Află cum să proiectezi contextul pentru agenți AI gestionând feedback-ul uneltelor, optimizând utilizarea tokenilor și implementând strategii precum offloading, compresie și izolare pentru a construi agenți de producție care performează fiabil la scară.
Construirea de agenți AI care funcționează în mod fiabil în producție este fundamental diferită de realizarea unor simple aplicații de chat. În timp ce modelele de chat operează cu o fereastră de context relativ statică—în principal mesajul utilizatorului și instrucțiunile de sistem—agenții se confruntă cu o provocare mult mai complexă. Agenții fac apeluri de unelte în buclă, iar fiecare ieșire a uneltei devine parte din contextul pe care LLM-ul trebuie să îl proceseze la următorul pas. Această acumulare dinamică de context creează ceea ce mulți practicieni numesc acum „problema ingineriei contextului”. Pe măsură ce tot mai multe echipe au început să construiască agenți în 2024, a apărut o realizare comună: gestionarea contextului nu este o sarcină trivială. Este, probabil, cea mai critică provocare inginerească atunci când construiești agenți de nivel producție. Acest articol explorează principiile, strategiile și tehnicile practice de inginerie a contextului care te vor ajuta să construiești agenți care scalează eficient, își mențin performanța și țin costurile sub control.
Ingineria contextului reprezintă o schimbare fundamentală în modul în care ne gândim la construcția sistemelor AI. Termenul a fost popularizat de Andrej Karpathy, care a definit-o drept „arta și știința delicată de a umple fereastra de context cu exact informațiile potrivite pentru următorul pas.” Această definiție surprinde un aspect esențial: fereastra de context a unui LLM este ca RAM-ul unui calculator—are o capacitate limitată, iar ceea ce introduci în ea afectează direct performanța. La fel cum un sistem de operare gestionează atent ce date intră în RAM-ul procesorului, inginerii care construiesc agenți trebuie să selecteze cu grijă ce informații ajung în fereastra de context a LLM-ului la fiecare pas de execuție.
Conceptul a apărut dintr-o experiență comună în comunitatea de inginerie AI. Când dezvoltatorii au început să construiască agenți în mod serios, au descoperit că abordarea naivă—alimentarea tuturor ieșirilor uneltelor în istoricul mesajelor—a dus la probleme catastrofale. Un dezvoltator care construiește un agent pentru cercetare profundă, de exemplu, poate descoperi că o singură rulare consumă 500.000 de tokeni, costând 1–2 dolari per execuție. Aceasta nu era o limitare a arhitecturii agentului, ci un eșec de a proiecta corect contextul. Problema nu se rezumă doar la depășirea limitei ferestrei de context, deși și aceasta este o preocupare. Cercetări de la Chroma și alții au documentat fenomenul numit „context rot”—o situație în care performanța LLM-ului se degradează pe măsură ce lungimea contextului crește, chiar dacă modelul are teoretic capacitatea pentru mai mulți tokeni. Asta înseamnă că introducerea orbească a mai multor informații în fereastra de context nu doar că costă mai mult, ci chiar înrăutățește performanța agentului.
Ingineria contextului se aplică pe trei tipuri principale de context cu care lucrează agenții: instrucțiuni (prompturi de sistem, memorii, exemple few-shot, descrieri de unelte), cunoștințe (fapte, informații istorice, expertiză de domeniu) și unelte (feedback din apelurile de unelte și rezultatele lor). Fiecare dintre acestea necesită abordări inginerești diferite, iar provocarea constă în orchestrarea eficientă a tuturor trei tipurilor pe măsură ce agentul execută zeci sau chiar sute de pași.
Importanța ingineriei contextului nu poate fi supraestimată pentru oricine construiește agenți la scară. Gândește-te la amploarea sistemelor moderne de agenți: sistemul de cercetare multi-agent al Anthropic operează cu agenți care fac sute de apeluri de unelte pe task. Cercetările Cognition privind arhitectura de agent au arătat că agenții de producție tipici desfășoară conversații cu sute de runde. Când înmulțești numărul de apeluri de unelte cu costul în tokeni al fiecărei ieșiri, înțelegi rapid de ce managementul contextului este principala sarcină a inginerilor care construiesc agenți AI. Fără o inginerie corectă a contextului, agentul tău devine neviabil economic și nesigur tehnic.
