pode começar buscando arquivos relevantes, descobrir que certos arquivos são mais importantes com base em nomes ou datas, e então recuperar esses arquivos para análise aprofundada. Essa abordagem em camadas é muito mais eficiente do que tentar carregar tudo de uma vez só.
O Claude Code, da Anthropic, é um excelente exemplo de RAG na prática. Em vez de carregar toda uma base de código no contexto, o Claude Code mantém identificadores leves como caminhos de arquivos e utiliza ferramentas como grep e glob para buscar arquivos relevantes conforme necessário. O agente pode escrever consultas direcionadas, armazenar resultados e usar ferramentas de linha de comando para analisar grandes volumes de dados sem nunca carregar todos os objetos no contexto. Isso espelha a cognição humana—não memorizamos grandes volumes de informação, mas desenvolvemos sistemas externos de organização, como sistemas de arquivos e ferramentas de busca, para recuperar informações sob demanda.
Isolamento é a prática de usar subagentes para lidar com tarefas específicas, garantindo que diferentes agentes trabalhem em problemas separados sem sobreposição de contexto. Essa técnica reconhece que, às vezes, a melhor forma de gerenciar contexto é dividir problemas complexos em subproblemas menores e mais focados, cada um tratado por um agente dedicado com sua própria janela de contexto.
Há dois paradigmas principais quanto ao isolamento. A Cognition desencoraja o uso de subagentes, exceto quando as tarefas são completamente separadas e sem sobreposição. A filosofia deles é que subagentes adicionam complexidade e potenciais pontos de falha, devendo ser usados apenas quando realmente necessário. Já outras organizações, como a Cloud Code, adotam subagentes como parte central da arquitetura. No Cloud Code, você pode criar subagentes para diferentes aspectos de uma tarefa maior, com um agente gerente coordenando entre eles.
O ponto chave do isolamento é que trata-se de um equilíbrio. Por um lado, usar subagentes ajuda a gerenciar contexto dividindo o problema—cada agente tem uma janela de contexto focada em sua tarefa específica. Por outro, subagentes introduzem sobrecarga de coordenação e pontos de falha onde informações precisam ser passadas entre agentes. A abordagem adequada depende do seu caso de uso. Para tarefas muito complexas com subproblemas claros, isolamento pode ser bastante eficaz. Para tarefas em que os aspectos estão fortemente interligados, um único agente com contexto bem gerenciado pode ser mais apropriado.
O FlowHunt oferece uma plataforma completa sem código para implementação de todas essas técnicas de engenharia de contexto. Em vez de exigir que desenvolvedores criem soluções personalizadas, o FlowHunt permite que equipes implementem estratégias sofisticadas de gestão de contexto por meio de uma interface visual intuitiva. Isso democratiza a engenharia de contexto, tornando-a acessível a equipes sem expertise profunda em machine learning.
No FlowHunt, você pode implementar isolamento por meio de equipes autogerenciáveis. Uma equipe autogerenciável consiste em múltiplos agentes de IA com um agente gerente que coordena entre eles. O agente gerente recebe a tarefa inicial, divide em subtarefas e as delega a agentes especializados. Cada agente mantém sua própria janela de contexto focada na sua responsabilidade específica. Ao final, o agente gerente sintetiza os resultados. Assim, é possível atacar problemas complexos dividindo-os em partes gerenciáveis, cada uma com contexto otimizado.
O FlowHunt também suporta fluxos de tarefas sequenciais, em que vários agentes trabalham em um problema em sequência, e a saída de um agente vira a entrada do próximo. Isso é útil para fluxos com dependências claras entre tarefas. Por exemplo, em uma geração de conteúdo, um agente pode pesquisar um tema, outro criar o esqueleto do texto e um terceiro redigir o material final. Cada agente tem uma janela de contexto focada apenas nas informações relevantes à sua etapa.
