Aprenda como engenheirar o contexto para agentes de IA gerenciando feedback de ferramentas, otimizando o uso de tokens e implementando estratégias como descarregamento, compressão e isolamento para construir agentes de produção que performam de forma confiável em escala.
Construir agentes de IA que funcionam de forma confiável em produção é fundamentalmente diferente de criar aplicações de chat simples. Enquanto modelos de chat operam com uma janela de contexto relativamente estática — basicamente a mensagem do usuário e instruções do sistema — agentes enfrentam um desafio muito mais complexo. Agentes fazem chamadas de ferramentas em loops, e cada saída de ferramenta se torna parte do contexto que a LLM precisa processar no próximo passo. Esse acúmulo dinâmico de contexto cria o que muitos profissionais agora chamam de “problema de engenharia de contexto”. À medida que mais equipes começaram a construir agentes em 2024, surgiu uma realização compartilhada: gerenciar contexto não é tarefa trivial. É, provavelmente, o desafio de engenharia mais crucial na construção de agentes em produção. Este artigo explora os princípios, estratégias e técnicas práticas de engenharia de contexto que vão ajudar você a criar agentes que escalam de forma eficiente, mantêm a performance e controlam os custos.
Engenharia de contexto representa uma mudança fundamental na forma como pensamos a construção de sistemas de IA. O termo foi popularizado por Andrej Karpathy, que definiu como “a delicada arte e ciência de preencher a janela de contexto com exatamente as informações certas para o próximo passo”. Essa definição captura algo essencial: a janela de contexto de uma LLM é como a RAM de um computador — tem capacidade limitada, e o que você insere nela afeta diretamente a performance. Assim como um sistema operacional gerencia cuidadosamente quais dados cabem na RAM do CPU, engenheiros que constroem agentes devem selecionar criteriosamente quais informações fluem para a janela de contexto da LLM em cada etapa da execução.
O conceito surgiu de uma experiência compartilhada na comunidade de engenharia de IA. Quando desenvolvedores começaram a construir agentes de verdade, descobriram que a abordagem ingênua — simplesmente alimentar todas as saídas de ferramentas no histórico de mensagens — levava a problemas catastróficos. Um desenvolvedor criando um agente de pesquisa profunda, por exemplo, pode perceber que uma única execução consome 500.000 tokens, custando US$ 1 a US$ 2 por execução. Isso não era uma limitação da arquitetura do agente em si; era uma falha em engenheirar corretamente o contexto. O problema não é só atingir o limite da janela de contexto, embora isso também seja uma preocupação. Pesquisas da Chroma e outros documentaram o que se chama de “deterioração do contexto” — um fenômeno em que a performance da LLM realmente piora à medida que o contexto aumenta, mesmo quando o modelo teoricamente suporta mais tokens. Isso significa que, ao simplesmente inserir mais informações na janela de contexto, não só você gasta mais dinheiro; você ativamente faz o agente performar pior.
A engenharia de contexto se aplica a três tipos principais de contexto com os quais agentes trabalham: instruções (prompts do sistema, memórias, exemplos few-shot, descrições de ferramentas), conhecimento (fatos, informações históricas, expertise de domínio) e ferramentas (feedback de chamadas de ferramentas e seus resultados). Cada um desses exige abordagens de engenharia diferentes, e o desafio está em orquestrar todos os três de forma eficaz enquanto o agente executa dezenas ou até centenas de passos.
A importância da engenharia de contexto não pode ser superestimada para quem constrói agentes em escala. Considere o tamanho dos sistemas de agentes modernos: o sistema de pesquisa multiagente da Anthropic opera com agentes que fazem centenas de chamadas de ferramentas por tarefa. Pesquisas da Cognition sobre arquitetura de agentes revelaram que agentes em produção normalmente conversam por centenas de turnos. Ao multiplicar o número de chamadas de ferramentas pelo custo em tokens de cada saída, você entende rapidamente por que o gerenciamento de contexto é a principal tarefa dos engenheiros de agentes de IA. Sem engenharia de contexto adequada, seu agente se torna economicamente inviável e tecnicamente pouco confiável.
