Контекст-инженеры заменят промпт-инженеров?

→ Хабр

Разбор концепции, которая заменяет промпт-инженерию в работе с агентами.

Последний месяц начали разгонять новый термин «контекстной инженерии». По мне это звучит так же странно как и промпт-инженер. Это неотъемлемая часть всего процесса по работе с LLM: как задавать вопросы LLM, какие данные загружены в LLM, какие инструменты подключены, на сколько качественно LLM умеет отвечать на вопросы, требуется ли разбивать запросы к LLM на части и пр.
С таким трендом вангую появление контекст-куалити-инженера (понимает как оценивать качество ответов и что требует улучшения) и чейн-аналитикс-инженера (понимает как правильно настроить последовательность запросов к LLM для повышения качества)

⭕️ Суть подхода:
— Контекст = всё, что модель видит перед генерацией ответа
— Включает инструкции, память, RAG, инструменты, формат вывода
— Динамически создаётся под конкретную задачу
— Фокус на системе, а не на статичном промпте

🔸 Пример трансформации:
— Простой агент: видит только запрос пользователя
— «Волшебный» агент: анализирует календарь, историю, контакты
— Результат: от роботизированного к естественному общению
— Код собирает информацию, а не пытается быть умнее.

🔹 Преимущества подхода:
— Предоставляет правильную информацию в нужное время
— Адаптируется к специфике каждой задачи
— Улучшает качество ответов без обновления модели
— Снижает количество ошибок и неточностей

◾️ Ключевые принципы:
— Формат представления информации критически важен
— Краткие резюме эффективнее сырых данных
— Междисциплинарный подход к проектированию
— Понимание бизнес-контекста определяет успех

→ Все статьи 👀