Além disso, o FlowHunt permite construir sistemas inteligentes de recuperação diretamente nos seus fluxos. Em vez de carregar todas as informações desde o início, você pode configurar agentes para buscar dados relevantes dinamicamente. Isso pode envolver consultas a bancos de dados, buscas em bases de conhecimento ou recuperação de arquivos conforme o raciocínio do agente sobre o que é necessário. Combinando essas capacidades, o FlowHunt permite implementar engenharia de contexto em nível corporativo sem escrever uma linha de código.
Além das quatro técnicas centrais, existem várias estratégias avançadas que as organizações líderes estão usando para expandir as possibilidades da engenharia de contexto. Essas abordagens geralmente combinam múltiplas técnicas e requerem ajustes cuidadosos para casos de uso específicos.
Uma estratégia avançada é a gestão híbrida de contexto, em que se usa uma combinação de contexto pré-carregado e recuperação sob demanda. Em vez de escolher entre carregar tudo no início ou recuperar tudo dinamicamente, abordagens híbridas carregam algumas informações críticas de forma antecipada para garantir velocidade e confiabilidade, mantendo a capacidade de buscar dados adicionais conforme necessário. O Claude Code usa essa abordagem híbrida—arquivos CLAUDE.md são inseridos diretamente no contexto porque são pequenos e contém informações importantes de configuração, enquanto arquivos maiores são recuperados sob demanda com grep e glob.
Outra estratégia avançada envolve seleção de contexto baseada em metadados. Em vez de olhar apenas para o conteúdo da informação, sistemas sofisticados usam metadados como nomes de arquivos, datas, hierarquias de pastas e outros sinais organizacionais para decidir de forma inteligente o que é relevante. Um agente operando em um sistema de arquivos, por exemplo, pode inferir muito a partir da presença de um arquivo chamado test_utils.py na pasta tests versus o mesmo arquivo em src/core_logic/. Esses sinais de metadados ajudam o agente a entender como e quando utilizar informações, reduzindo a necessidade de carregar e processar conteúdos completos.
A mitigação do envenenamento de contexto é outra estratégia avançada crítica. Como discutido anteriormente, o envenenamento de contexto ocorre quando informações irrelevantes desviam o raciocínio do agente. Sistemas avançados trabalham ativamente para identificar e remover contextos potencialmente prejudiciais. Isso pode envolver a análise da cadeia de raciocínio do agente para identificar onde ele se desviou, removendo ou reformulando o contexto responsável. Com o tempo, isso cria um ciclo de feedback que aprimora continuamente a qualidade do contexto.
À medida que agentes de IA se tornam mais sofisticados e são implantados em cenários reais cada vez mais complexos, a engenharia de contexto só tende a ganhar importância. Trata-se de um campo em rápida evolução, com novas técnicas e melhores práticas surgindo regularmente. Diversas tendências devem moldar o futuro da engenharia de contexto.
Primeiro, veremos sistemas de curadoria automatizada de contexto mais sofisticados. Em vez de decidir manualmente o que incluir, sistemas futuros usarão machine learning para determinar automaticamente o melhor contexto para cada agente e tarefa. Esses sistemas podem aprender com dados de desempenho do agente, identificando quais informações agregam mais valor e quais tendem a causar envenenamento de contexto.
Segundo, a engenharia de contexto será cada vez mais integrada ao design da arquitetura dos agentes. Em vez de tratar a gestão de contexto como algo secundário, sistemas de agentes futuros serão projetados desde o início pensando em eficiência de contexto. Isso pode envolver novas arquiteturas de agentes, melhores em gerenciar janelas limitadas de contexto, ou novas formas de representar informação de maneira mais eficiente em termos de tokens.
Terceiro, veremos o surgimento da engenharia de contexto como uma disciplina profissional distinta, com ferramentas, frameworks e melhores práticas próprios. Assim como a engenharia de prompts evoluiu de uma prática ad hoc para uma disciplina reconhecida com técnicas estabelecidas, a engenharia de contexto segue trajetória semelhante. Organizações investirão em equipes e ferramentas especializadas, focadas especificamente na otimização de contexto.
