Контекстная инженерия: что это, как работать с контекстом LLM-агентов и почему за это платят
Anthropic
OpenAI
Google/DeepMind
Alibaba/Qwen
LangChain
Контекстная инженерия — это набор приёмов для сбора и поддержания оптимального контекста при работе LLM. Она отличается от промпт-инжиниринга (отвечает только за инструкцию) и дополняет RAG (доставка знаний) и MCP (подключение инструментов). В статье разобраны слои контекста агента, четыре типичных сценария сбоя (отравление, отвлечение, путаница, конфликт) и подход к управлению контекстом через write, select, compress, isolate.
Контекстный инжиниринг — это набор стратегий по сбору и поддержанию оптимального контекста во время вывода большой языковой модели (LLM), где оптимальный контекст — это минимальный набор полезных токенов. Он отличается от промпт-инжиниринга, который занимается только инструкциями, тогда как контекстный инжиниринг управляет всем, что модель получает вместе с инструкцией: историей, документами,
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб NLP —
оригинал