O argumento econômico é direto. Se cada execução de agente custa US$ 1 a US$ 2 devido ao consumo excessivo de tokens, e você executa milhares de agentes por dia, está gastando milhares de dólares diariamente que poderiam ser eliminados com um melhor gerenciamento de contexto. Mas o argumento de performance é igualmente convincente. À medida que o contexto cresce, as LLMs enfrentam vários modos de falha. O envenenamento do contexto ocorre quando uma alucinação ou erro de um passo anterior entra no contexto e influencia todas as decisões subsequentes. A distração do contexto acontece quando o volume de informações sobrecarrega a capacidade do modelo de focar na tarefa. A confusão de contexto surge quando informações supérfluas influenciam respostas de formas inesperadas. Já o choque de contexto ocorre quando diferentes partes do contexto se contradizem, criando ambiguidade sobre o que o agente deve fazer em seguida. Esses não são problemas teóricos — são modos de falha documentados que equipes encontram regularmente ao construir agentes sem engenharia de contexto adequada.
O risco é ainda maior para agentes de longa duração. Um agente que precisa pesquisar um tema complexo, escrever código, debugar e iterar pode fazer de 50 a 100 chamadas de ferramentas. Sem engenharia de contexto, o histórico de mensagens incluiria todos os resultados intermediários, todos os logs de depuração, todas as tentativas fracassadas. O agente tentaria tomar decisões afogado em informações históricas irrelevantes. Com engenharia de contexto adequada, o agente mantém apenas o necessário para o passo atual, melhorando dramaticamente performance e custo.
Uma fonte comum de confusão é a relação entre engenharia de prompt e engenharia de contexto. Esses termos são relacionados, mas distintos, e entender a diferença é crucial para construir agentes eficazes. Engenharia de prompt, no sentido tradicional, refere-se ao cuidado na criação do prompt inicial — a mensagem do sistema e do usuário — enviada ao modelo de linguagem. Quando você trabalha com ChatGPT ou Claude numa interface de chat, dedica tempo otimizando esse prompt para obter melhores resultados. Pode refinar as instruções, adicionar exemplos, esclarecer o formato desejado da resposta. Isso é engenharia de prompt, e continua sendo importante.
Engenharia de contexto é um conceito mais amplo que engloba a engenharia de prompt, mas vai muito além. Engenharia de contexto se aplica especificamente a agentes, onde o contexto não é estático — é dinâmico e evolutivo. Com um modelo de chat, a mensagem humana é a principal entrada, e o esforço de engenharia está em compor essa mensagem. Com um agente, o jogo é fundamentalmente diferente. O agente recebe contexto não só do pedido inicial do humano, mas de chamadas de ferramentas que executa ao longo da trajetória. A cada passo, novo contexto chega da saída das ferramentas. Isso cria um problema em cascata: se você simplesmente incluir todas as saídas de ferramentas no histórico, a janela de contexto cresce exponencialmente a cada passo.
Pense assim: engenharia de prompt é sobre otimizar as condições iniciais. Engenharia de contexto é sobre gerenciar todo o fluxo de informação ao longo do ciclo de vida do agente. Inclui decidir quais saídas de ferramentas incluir, como resumi-las, quando comprimir o histórico, se deve descarregar informação para armazenamento externo e como estruturar o estado do agente para minimizar contexto irrelevante. Engenharia de prompt é um subconjunto da engenharia de contexto. As instruções do sistema e do usuário ainda são importantes — fazem parte do contexto a ser engenheirado. Mas engenharia de contexto também abrange todas as estratégias para gerenciar o contexto dinâmico que se acumula conforme o agente executa.