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Para ajudá-lo a começar com engenharia de contexto, vamos passar por um exemplo prático de construção de um agente para um caso comum: pesquisa e geração de conteúdo. Este exemplo mostra como aplicar as técnicas discutidas em um cenário real.
Comece definindo claramente a responsabilidade central do agente. Neste caso, a tarefa é pesquisar um tema e gerar um artigo completo. Em vez de tentar fazer tudo em um só agente com uma grande janela de contexto, você usará isolamento para criar um sistema multiagente. O primeiro agente é um pesquisador que coleta informações sobre o tema. O segundo agente é um redator que usa a pesquisa para criar o artigo. Um agente gerente coordena entre eles.
Para o agente pesquisador, implemente gestão de contexto baseada em recuperação. Em vez de carregar todas as informações disponíveis sobre o tema desde o início, o agente pesquisador deve contar com ferramentas para buscar bancos de dados, consultar APIs e recuperar documentos relevantes. À medida que descobre informações, resume os principais achados e armazena referências para as fontes completas. Isso mantém a janela de contexto do pesquisador enxuta, sem perder acesso ao necessário.
Para o agente redator, implemente offloading. O pesquisador repassa um resumo das descobertas ao redator, junto com referências às fontes completas. O contexto do redator inclui o resumo e a possibilidade de recuperar o material completo se necessário. Assim, o redator trabalha de forma eficiente, sem se sobrecarregar com dados brutos de pesquisa.
Durante todo o processo, monitore o envenenamento de contexto. Se perceber decisões equivocadas ou desvios, analise o raciocínio do agente para identificar quais partes do contexto causaram o problema. Remova ou reformule esse contexto e teste novamente. Com o tempo, você desenvolverá uma intuição para o que funciona melhor em seu caso de uso.
Engenharia de contexto eficaz exige medição e otimização contínua. É preciso estabelecer métricas que ajudem a entender se seus esforços realmente melhoram o desempenho do agente. Vários indicadores-chave valem ser acompanhados.
Primeiro, meça a eficiência dos tokens—a relação entre o resultado útil e os tokens consumidos. Um agente que produz resultados de alta qualidade utilizando menos tokens é mais eficiente. Acompanhe essa métrica ao longo do tempo conforme aplica técnicas de engenharia de contexto. Você deve observar melhorias ao aplicar offloading, redução e recuperação.
Segundo, meça a qualidade do raciocínio. Isso pode envolver analisar as cadeias de raciocínio do agente para verificar se são coerentes e lógicas, ou comparar a qualidade das saídas do agente com um padrão de referência. À medida que aprimora a engenharia de contexto, a qualidade do raciocínio deve melhorar, pois o agente terá menos distrações com informações irrelevantes.
Terceiro, meça a recuperação de erros. Quão bem o agente se recupera de equívocos? Melhor engenharia de contexto deve resultar em melhor recuperação, já que o agente terá informações mais claras sobre o que deu errado e o que fazer a seguir.
Quarto, meça latência e custo. Embora o objetivo principal da engenharia de contexto seja a qualidade, há benefícios de eficiência. Agentes com janelas de contexto bem gerenciadas geralmente apresentam menor latência (por processarem menos tokens) e menor custo (por consumirem menos tokens). Monitore essas métricas para entender o impacto total dos seus esforços.
Ao implementar engenharia de contexto, há algumas armadilhas comuns que equipes costumam enfrentar. Conhecê-las pode ajudar a evitar erros custosos.
A primeira armadilha é o excesso de otimização. É tentador tentar economizar ao máximo no uso de tokens, mas isso pode deixar o contexto enxuto demais para ser útil. Lembre-se: o objetivo é o equilíbrio ideal—informação suficiente para o agente raciocinar bem, mas não tanto a ponto de confundi-lo. Comece com uma quantidade razoável de contexto e só reduza se notar que o agente está indo bem.