Argumentul economic este simplu. Dacă fiecare rulare de agent costă 1–2 dolari din cauza consumului excesiv de tokeni și rulezi mii de agenți zilnic, ajungi la mii de dolari pe zi—costuri care ar putea fi eliminate printr-o mai bună gestionare a contextului. Dar și argumentul privind performanța este la fel de convingător. Pe măsură ce contextul devine mai lung, LLM-urile experimentează multiple moduri de eșec. Context poisoning apare când o halucinație sau o eroare de la un pas anterior ajunge în context și influențează toate deciziile ulterioare. Context distraction apare când volumul mare de informații copleșește capacitatea modelului de a se concentra pe task. Context confusion apare când informații superflue influențează răspunsurile în moduri neașteptate. Context clash apare când diferite părți ale contextului se contrazic, creând ambiguitate despre ce ar trebui să facă agentul în continuare. Acestea nu sunt probleme teoretice—sunt moduri de eșec documentate pe care echipele le întâmpină frecvent când construiesc agenți fără inginerie corectă a contextului.
Riscurile sunt deosebit de mari pentru agenții care rulează mult timp. Un agent care trebuie să cerceteze un subiect complex, să scrie cod, să îl depaneze și să itereze poate face 50–100 de apeluri la unelte. Fără inginerie a contextului, istoricul mesajelor ar crește pentru a include toate rezultatele intermediare, tot output-ul de debugging, toate încercările eșuate. Agentul ar încerca să ia decizii înecat în informații istorice irelevante. Cu inginerie corectă a contextului, agentul păstrează doar informația necesară pentru pasul curent, îmbunătățind dramatic atât performanța, cât și eficiența costurilor.
O sursă comună de confuzie este relația dintre ingineria de prompt și ingineria contextului. Acești termeni sunt înrudiți, dar distincți, iar înțelegerea diferenței este crucială pentru construirea de agenți eficienți. Ingineria de prompt, în sensul său tradițional, se referă la crearea atentă a promptului inițial—mesajul de sistem și mesajul utilizatorului—pe care îl trimiți unui model de limbaj. Când lucrezi cu ChatGPT sau Claude într-o interfață de chat, petreci timp optimizând acel prompt inițial pentru a obține rezultate mai bune. Poate rafinezi instrucțiunile, adaugi exemple, clarifici formatul dorit al output-ului. Aceasta este ingineria de prompt și rămâne importantă.
Ingineria contextului este un concept mai larg care include ingineria de prompt, dar merge mult dincolo de aceasta. Ingineria contextului se aplică în mod special agenților, unde contextul nu este static—este dinamic și evoluează. Cu un model de chat, mesajul uman este inputul principal, iar cea mai mare parte a efortului inginereasc se duce în redactarea acelui mesaj. Cu un agent, jocul este fundamental diferit. Agentul primește context nu doar din cererea inițială a umanului, ci și din apelurile de unelte care se execută pe parcursul traseului agentului. La fiecare pas al execuției, un nou context apare din output-ul uneltei. Acest lucru creează o problemă în cascadă: dacă incluzi naiv toată ieșirea uneltelor în istoricul mesajelor, fereastra ta de context crește exponențial cu fiecare pas.
Gândește-te astfel: ingineria de prompt înseamnă optimizarea condițiilor inițiale. Ingineria contextului înseamnă gestionarea întregului flux de informații pe parcursul ciclului de viață al agentului. Include decizii despre ce output-uri de unelte să incluzi, cum să le rezumi, când să comprimi istoricul mesajelor, dacă să externalizezi informația în stocare externă și cum să structurezi starea agentului pentru a minimiza contextul irelevant. Ingineria de prompt este o subcomponentă a ingineriei contextului. Instrucțiunile de sistem și cele ale utilizatorului sunt în continuare importante—fac parte din contextul care trebuie inginerit. Dar ingineria contextului cuprinde și toate strategiile pentru gestionarea contextului dinamic ce se acumulează pe măsură ce agentul execută.
