База Context Engineering: Сборка AI-агентов

Начинаем большую линию по Context Engineering. Я хочу вместе с вами спокойно разобрать тему контекстного инжиниринга.

Если по-простому: это не про «найти волшебный промпт». Это про то, как собрать для AI-агента нормальную рабочую среду:

  • Задачу и роль
  • Источники и память
  • Инструменты и ограничения
  • Проверку результата и правила остановки

Профессия и сам навык Context Engineer ещё только формируются. Поэтому мы не будем делать вид, что «всё уже понятно». Будем идти честно: смотреть источники, разбирать примеры, проверять на практике и собирать свою рабочую карту.

Что планируем пройти:

Блок 1. От промпта к контексту

  1. <strong>Почему появился Context Engineering:</strong> Почему одного промпта стало мало, когда AI начал не просто отвечать, а выполнять задачи.
  2. <strong>Как LLM видит задачу:</strong> Модель, токены, контекстное окно и ограничения простым языком.
  3. <strong>Prompt Engineering как базовый слой:</strong> Почему…
🔒

Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ, чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.

Войти Вступить / купить доступ