Слушать урок
Глава 6 - Анатомия контекста
AI_Context_Engineering
Не «больше текста», а правильные слои для работы AI-агента. Это руководство по сборке рабочей среды, в которой агент меньше гадает и вовремя останавливается.
Давать агенту кучу документов, переписку за год, старые инструкции и просить «сделать нормально» — плохой подход . Кажется, что мы помогаем, но на деле это перегружает систему.
Симптомы такого подхода:
- Агент путается в устаревших данных.
- Не знает, где факт, а где идея.
- Не понимает, когда нужно остановиться.
Хороший контекст — не самый большой. Он достаточно полный, актуальный, не противоречит себе и помогает проверить результат.
Важно не путать два понятия:
- Context Window (Контекстное окно): То, что модель «видит» в конкретный момент генерации ответа. Это ограниченный объем текста.
- Context System (Контекстная система): Весь рабочий контекст, включая документы в базе знаний (knowledge base), правила в памяти (memory) и данные из инструментов (tools) .
Вывод: Не нужно засовывать всё в контекстное окно. Положите туда то, что нужно для текущего шага, а остальное держите в инструментах, источниках и памяти!
Контекст — это рабочая сборка того, что агенту нужно увидеть, чтобы сделать следующий шаг безопасно и проверяемо. Главная формула: Context = задача + роль + инструкции + источники + память + tools + ограничения + проверка.
- Задача (Task): Отвечает на вопрос «Что конкретно нужно сделать сейчас и зачем?». Если задачи нет, остальные слои контекста начинают работать плохо.
- Роль (Role): Кто выполняет задачу внутри процесса?. Роль — это фильтр восприятия данных. Например, один и тот же регламент продаж агент-тренер будет объяснять простыми словами, агент-аудитор — использовать для поиска нарушений, а юрист…