Cel mai practic cadru pentru ingineria contextului se împarte în patru strategii complementare: write, select, compress și isolate. Aceste strategii pot fi implementate individual sau combinate și formează fundația modului în care agenții de producție gestionează eficient contextul. Înțelegerea fiecărei strategii și cunoașterea momentului potrivit pentru aplicare sunt esențiale pentru construirea de agenți care scalează.
Strategia „write” implică salvarea contextului în afara ferestrei de context, astfel încât acesta să fie disponibil agentului, dar să nu consume tokeni în istoricul mesajelor. Aceasta este, poate, cea mai puternică tehnică de inginerie a contextului, deoarece abordează direct problema acumulării de tokeni. În loc să incluzi toate ieșirile de unelte în istoricul mesajelor, le scrii într-un sistem extern și păstrezi doar o referință sau un rezumat în context.
Scratchpad-urile sunt o implementare a acestei strategii. Conceptul este inspirat din modul în care oamenii rezolvă probleme complexe—ne luăm notițe, scriem rezultate intermediare și revenim la ele la nevoie. Agenții pot face același lucru. Sistemul multi-agent al Anthropic oferă un exemplu clar: agentul LeadResearcher salvează planul în memorie la începutul taskului. Acest lucru este crucial deoarece, dacă fereastra de context depășește 200.000 de tokeni, va fi trunchiată, iar pierderea planului ar fi catastrofală. Prin scrierea planului într-un scratchpad, agentul se asigură că această informație critică persistă chiar dacă fereastra de context se umple. Scratchpad-urile pot fi implementate în diverse moduri: ca un apel de unealtă care scrie în sistemul de fișiere, ca un câmp în obiectul de stare al agentului (ca în LangGraph) sau ca înregistrări într-o bază de date. Esențial este ca informația să fie stocată extern și să poată fi recuperată la nevoie.
Memoriile extind acest concept pe parcursul mai multor sesiuni sau threaduri. Dacă scratchpad-urile ajută agentul să rezolve o singură sarcină, memoriile îi permit să învețe și să se îmbunătățească în timp, pe mai multe taskuri. Framework-ul Reflexion a introdus ideea de reflecție—după fiecare tură de agent, acesta generează un rezumat a ceea ce a învățat și îl stochează ca memorie. Generative Agents a dus conceptul mai departe, sintetizând periodic memorii din colecții de feedback-uri din trecut. Aceste concepte au ajuns în produse populare precum ChatGPT, Cursor și Windsurf, care auto-generează memorii pe termen lung ce persistă între sesiuni. Un agent poate stoca memorii episodice (exemple de comportament dorit), memorii procedurale (instrucțiuni despre cum să facă lucruri), și memorii semantice (fapte și cunoștințe de domeniu). Prin scrierea acestor memorii extern, agentul poate menține o bază de cunoștințe bogată fără a umfla fereastra de context.
Provocarea strategiei write este să decizi ce să scrii și cum să organizezi informația. Nu vrei să scrii tot—ar contrazice scopul. Vrei să salvezi informațiile utile pentru pași viitori, dar care nu sunt necesare imediat. Pentru un agent de cercetare profundă, poți salva articolele integrale pe disc și păstra doar un rezumat în context. Pentru un agent de cod, poți salva codul complet în sistemul de fișiere și păstra doar fișierul curent editat în context. Esențial este să fii selectiv în privința a ceea ce scrii și să te asiguri că ceea ce rămâne în context este suficient pentru ca agentul să știe ce a fost salvat și cum poate fi recuperat dacă este nevoie.
Strategia „select” se referă la alegerea contextului care este inclus în istoricul mesajelor la fiecare pas. Aici agentul decide ce informație îi trebuie efectiv pentru decizia curentă. Dacă ai salvat contextul în stocare externă, ai nevoie de un mecanism pentru a selecta ceea ce readuci când devine relevant. Poate fi la fel de simplu ca agentul să facă un apel de unealtă pentru a citi un fișier sau poate fi mai sofisticat, folosind embeddings sau knowledge graphs pentru a găsi informații semantic relevante.
