هندسة السياق: ما هي، كيفية العمل مع سياق وكلاء LLM، ولماذا تحصل على أجر مقابل ذلك

هندسة السياق (Context Engineering) هي مجموعة من الاستراتيجيات لجمع السياق الأمثل والحفاظ عليه أثناء الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، حيث يُقصد بالسياق الأمثل المجموعة الدنيا من الرموز (tokens) المفيدة. وتختلف هندسة السياق عن هندسة التوجيهات (Prompt Engineering) التي تقتصر على التعامل مع التعليمات فقط، في حين تُدير هندسة السياق كل ما يتلقاه النموذج إلى جانب التعليمة: التاريخ، والمستندات، والأدوات، والذاكرة، والحالة. فتقنية الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) توفر المعرفة الخارجية، وبروتوكول سياق النموذج (MCP) يوحّد طريقة الاتصال بالبيانات والأدوات، بينما تتولى هندسة السياق مهمة تحديد كيفية تجميع كل هذا في سياق واحد يُستخدم في الخطوة التالية للوكيل (Agent). يتكوّن سياق الوكيل من عدة طبقات: استعلام المستخدم، والتوجيه النظامي (System Prompt)، والأدوات، والأمثلة القليلة (Few-shot Examples)، والبيانات المستخرجة عبر RAG، وسجل الرسائل واستدعاءات الأدوات، والذاكرة، والحالة الراهنة (المسودة المؤقتة أو Scratchpad). ورغم أن النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة تتمتع بنوافذ سياق واسعة، فإن تقرير "Context Rot" الصادر عن شركة Chroma أظهر أن جودة الأداء يمكن أن تتراجع مع اتساع السياق المستخدم، حتى في المهام البسيطة. حدد درو برونيغ (Drew Breunig) أربعة سيناريوهات نموذجية لفشل السياق: تسمم السياق (context poisoning)، وفيه يدخل خطأ إلى السياق ثم يتكرر؛ وتشتيت السياق (context distraction)، حيث تضيع المعلومات الضرورية وسط بيانات غير ذات صلة؛ وارتباك السياق (context confusion)، إذ يصاب النموذج بالحيرة بين أدوات أو مستندات متشابهة؛ وتضارب السياق (context clash)، ويحدث عند وجود بيانات متعارضة دون قواعد واضحة للأولوية. وتقترح شركة LangChain أربعة إجراءات لإدارة السياق: الكتابة (write)، أي حفظ المعلومات المهمة في حالة خارجية؛ والاختيار (select)، أي انتقاء المحتوى ذي الصلة؛ والضغط (compress)، أي تلخيص السياق وتقليص حجمه؛ والعزل (isolate)، أي نقل جزء من السياق إلى سياق منفصل.