Context Engineering for Agents

Провожу себе аналог с пропагандой. Тебе нужно, чтобы в нужный момент модель знала то что ты хочешь и не обращала внимание на все остальное😑 И в итоге сделала то что ты ее просишь

В отличие от простого prompt-инженеринга, контекст передается и меняется в ходе диалога. Можно сравнить с оперативной памятью в ПК

Весь контекст можно разбить на 4 части:

• I (информация)
• S (состояние)
• T (инструменты)
• F (формат)

И к этому прикрепляются паттерны архитектуры:

• RAG. Retrieved-Augumented Generation. Найти и обработать нужный участок информации. Отобрать и применить нужную информацию.
• CAC. Context-Aware Compute. Это про распознание контекста человека (восприятие, рассуждение, адаптация, персонализация)

Когда каждый агент научился работать с контекстом, дальше идут инструменты и практики как это все реализовать и поставить на highload рельсы