Pentru scratchpad-uri, selecția este adesea directă. Agentul poate citi scratchpad-ul ori de câte ori are nevoie să consulte planul sau notițele anterioare. Pentru memorii, selecția este mai complexă. Dacă un agent a acumulat sute de memorii pe parcursul multor sesiuni, nu le poate include pe toate în context. În schimb, trebuie să le selecteze pe cele mai relevante. Aici embeddings devin utile. Poți face embedding la fiecare memorie și folosi căutare semantică pentru a găsi cele mai relevante memorii pentru taskul curent. Sistemul de memorii al ChatGPT este un bun exemplu în practică—stochează memorii specifice utilizatorului și le selectează pe cele relevante pentru contextul conversației curente.
Provocarea selecției este să te asiguri că alegi informația potrivită. Dacă selectezi prea puțin, agentului îi lipsesc elemente importante și ia decizii proaste. Dacă selectezi prea mult, revii la problema contextului umflat. Unii agenți folosesc o euristică simplă: includ întotdeauna anumite fișiere sau memorii (precum un fișier CLAUDE.md în Claude Code sau un fișier de reguli în Cursor). Alții folosesc mecanisme mai sofisticate de selecție bazate pe similaritate semantică sau raționament explicit al agentului despre ce este relevant. Cea mai bună abordare depinde de cazul tău de utilizare, dar principiul este clar: fii intenționat în privința contextului inclus la fiecare pas.
Strategia „compress” presupune reducerea dimensiunii contextului, păstrând în același timp informația de care agentul are nevoie. Este diferit de simpla ștergere a contextului—compresia înseamnă rezumare, abstractizare sau reformatare a informației pentru a o face mai concisă. Compresia este deosebit de importantă pentru gestionarea istoricului mesajelor pe măsură ce agentul execută mulți pași. Chiar și cu offloading și selecție, istoricul mesajelor poate crește semnificativ. Compresia ajută la menținerea acestuia la un nivel gestionabil.
O abordare a compresiei este sumarizarea. Când un agent finalizează o fază de lucru, poți sumariza ce s-a întâmplat și înlocui jurnalele detaliate cu rezumatul. De exemplu, dacă un agent a petrecut 10 pași cercetând un subiect și a făcut 10 apeluri de unelte, poți înlocui totul cu un singur rezumat: „A cercetat subiectul X și a descoperit că Y este concluzia-cheie.” Acest lucru păstrează esențialul, reducând dramatic numărul de tokeni. Provocarea este să faci această sumarizare astfel încât să păstrezi recall-ul—agentul trebuie să știe destul despre ce a fost sumarizat pentru a decide dacă trebuie să recupereze detaliile complete.
Cercetarea Cognition despre arhitectura agenților subliniază că sumarizarea merită efort inginereasc consistent. Ei folosesc chiar modele fine-tuned pentru sumarizare, pentru a se asigura că toate informațiile relevante sunt captate. Esențial este să faci prompt engineering atent pentru pasul de sumarizare. Vrei să instruiți modelul de sumarizare să capteze un set exhaustiv de bullet points despre ce e în contextul original, astfel încât agentul să poată decide ulterior dacă are nevoie de detalii suplimentare. Aceasta este diferită de sumarizarea casual—este compresie cu recall ridicat.
O altă tehnică de compresie este delimitarea agenților. În sistemele multi-agent, poți comprima contextul la granița dintre agenți. Când un agent predă munca altuia, nu transmiți întregul istoric de mesaje. În schimb, transmiți un rezumat comprimat a ceea ce s-a realizat și ce trebuie să știe agentul următor. Aici distincția dintre sistemele single-agent și multi-agent devine importantă. Deși sistemele multi-agent introduc complexitate în comunicare, oferă și puncte naturale pentru compresie și izolare a contextului.