O framework mais prático para engenharia de contexto se divide em quatro estratégias complementares: escrever, selecionar, comprimir e isolar. Essas estratégias podem ser implementadas individualmente ou combinadas, e formam a base de como agentes em produção gerenciam contexto de forma eficaz. Entender cada estratégia e saber quando aplicá-la é essencial para construir agentes que escalam.
A estratégia “escrever” envolve salvar contexto fora da janela de contexto, tornando-o disponível para o agente sem consumir tokens no histórico de mensagens. Essa é talvez a técnica de engenharia de contexto mais poderosa, pois ataca diretamente o problema do acúmulo de tokens. Em vez de incluir todas as saídas de ferramentas no histórico, você as escreve em um sistema externo e mantém apenas um resumo ou referência no contexto.
Blocos de anotações (scratchpads) são uma implementação dessa estratégia. O conceito vem de como humanos resolvem problemas complexos — tomamos notas, anotamos resultados intermediários e os consultamos conforme necessário. Agentes podem fazer o mesmo. O sistema multiagente da Anthropic oferece um exemplo: o agente LeadResearcher salva seu plano na memória ao início da tarefa. Isso é crucial porque, se a janela de contexto ultrapassar 200.000 tokens, será truncada, e perder o plano seria catastrófico. Ao escrever o plano em um bloco de anotações, o agente garante que essa informação crítica persiste mesmo se a janela de contexto encher. Blocos de anotações podem ser implementados de várias formas: como uma chamada de ferramenta que escreve no sistema de arquivos, como um campo no objeto de estado do agente (como no LangGraph), ou como registros em um banco de dados. O importante é que a informação é armazenada externamente e pode ser recuperada quando necessário.
Memórias expandem esse conceito por múltiplas sessões ou tópicos. Enquanto blocos de anotações ajudam um agente a resolver uma tarefa, memórias ajudam agentes a aprender e melhorar ao longo de várias tarefas. O framework Reflexion introduziu a ideia de reflexão — após cada turno, o agente gera um resumo do que aprendeu e armazena como memória. Generative Agents levou isso adiante, sintetizando memórias periodicamente a partir de coleções de feedbacks passados. Esses conceitos chegaram a produtos populares como ChatGPT, Cursor e Windsurf, que geram memórias de longo prazo automaticamente entre sessões. Um agente pode guardar memórias episódicas (exemplos de comportamento desejado), memórias procedurais (instruções de como fazer as coisas) e memórias semânticas (fatos e conhecimento de domínio). Ao escrever essas memórias externamente, o agente mantém uma base de conhecimento rica sem inchar a janela de contexto.
O desafio da estratégia de escrever é decidir o que salvar e como organizar. Não se deve salvar tudo — isso anula o propósito. Você quer guardar informações úteis para passos futuros, mas não imediatamente necessárias. Para um agente de pesquisa profunda, por exemplo, pode-se escrever artigos completos em disco e manter só um resumo no contexto. Para um agente de código, pode-se guardar o código completo no sistema de arquivos e manter só o arquivo atual editado no contexto. O segredo é ser seletivo no que escrever e garantir que o que fica no contexto seja suficiente para o agente saber o que foi salvo e como recuperar caso precise.
A estratégia “selecionar” consiste em escolher qual contexto incluir no histórico de mensagens em cada passo. É quando o agente decide qual informação realmente precisa para a decisão atual. Se você salvou contexto em armazenamento externo, precisa de um mecanismo para escolher o que trazer de volta quando for relevante. Isso pode ser tão simples quanto o agente fazer uma chamada de ferramenta para ler um arquivo, ou mais sofisticado, usando embeddings ou grafos de conhecimento para encontrar informações semanticamente relevantes.
Para blocos de anotações, a seleção costuma ser direta. O agente pode ler o bloco sempre que precisar consultar o plano ou anotações anteriores. Para memórias, a seleção é mais complexa. Se um agente acumulou centenas de memórias em várias sessões, não pode incluir todas no contexto. Precisa selecionar as mais relevantes. É aqui que embeddings se tornam úteis. Você pode embutir cada memória e usar busca semântica para encontrar as mais relevantes para a tarefa atual. O sistema de memórias do ChatGPT é um bom exemplo prático — armazena memórias específicas por usuário e seleciona as relevantes para incluir no contexto da conversa atual.
