🧠 Контекст-инжиниринг для AI-агентов: 5 ключевых принципов

На выходных посмотрел очень интересный видео-подкаст с участием Лэнса Мартина из LangChain (автора самой популярной открытой версии Deep Research), в котором обсуждались вопросы управления контекстом в агентах - искусство давать LLM ровно тот контекст, который нужен для следующего агентного шага 🎯 Не обошлось и без сравнения моно- и мульти-агентных подходов (см. заметку)

Ниже привожу краткие тезисы, а на скрепке подготовил видео-нарезку основных тезисов с субтитрами на русском языке (8 минут).
Более полная интерактивная версия конспекта доступна по ссылке (а классический вариант конспекта здесь)

🔧 Пять столпов контекст-инжиниринга:

1️⃣ Offloading (Выгрузка)
• Не тащить всё в контекст — сохранять данные отдельно
• В историю записывать краткие сводки с возможностью подгрузки
• Экономия токенов и денег 💰

2️⃣ Context Isolation (Изоляция)
• Мультиагенты хороши для "чтения", один агент — для "письма"
• Параллельные задачи изолировать, связанные — объединять

3️⃣ Retrieval (Извлечение)
• llm.txt с качественными описаниями часто лучше сложного RAG
• Агентный поиск без индексации может превосходить векторный поиск
• Ключ успеха — хорошие описания файлов 📝

4️⃣ Reducing Context (Сжатие)
• Суммаризация на границах инструментов
• Баланс между экономией токенов и потерей информации
• Сохранять возможность восстановить исходник

5️⃣ Caching (Кеширование)
• Снижает стоимость и задержки
• Не решает проблему "context rot" от длинного контекста ⚠️

🔍 Context rot — деградация качества ответов LLM при слишком длинном контексте. Модель "теряется" в большом объёме информации и хуже понимает, что важно для текущей задачи 📉

💡 Практические инсайты:

• Работа с памятью через человека — пользователь явно сохраняет важное, система учится предпочтениям
• Горький урок AI — используй структурный подход сегодня, но будь готов отказаться от него завтра
• MCP-стандарты снижают когнитивную нагрузку

⚡️ Золотые правила:
• Избегай наивного накопления всего контекста
• Качественная суммаризация лучше агрессивного сжатия
• Простые решения часто превосходят сложные
• Фреймворки должны легко "разбираться"

Философия: "Добавляй структуру, чтобы работало сегодня, и будь готов отказаться от нее завтра" 🚀

P.S. мне также очень понравились ссылки на дополнительные материалы в описании к ролику, некоторые из них я включил в эту заметку

@llm_notes

#context_engineering #agents #langchain #langgraph #llm_optimization

🧠 Контекстная инженерия для AI-агентов: практические уроки от LangChain и Manus

В этот вторник на youtube канале Langchain опубликовали, пожалуй, один из лучших глубоких разборов контекстной инженерии в сети — часовой мастер-класс с реальными инсайтами от LangChain и Manus. Рассматриваются продвинутые техники для AI-агентов: выгрузка, сжатие и изоляция контекста, плюс свежий взгляд на многоуровневые пространства действий. Много практических выводов, никакой воды.
В продолжении темы подкаста про "Контекст-инжиниринг для AI-агентов: 5 ключевых принципов", который я разбирал в заметках ранее, команды LangChain и Manus провели детальный разбор одной из ключевых проблем современных AI-агентов — управления контекстом. Делюсь главными выводами.

🔍 Суть проблемы

AI-агенты накапливают огромное количество контекста через вызовы инструментов. Типичная задача требует ~50 вызовов, продакшн-агенты могут делать сотни ходов. При этом производительность моделей падает с ростом контекста — классический парадокс.

⚙️ Пять основных подходов к решению:

🔸 Выгрузка контекста — перенос данных в файловую систему вместо хранения в истории сообщений

🔸 Сокращение контекста — суммирование или сжатие информации (Claude 4.5 уже поддерживает из коробки)

🔸 Извлечение контекста — индексирование + семантический поиск vs простые файловые инструменты

🔸 Изоляция контекста — разделение между под-агентами с собственными контекстными окнами

🔸 Кэширование контекста — переиспользование вычислений

💡 Практические находки от Manus:

Компактизация vs Суммирование
• Компактизация — обратимое сжатие (убираю данные, которые можно восстановить из файлов)
• Суммирование — необратимое, но с сохранением ключевой информации в файлах

Многоуровневое пространство действий
1️⃣ Вызов функций — базовые атомарные операции
2️⃣ Утилиты песочницы — предустановленные команды Linux
3️⃣ Пакеты и API — Python-скрипты для сложных вычислений

Два паттерна изоляции контекста:
• Коммуникация — под-агент получает только инструкцию
• Разделение памяти — под-агент видит всю историю, но имеет свой промпт

📊 Практические советы:

• Используй структурированные схемы вместо свободного суммирования
• Приоритизируй форматы на основе строк для удобства grep/поиска
• Не превышай ~30 инструментов в контексте
• Тестируй архитектуру переключением между моделями разной силы
• Избегай чрезмерной инженерии — простота часто работает лучше

🎯 Главный вывод

Контекстная инженерия — это баланс между конфликтующими целями. Цель не в создании сложных систем, а в упрощении работы модели. Самые большие улучшения часто приходят от удаления лишнего, а не добавления нового.

📹 Дополнительно

• Оригинальное видео (1 час) по ссылке
• Краткая (7 мин) видео-нарезка основных тезисов обсуждения - прикрепил к заметке
• Интерактивный транскрипт с исходниками презентаций здесь (очень рекомендую хотя бы "пробежаться глазами" если нет времени смотреть оригинальное видео - там много интересных инсайтов)

@llm_notes

#context_engineering #agents #langchain #prompt_engineering #llm_optimization #manus #transcript