Strategia „isolate” implică folosirea mai multor agenți cu contexte separate, nu a unui singur agent cu context monolitic. Aceasta este abordarea multi-agent și este deosebit de utilă pentru taskuri complexe, care se descompun natural în sub-taskuri. Prin izolarea contextului pentru agenți specifici, previi creșterea necontrolată a contextului și permiți fiecărui agent să se concentreze pe rolul său.
Argumentul pentru sistemele multi-agent este convingător din perspectivă de inginerie a contextului. Dacă ai un singur agent care se ocupă de cercetare, scriere și editare, fereastra de context va include informații despre toate cele trei taskuri. Dar atunci când agentul scrie, nu are nevoie de detaliile cercetării în context—are nevoie doar de concluziile-cheie. Când editează, nu are nevoie nici de detaliile cercetării. Folosind agenți separați pentru cercetare, scriere și editare, fiecare context de agent poate fi optimizat pentru taskul său specific. Agentul de cercetare include unelte și context de cercetare. Agentul de scriere include unelte de scriere și concluziile cercetării. Agentul de editare include unelte de editare și draftul de editat. Fiecare context de agent este mai mic și mai focusat.
Provocarea pentru sistemele multi-agent este comunicarea. Când un agent predă munca altuia, trebuie să te asiguri că contextul suficient este transmis. Aici strategia de compresie devine critică. Agentul de cercetare trebuie să comprime concluziile într-o formă pe care agentul de scriere o poate folosi. Agentul de scriere trebuie să comprime draftul astfel încât agentul de editare să poată lucra cu el. Cercetarea Cognition arată că această încărcare de comunicare poate fi semnificativă și că este nevoie de inginerie atentă pentru ca sistemele multi-agent să funcționeze bine. Totuși, când sunt realizate corect, sistemele multi-agent pot reduce dramatic umflarea contextului și pot îmbunătăți performanța generală.
Capabilitățile de automatizare a fluxului de lucru ale FlowHunt sunt deosebit de potrivite pentru implementarea sistemelor multi-agent cu izolare corectă a contextului. Definind fluxuri de lucru clare cu agenți distinși și puncte explicite de predare, poți asigura că contextul este gestionat eficient la fiecare etapă. FlowHunt îți permite să definești starea care trece între agenți, să implementezi compresie la punctele de predare și să monitorizezi utilizarea contextului în întregul sistem de agenți.
A înțelege cele patru strategii este una; a le implementa eficient este altceva. Să trecem printr-un exemplu concret: construirea unui agent de cercetare profundă. O implementare naivă ar face ca agentul să execute o serie de căutări web, să includă toate rezultatele în istoricul mesajelor și să lase agentul să le sintetizeze. Aceasta devine rapid costisitoare și ineficientă. O implementare bine proiectată utilizează toate cele patru strategii.
Mai întâi, agentul va folosi strategia „write” pentru a salva articolele integrale pe disc, pe măsură ce le obține. În loc să includă textul complet în istoricul mesajelor, va păstra doar o referință sau un rezumat. Apoi, va folosi strategia „select” pentru a aduce doar cele mai relevante articole când sintetizează concluzii. În al treilea rând, va folosi strategia „compress” pentru a rezuma concluziile cercetării în bullet points cheie înainte de a trece la următoarea fază. În al patrulea rând, dacă taskul este suficient de complex, poate utiliza și strategia „isolate” având agenți separați pentru cercetare, sinteză și scriere, fiecare cu propriul context optimizat.
Detaliile de implementare contează. Pentru strategia write, trebuie să decizi unde stochezi articolele—sistem de fișiere, bază de date sau vector store. Pentru strategia select, trebuie să decizi cum recuperezi articolele relevante—căutare pe cuvinte cheie, căutare semantică sau raționament explicit al agentului. Pentru strategia compress, trebuie să faci prompt engineering atent pentru pasul de sumarizare, pentru a asigura recall ridicat. Pentru strategia isolate, trebuie să definești granițe clare între agenți și protocoale de comunicare.