O desafio da seleção é garantir que você selecione a informação certa. Se selecionar pouco, o agente sente falta de contexto importante e toma decisões ruins. Se selecionar demais, volta ao problema original de contexto inchado. Alguns agentes usam heurísticas simples: sempre incluir certos arquivos ou memórias (como um arquivo CLAUDE.md no Claude Code, ou um arquivo de regras no Cursor). Outros usam mecanismos de seleção mais sofisticados baseados em similaridade semântica ou raciocínio explícito do agente sobre o que é relevante. A melhor abordagem depende do seu caso de uso, mas o princípio é claro: seja intencional sobre que contexto incluir em cada etapa.
A estratégia “comprimir” consiste em reduzir o tamanho do contexto mantendo a informação de que o agente precisa. Isso é diferente de apenas apagar contexto — compressão significa resumir, abstrair ou reformatar informações para deixá-las mais concisas. A compressão é especialmente importante para gerenciar o histórico de mensagens à medida em que um agente executa muitos passos. Mesmo com descarregamento e seleção, o histórico pode crescer bastante. A compressão ajuda a mantê-lo sob controle.
Uma abordagem para compressão é sumarização. Quando um agente termina uma fase do trabalho, pode-se resumir o que aconteceu e substituir os logs detalhados pelo resumo. Por exemplo, se um agente gastou 10 passos pesquisando um tema e fez 10 chamadas de ferramenta, pode-se substituir tudo isso por um resumo: “Pesquisou o tema X e descobriu que Y é o principal insight.” Isso preserva a informação essencial e reduz drasticamente o número de tokens. O desafio é fazer essa sumarização mantendo recall — o agente precisa saber o suficiente sobre o que foi resumido para decidir se precisa buscar os detalhes completos.
Pesquisas da Cognition sobre arquitetura de agentes enfatizam que a sumarização merece atenção especial de engenharia. Eles até usam modelos ajustados especificamente para sumarização, garantindo que todas as informações relevantes sejam capturadas. O segredo é engenheirar cuidadosamente o prompt da etapa de sumarização. Você deve instruir o modelo para capturar um conjunto exaustivo de tópicos sobre o contexto original, permitindo que o agente decida mais tarde se precisa buscar detalhes completos. Isso é diferente de uma sumarização casual — é compressão com alto recall.
Outra técnica de compressão são os limites entre agentes. Em sistemas multiagente, você pode comprimir o contexto nas transições entre agentes. Quando um agente repassa trabalho para outro, não passa todo o histórico de mensagens. Em vez disso, passa um resumo comprimido do que foi feito e do que o próximo agente precisa saber. É aí que a distinção entre sistemas de agente único e multiagente se torna importante. Embora sistemas multiagente introduzam complexidade na comunicação, também criam pontos naturais para compressão e isolamento de contexto.
A estratégia “isolar” envolve usar múltiplos agentes com contextos separados, em vez de um único agente com contexto monolítico. Essa é a abordagem multiagente, especialmente útil para tarefas complexas que se decompõem naturalmente em subtarefas. Ao isolar o contexto para agentes específicos, você evita que o contexto cresça indefinidamente e permite que cada agente foque em seu papel.
O argumento para sistemas multiagente é convincente do ponto de vista da engenharia de contexto. Se um único agente cuida de pesquisa, escrita e edição, sua janela de contexto incluirá informações sobre todas as três tarefas. Mas quando o agente está escrevendo, não precisa dos detalhes da pesquisa — só dos principais achados. Quando está editando, também não precisa dos detalhes de pesquisa. Usando agentes separados para pesquisa, escrita e edição, cada contexto pode ser otimizado para a tarefa. O agente de pesquisa inclui ferramentas e contexto de pesquisa. O agente de escrita inclui ferramentas de escrita e achados da pesquisa. O agente de edição inclui ferramentas de edição e o rascunho a editar. Cada contexto fica menor e mais focado.
