Не грузите агенту всё заранее
Есть подход, который кажется разумным, а в длинной сессии работает против вас. Собрать заранее всё, что может пригодиться и вывалить агенту в контекст на старте. Всю документацию, все инструкции, описания всех подключённых инструментов.
Отрасль от этого подхода отходи.
Подгружайте по требованию. Агент получает способ достать данные: список файлов, поиск, вызов инструмента. Что нужно для текущего шага, то он и читает.
Это называется прогрессивным раскрытием и работает в скиллах. У каждого скилла есть короткая шапка с названием и описанием, и на старте агент читает только её. Полный текст скилла подтягивается тогда, когда агент решил, что он относится к задаче.
В промпте держите только то, что нужно в каждой задаче. Соглашения команды, правила проекта, стиль ответов. Всё остальное лежит рядом и подгружается по требованию.
Но это лишние шаги: агент сначала ищет, потом читает, потом делает. Вы меняете токены на задержку и в коротких задачах это может не окупиться.
Источники:
1) Anthropic, Effective context engineering for AI agents
2) Документация Anthropic про Agent Skills и прогрессивное раскрытие
Есть подход, который кажется разумным, а в длинной сессии работает против вас. Собрать заранее всё, что может пригодиться и вывалить агенту в контекст на старте. Всю документацию, все инструкции, описания всех подключённых инструментов.
Отрасль от этого подхода отходи.
Подгружайте по требованию. Агент получает способ достать данные: список файлов, поиск, вызов инструмента. Что нужно для текущего шага, то он и читает.
Это называется прогрессивным раскрытием и работает в скиллах. У каждого скилла есть короткая шапка с названием и описанием, и на старте агент читает только её. Полный текст скилла подтягивается тогда, когда агент решил, что он относится к задаче.
В промпте держите только то, что нужно в каждой задаче. Соглашения команды, правила проекта, стиль ответов. Всё остальное лежит рядом и подгружается по требованию.
Но это лишние шаги: агент сначала ищет, потом читает, потом делает. Вы меняете токены на задержку и в коротких задачах это может не окупиться.
Источники:
1) Anthropic, Effective context engineering for AI agents
2) Документация Anthropic про Agent Skills и прогрессивное раскрытие