Un insight critic din experiența de producție este că ingineria contextului nu este o optimizare unică—este un proces continuu. Pe măsură ce agentul execută, ar trebui să monitorizezi utilizarea contextului, să identifici blocajele și să îmbunătățești iterativ ingineria contextului. Unelte precum LangGraph oferă vizibilitate asupra stării agentului și fluxului de context, făcând mai ușoară identificarea locurilor unde contextul se acumulează inutil. FlowHunt extinde acest aspect oferind vizibilitate la nivelul fluxului de lucru, astfel încât poți vedea cum curge contextul prin întregul tău sistem de agenți și poți identifica oportunități de optimizare.
Construirea de agenți cu context inginerit în producție scoate la iveală provocări care nu sunt evidente din teorie. O provocare comună este „problema selecției contextului”—cum știi ce context este efectiv relevant? Un agent poate avea acces la sute de documente, mii de memorii sau cantități vaste de date istorice. Selectarea subsetului potrivit nu este trivială. Căutarea semantică cu embeddings ajută, dar nu este perfectă. Uneori, cea mai relevantă informație este ceva la care agentul nu s-ar gândi să caute. Unele echipe abordează această problemă făcând ca agenții să raționeze explicit despre contextul necesar, efectuând apeluri de unelte pentru a recupera informații specifice, nu bazându-se doar pe selecție automată. Alții folosesc o combinație de căutare semantică și raționament explicit al agentului.
O altă provocare este „problema calității sumarizării”—cum sumarizezi contextul fără să pierzi informații critice? Un context sumarizat prost poate induce agentul în decizii greșite. Soluția este să investești în pasul de sumarizare. Să faci prompt engineering cu atenție. Să testezi diferite abordări de sumarizare. Să iei în calcul folosirea unui model fine-tuned dacă ai destule date. Să monitorizezi dacă agentul ia decizii care sugerează că îi lipsesc informații importante din contextul sumarizat.
O a treia provocare este „problema comunicării multi-agent”—cum te asiguri că contextul este comunicat eficient între agenți? Aici contează protocoalele explicite. Definește clar ce informații trebuie să transmită fiecare agent către următorul. Folosește formate structurate (de exemplu JSON), nu text liber. Include metadate despre ce este în context, astfel încât agentul receptor să știe cu ce lucrează. Testează protocolul de comunicare cu scenarii realiste pentru a te asigura că funcționează practic.
O inginerie eficientă a contextului necesită măsurare. Trebuie să înțelegi cât context utilizează agentul tău, unde se acumulează și cum îi afectează performanța. Metrici cheie includ totalul de tokeni per rulare, tokeni per pas, utilizarea ferestrei de context și metrici de performanță precum rata de succes a taskului și latența. Monitorizând aceste metrici, poți identifica când ingineria contextului funcționează și când are nevoie de îmbunătățiri.
Utilizarea tokenilor este cea mai evidentă metrică. Monitorizează câți tokeni folosește agentul pe rulare și pe pas. Dacă utilizarea tokenilor crește în timp, e un semn că se acumulează context. Dacă utilizarea este mare raportat la complexitatea taskului, ingineria contextului poate fi îmbunătățită. Costul este o altă metrică importantă—dacă agentul tău e scump de rulat, cel mai probabil contextul este cauza.
Metricile de performanță sunt la fel de importante. Monitorizează dacă agentul ia decizii mai bune sau mai proaste pe măsură ce contextul crește. Dacă performanța se degradează cu context mai lung, este un semn de context rot. Dacă performanța se îmbunătățește prin optimizarea contextului, ai validare pentru abordarea ta. Rata de succes, latența și rata de eroare sunt metrici utile de urmărit.
Capabilitățile analitice ale FlowHunt fac mai ușoară monitorizarea acestor metrici pe fluxurile tale de agenți. Integrând monitorizarea ingineriei contextului direct în platforma ta de workflow, poți vedea rapid cât de eficient funcționează ingineria contextului și poți identifica rapid oportunități de optimizare.