O desafio dos sistemas multiagente é a comunicação. Quando um agente repassa trabalho para outro, é preciso garantir que contexto suficiente seja comunicado. É aqui que a estratégia de compressão se torna crítica. O agente de pesquisa precisa comprimir seus achados em uma forma útil para o agente de escrita. O agente de escrita precisa comprimir o rascunho de forma que o agente de edição possa trabalhar. Pesquisas da Cognition defendem que essa sobrecarga de comunicação pode ser considerável e que engenharia cuidadosa é necessária para sistemas multiagente funcionarem bem. No entanto, quando feito corretamente, sistemas multiagente podem reduzir drasticamente o inchaço de contexto e melhorar a performance geral.
As capacidades de automação de fluxo de trabalho do FlowHunt são especialmente adequadas para implementar sistemas multiagente com isolamento de contexto apropriado. Ao definir fluxos de trabalho claros com agentes distintos e pontos explícitos de transição, você garante que o contexto seja gerenciado eficientemente em cada etapa. O FlowHunt permite definir o estado que flui entre agentes, implementar compressão nas transições e monitorar o uso de contexto em todo o sistema.
Entender as quatro estratégias é uma coisa; implementá-las de forma eficaz é outra. Vamos analisar um exemplo concreto: construir um agente de pesquisa profunda. Uma implementação ingênua faria o agente realizar uma série de buscas na web, incluir todos os resultados no histórico de mensagens e deixar o agente sintetizar. Isso rapidamente se torna caro e ineficaz. Uma implementação bem engenheirada usaria as quatro estratégias.
Primeiro, o agente usaria a estratégia “escrever” para salvar artigos completos em disco à medida em que os recupera. Em vez de incluir o texto completo no histórico, manteria apenas uma referência ou resumo. Segundo, usaria a estratégia “selecionar” para trazer apenas os artigos mais relevantes ao sintetizar descobertas. Terceiro, usaria a estratégia “comprimir” para resumir os achados em tópicos-chave antes de passar para a próxima fase. Quarto, se a tarefa for complexa o suficiente, poderia adotar a estratégia “isolar” com agentes separados para pesquisa, síntese e redação, cada um com contexto otimizado.
Os detalhes de implementação importam. Para a estratégia de escrever, decida onde armazenar os artigos — sistema de arquivos, banco de dados ou vetor de busca. Para selecionar, escolha como recuperar artigos relevantes — busca por palavra-chave, busca semântica ou raciocínio explícito do agente. Para comprimir, engenheire cuidadosamente o prompt de sumarização para garantir alto recall. Para isolar, defina limites claros de agentes e protocolos de comunicação.
Um insight crítico da experiência em produção é que engenharia de contexto não é uma otimização pontual — é um processo contínuo. Enquanto seu agente executa, monitore o uso de contexto, identifique gargalos e melhore iterativamente sua engenharia de contexto. Ferramentas como o LangGraph fornecem visibilidade sobre estado do agente e fluxo de contexto, facilitando identificar onde contexto está acumulando sem necessidade. O FlowHunt vai além ao fornecer visibilidade em nível de fluxo de trabalho, permitindo ver como o contexto flui por todo o sistema e identificar oportunidades de otimização.
Construir agentes com engenharia de contexto em produção revela desafios não evidentes na teoria. Um desafio comum é o “problema da seleção de contexto” — como saber qual contexto é realmente relevante? Um agente pode ter acesso a centenas de documentos, milhares de memórias ou grandes volumes de dados históricos. Selecionar o subconjunto correto não é trivial. Busca semântica com embeddings ajuda, mas não é perfeita. Às vezes, a informação mais relevante é algo que o agente nem pensaria em buscar. Algumas equipes resolvem isso fazendo com que os agentes raciocinem explicitamente sobre o contexto necessário, fazendo chamadas de ferramentas para buscar informações específicas em vez de depender de seleção automática. Outras usam uma combinação de busca semântica e raciocínio do agente.
