Если бы AI приходил на собеседование с резюме в три тома, ему всё равно потребовался гид по офисным тайнам — да, это шутка, но почти правда. Агенту нужны не только числа и таблицы: он просит «контекст» — ту самую невидимую ткань корпоративной культуры, процессов и настроек приложений, которую люди впитывают с годами. Контекстная инженерия — это искусство и наука упаковать этот багаж так, чтобы модель поняла, что важно, а что — шум.
Нужно помнить: контекст бывает разным. Культурные материалы — маркетинг, годовые отчёты, тестимониалы — обычно неструктурированные, но дают голос и тон компании. Процессы — диаграммы, описания ролей и ручные шаги — определяют поведение агента в рамках задач. А конфигурация приложений и метаданные — это то, как связаны данные и бизнес-логика; они должны быть точными и, по возможности, структурированными.
Хорошая новость — многое уже есть в компании. Плохая — информация разбросана, противоречива и занимает слишком много токенов. Решение — сфокусировать контекст под конкретную роль агента: какие приложения он затрагивает, какие шаги выполняет, какие решения принимает. Это позволяет избежать «переполнения» контекстного окна и снизить число галлюцинаций.
Три практических шага
- Задокументируйте область задачи агента: процесс от начала до конца и ожидаемый результат.
- Выберите критический контекст: культура, связанные процессы, метаданные приложений; проверьте актуальность и владельцев.
- Отформатируйте и сохраните контент в платформах, которые умеют интеллектуально курировать, транскрибировать и тегировать данные для моделей.
Контекстная инженерия — это не магия, а систематическая работа: собрать, уточнить, отдать модели ровно то, что нужно. И да, российские инженеры и математики с их глубокой школой алгоритмического мышления часто привносят в эту практику именно ту точность и педантичность, которые так нужны в эпоху агентного AI.
Источник и подробности: оригинальная статья ZDNet и соавтор Ian Gotts.