A segunda armadilha é ignorar requisitos específicos da tarefa. Engenharia de contexto não é uma receita única. O que funciona para um agente de atendimento pode não funcionar para um agente de análise de dados. Entenda seu caso de uso e adapte sua engenharia de contexto de acordo.
A terceira armadilha é negligenciar monitoramento e iteração. Engenharia de contexto não é uma atividade pontual. À medida que seu agente enfrenta novas situações e exigências, monitore o desempenho e ajuste sua estratégia. Incorpore monitoramento e iteração desde o início do desenvolvimento.
A quarta armadilha é subestimar a importância dos metadados. Muitas equipes focam no conteúdo do contexto e ignoram metadados que ajudam o agente a utilizá-lo. Nomes de arquivos, datas, estruturas de pastas e outros sinais organizacionais são frequentemente mais valiosos do que se imagina. Atente-se a como você organiza e rotula informações.
Engenharia de contexto representa uma mudança fundamental na construção de agentes de IA, passando de um foco em criar prompts perfeitos para o gerenciamento estratégico de todas as informações disponíveis para otimizar o desempenho do agente. Ao entender e aplicar as quatro técnicas centrais—offloading, redução, recuperação e isolamento—e estratégias avançadas como gestão híbrida de contexto e seleção por metadados, você pode criar agentes mais capazes, confiáveis e eficientes. Plataformas como o FlowHunt tornam essas técnicas sofisticadas acessíveis por interfaces sem código, democratizando a engenharia de contexto para equipes de todos os portes. Ao implementar engenharia de contexto em seus projetos, lembre-se de que se trata de um processo iterativo que requer medição e otimização contínuas. Comece pelo básico, meça seus resultados e, gradualmente, adote técnicas avançadas à medida que ganhar experiência. As organizações que dominarem a engenharia de contexto construirão os agentes de IA mais capazes e confiáveis, ganhando vantagens competitivas significativas em um mundo cada vez mais movido por IA.
Engenharia de contexto é a prática de selecionar e gerenciar estrategicamente os tokens fornecidos a um agente de IA ou modelo de linguagem para otimizar o desempenho. Envolve pensar sobre cada token que passa por uma chamada de LLM para criar o melhor contexto possível, permitindo que o agente raciocine e aja de forma eficaz.
A engenharia de prompts se concentra em criar prompts e instruções de sistema eficazes para tarefas pontuais. Engenharia de contexto é mais ampla e iterativa—ela gerencia todo o estado de contexto ao longo de múltiplas rodadas de inferência, incluindo instruções de sistema, ferramentas, dados externos, histórico de mensagens e informações recuperadas dinamicamente.
Degradação de contexto refere-se à redução da capacidade de um LLM de lembrar e raciocinar com precisão sobre informações à medida que a janela de contexto aumenta. Isso ocorre porque os LLMs têm um 'orçamento de atenção' finito e apresentam retornos decrescentes com tokens excessivos, tornando essencial uma curadoria cuidadosa do contexto.
As quatro principais técnicas são: (1) Offloading—resumir respostas de ferramentas e armazenar os dados completos em referências; (2) Redução—compactar conversas para reduzir o número de tokens; (3) Recuperação (RAG)—buscar dinamicamente informações relevantes em tempo de execução; e (4) Isolamento—usar subagentes para lidar com tarefas específicas sem sobreposição de contexto.
O FlowHunt oferece uma plataforma sem código para implementar todas as técnicas de engenharia de contexto. Você pode criar equipes autogerenciáveis com agentes gerenciadores, usar fluxos de tarefas sequenciais, implementar subagentes para isolamento e construir sistemas inteligentes de recuperação—tudo isso sem escrever código.
Arshia é Engenheira de Fluxos de Trabalho de IA na FlowHunt. Com formação em ciência da computação e paixão por IA, ela se especializa em criar fluxos de trabalho eficientes que integram ferramentas de IA em tarefas do dia a dia, aumentando a produtividade e a criatividade.
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