Outro desafio é o “problema da qualidade da sumarização” — como resumir contexto sem perder informações críticas? Um contexto resumido de forma ruim pode induzir o agente a tomar decisões erradas. A solução é investir na etapa de sumarização. Engenheire cuidadosamente o prompt do modelo de sumarização. Teste diferentes abordagens. Considere usar um modelo ajustado se tiver dados suficientes. Monitore se o agente está tomando decisões que sugerem ausência de informações importantes no contexto resumido.
Um terceiro desafio é o “problema da comunicação multiagente” — como garantir que o contexto seja comunicado efetivamente entre agentes? Aqui, protocolos explícitos são essenciais. Defina exatamente quais informações cada agente deve passar para o próximo. Use formatos estruturados (como JSON) em vez de texto livre. Inclua metadados sobre o que está no contexto para que o agente receptor saiba com o que está lidando. Teste o protocolo de comunicação com cenários realistas para garantir que funciona na prática.
Engenharia de contexto eficaz exige mensuração. É preciso entender quanto contexto seu agente está usando, onde está acumulando e como afeta a performance. Métricas principais incluem total de tokens por execução, tokens por passo, uso da janela de contexto e métricas de performance como taxa de sucesso da tarefa e latência. Ao acompanhar essas métricas, você identifica quando a engenharia de contexto está funcionando e quando precisa de melhorias.
O uso de tokens é a métrica mais óbvia. Monitore quantos tokens seu agente usa por execução e por passo. Se o uso de tokens cresce com o tempo, é sinal de acúmulo de contexto. Se o uso é alto em relação à complexidade da tarefa, a engenharia de contexto pode ser melhorada. O custo é outra métrica importante — se seu agente é caro de executar, a engenharia de contexto provavelmente é a culpada.
Métricas de performance são igualmente importantes. Monitore se o agente está tomando decisões melhores ou piores à medida em que o contexto cresce. Se a performance piora com contexto longo, é evidência de deterioração de contexto. Se melhora com melhor engenharia de contexto, valida sua abordagem. Taxa de sucesso, latência e taxa de erro são métricas úteis.
As capacidades analíticas do FlowHunt facilitam o monitoramento dessas métricas em todos os fluxos de trabalho. Ao integrar o monitoramento de engenharia de contexto na sua plataforma, você vê rapidamente como está a engenharia de contexto e identifica oportunidades de melhoria.
À medida que a tecnologia de agentes amadurece, padrões mais sofisticados estão surgindo. Agentes ambientes, por exemplo, são agentes que rodam continuamente em segundo plano, mantendo estado e contexto ao longo de várias interações. Esses agentes enfrentam desafios únicos porque precisam manter contexto relevante por longos períodos evitando inchaço de contexto. A solução envolve gestão de memória sofisticada, compressão periódica e isolamento criterioso de contexto.
Outro padrão emergente é a gestão contínua de contexto — em vez de engenheirar o contexto apenas no início da execução, você continuamente refina e otimiza o contexto enquanto o agente executa. Isso pode envolver compressão periódica do histórico, remoção de contexto irrelevante ou reorganização do contexto para melhor performance. Isso exige arquiteturas de agentes mais sofisticadas e ferramentas melhores, mas pode melhorar dramaticamente a performance de agentes de longa duração.
Esses padrões avançados ainda estão sendo explorados e refinados, mas representam o futuro da engenharia de agentes. À medida em que agentes se tornam mais capazes e são implantados em cenários cada vez mais complexos, a engenharia de contexto ficará cada vez mais sofisticada.