Pe măsură ce tehnologia agenților evoluează, apar pattern-uri tot mai sofisticate. Agenții ambientali, de exemplu, sunt agenți care rulează continuu în fundal, menținând stare și context peste multiple interacțiuni. Acești agenți se confruntă cu provocări unice de inginerie a contextului, deoarece trebuie să mențină context relevant pe perioade lungi fără a produce context bloat. Soluția implică management avansat al memoriei, compresie periodică și izolare atentă a contextului.
Un alt pattern emergent este managementul continuu al contextului—în loc să ingineri contextul o singură dată la începutul execuției agentului, îl rafinezi și optimizezi continuu pe măsură ce agentul rulează. Aceasta poate însemna comprimarea periodică a istoricului mesajelor, eliminarea contextului irelevant sau reorganizarea contextului pentru performanță mai bună. Acest lucru necesită arhitecturi de agent mai sofisticate și unelte mai bune, dar poate îmbunătăți dramatic performanța pentru agenți care rulează pe termen lung.
Aceste pattern-uri avansate sunt încă explorate și rafinate, dar reprezintă viitorul ingineriei agenților. Pe măsură ce agenții devin mai capabili și sunt implementați în scenarii tot mai complexe, ingineria contextului va deveni tot mai sofisticată.
Descoperă cum FlowHunt automatizează fluxurile tale AI și SEO — de la cercetare și generare de conținut la publicare și analiză — totul într-o singură platformă.
Ing
Ingineria contextului este arta și știința de a umple fereastra de context a unui LLM cu exact informațiile potrivite la fiecare pas din traseul unui agent. Implică gestionarea instrucțiunilor, cunoștințelor și feedback-ului uneltelor pentru a optimiza performanța agentului, minimizând în același timp costurile cu tokenii și degradarea performanței.
Ingineria de prompt se concentrează pe crearea mesajelor inițiale de sistem și utilizator pentru modelele de chat. Ingineria contextului este mai largă și se aplică în mod special agenților, unde contextul curge dinamic din apelurile de unelte în timpul execuției agentului. Ea include gestionarea tuturor surselor de context pe parcursul ciclului de viață al agentului, nu doar a promptului inițial.
Cele patru strategii principale sunt: Write (salvarea contextului extern prin scratchpad-uri și memorii), Select (aducerea contextului relevant în fereastră), Compress (reducerea dimensiunii contextului păstrând informația) și Isolate (separarea contextului între mai mulți agenți pentru a preveni interferența și a gestiona complexitatea).
Agenții fac mai multe apeluri de unelte în secvență, iar fiecare ieșire a unei unelte este reintrodusă în fereastra de context a LLM-ului. Fără o gestionare corectă a contextului, această acumulare de feedback de unelte poate depăși rapid fereastra de context, poate crește dramatic costurile și poate duce la degradarea performanței prin context rot și alte moduri de eșec.
FlowHunt oferă unelte de automatizare a fluxului de lucru care ajută la gestionarea execuției agentului, fluxului de context și managementului stării. Îți permite să implementezi strategii de inginerie a contextului precum offloading, compresie și izolare direct în fluxurile de lucru ale agentului tău, reducând costurile cu tokenii și îmbunătățind fiabilitatea.
Arshia este Inginer de Fluxuri AI la FlowHunt. Cu o pregătire în informatică și o pasiune pentru inteligența artificială, el este specializat în crearea de fluxuri eficiente care integrează instrumente AI în sarcinile de zi cu zi, sporind productivitatea și creativitatea.
Construiește agenți AI mai inteligenți cu inginerie de context avansată. FlowHunt te ajută să gestionezi fluxurile de lucru ale agenților, să optimizezi utilizarea tokenilor și să scalezi eficient agenții de producție.
Află cum ingineria contextului optimizează performanța agenților AI prin gestionarea strategică a tokenilor, reducerea supraîncărcării contextului și implementa...
Descoperă cum ingineria contextului transformă dezvoltarea AI, evoluția de la RAG la sisteme gata de producție și de ce bazele de date vectoriale moderne precum...
Învață cum să construiești agenți AI sofisticați cu acces la sistemul de fișiere, să implementezi strategii de context offloading și să optimizezi utilizarea to...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.
