инструментами, памятью и состоянием. RAG привлекает внешние знания, протокол MCP (Model Context Protocol) стандартизирует подключения к данным и инструментам, а контекстный инжиниринг решает, как собрать всё это в контекст для следующего шага агента. Контекст агента состоит из нескольких уровней: запрос пользователя, системный промпт, инструменты, примеры (few-shot), данные из RAG, история сообщений и вызовы инструментов, память и текущее состояние (черновик). Хотя современные LLM имеют большие контекстные окна, в отчёте Chroma «Контекстная гниль» показано, что по мере роста используемого контекста качество может снижаться даже на простых задачах. Дрю Бройнинг выделил четыре типичных сценария сбоя контекста: отравление контекста (ошибка попадает в контекст и повторяется), отвлечение контекста (необходимая информация теряется среди нерелевантных данных), путаница контекста (модель путается среди похожих инструментов/документов) и конфликт контекста (противоречивые данные без правил приоритета). LangChain предлагает четыре действия для управления контекстом: запись (сохранение важной информации во внешнее состояние), выбор (выбор релевантного содержимого), сжатие (сжатие) и изоляция (перенос в отдельный контекст).