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Engenharia de contexto ainda é uma disciplina relativamente nova, mas está rapidamente se tornando competência central para engenheiros de IA. À medida que LLMs ficam mais capazes e agentes mais complexos, a importância da engenharia de contexto só vai crescer. Provavelmente veremos ferramentas e frameworks mais sofisticados, projetados especificamente para engenharia de contexto. Mais pesquisas sobre estratégias ótimas de gerenciamento de contexto. Melhores práticas devem emergir e se consolidar.
Uma direção promissora é o desenvolvimento de melhores abstrações para gerenciamento de contexto. Em vez de implementar manualmente estratégias de engenharia de contexto, desenvolvedores poderão usar frameworks que cuidam disso automaticamente. O LangGraph caminha nessa direção ao oferecer melhores primitivas para gerenciar estado do agente e fluxo de contexto. O FlowHunt amplia ao oferecer abstrações em nível de fluxo de trabalho que facilitam a implementação de padrões de engenharia de contexto em sistemas complexos.
Outra direção promissora é o desenvolvimento de melhores métricas e monitoramento para engenharia de contexto. À medida que melhorarmos na medição do uso de contexto e seu impacto na performance, poderemos otimizar de forma mais eficaz. Técnicas de machine learning podem até ser aplicadas para otimizar automaticamente estratégias de engenharia de contexto com base em performance observada.
O campo está avançando rápido, e as melhores práticas ainda estão evoluindo. Mas os princípios centrais são claros: contexto é um recurso precioso, precisa ser engenheirado cuidadosamente, e o investimento em engenharia de contexto traz dividendos em performance, confiabilidade e eficiência de custos.
Engenharia de contexto é a arte e ciência de gerenciar o fluxo de informações em agentes de IA para otimizar performance, confiabilidade e custo. Ao entender e implementar as quatro estratégias centrais — escrever, selecionar, comprimir e isolar — você constrói agentes que escalam de fato e mantêm a performance mesmo executando dezenas ou centenas de passos. O segredo é reconhecer que o gerenciamento de contexto não é um detalhe ou uma otimização menor; é o principal desafio de engenharia ao construir agentes de produção. Comece medindo o uso atual de contexto, identifique onde ele está acumulando sem necessidade e aplique as estratégias adequadas para otimizar. Monitore os resultados e itere. Com engenharia de contexto cuidadosa, você constrói agentes poderosos e eficientes.
Engenharia de contexto é a arte e ciência de preencher a janela de contexto de uma LLM com exatamente as informações certas em cada etapa da trajetória de um agente. Envolve gerenciar instruções, conhecimento e feedback de ferramentas para otimizar a performance do agente enquanto minimiza custos de tokens e degradação de desempenho.
A engenharia de prompt foca em criar as mensagens iniciais do sistema e do usuário para modelos de chat. Engenharia de contexto é mais ampla e se aplica especificamente a agentes, onde o contexto flui dinamicamente a partir de chamadas de ferramentas durante a execução do agente. Ela engloba o gerenciamento de todas as fontes de contexto ao longo do ciclo de vida do agente, não apenas o prompt inicial.
As quatro estratégias principais são: Escrever (salvando contexto externamente via blocos de anotações e memórias), Selecionar (trazendo contexto relevante para a janela), Comprimir (reduzindo o tamanho do contexto mantendo a informação) e Isolar (separando o contexto entre vários agentes para evitar interferência e gerenciar a complexidade).
Agentes fazem múltiplas chamadas de ferramentas em sequência, e cada saída de ferramenta é reinserida na janela de contexto da LLM. Sem gerenciamento adequado de contexto, esse acúmulo de feedback de ferramentas pode rapidamente exceder a janela de contexto, aumentar drasticamente os custos e degradar a performance devido à deterioração do contexto e outros modos de falha.
O FlowHunt fornece ferramentas de automação de fluxo de trabalho que ajudam a gerenciar a execução dos agentes, o fluxo de contexto e o gerenciamento de estado. Ele permite implementar estratégias de engenharia de contexto como descarregamento, compressão e isolamento dentro dos fluxos de trabalho dos seus agentes, reduzindo custos de tokens e melhorando a confiabilidade.
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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