В течение последних лет все, кто работает с искусственным интеллектом, активно осваивали новую профессию — prompt engineer («инженер запросов»). Казалось, что именно создание точных инструкций для нейросетей — главное искусство нашего времени. Но времена меняются, и на арену выходит совершенно иная дисциплина — контекст-инжиниринг (context engineering).
Так о чём же идёт речь и почему именно контекст становится ключевым фактором успеха?
🌌 Что такое «контекст» в ИИ?
Контекст — это не просто то, что вы пишете в одном сообщении нейросети. Это вся совокупность информации, доступной модели перед тем, как она даст ответ:
📋 Инструкции и системные промпты
Это «правила игры», которые помогают модели понять, как нужно вести себя в определённой ситуации.
💬 Запрос пользователя (user prompt)
Непосредственная задача, поставленная человеком.
🧠 Краткосрочная память (история разговора)
Что уже обсуждалось, какие были ответы и реакции, — всё это модель должна учитывать при генерации следующего шага.
📚 Долгосрочная память (накопленный опыт)
Это база знаний, которая накапливается с каждым взаимодействием, и позволяет учитывать предпочтения, прошлые успехи или неудачи.
🔎 Актуальная внешняя информация (RAG — retrieval-augmented generation)
Свежие данные из внешних источников: документов, веб-страниц, баз данных, API.
🛠️ Доступные инструменты
Функции, которые может вызвать нейросеть — отправка письма, проверка календаря, поиск данных и т.д.
📐 Структурированный вывод
Формат, в котором модель должна представить результат — например, JSON-объект или таблица.
🚀 От простых демо к «волшебству»
Автор оригинальной статьи, Филипп Шмид, прекрасно демонстрирует разницу между простым подходом и контекст-инжинирингом на примере ежедневной задачи — организации встречи.
Представьте, вы получаете сообщение:
«Привет, есть минутка завтра созвониться?»
🔸 «Дешёвый демо-агент» видит только само сообщение и отвечает формально, сухо:
«Спасибо за сообщение. Завтра удобно, в какое время?»
🔹 «Магический агент», снабжённый богатым контекстом, перед ответом учитывает:
📅 ваш календарь, где видно, что день занят встречами,
📧 историю переписки, чтобы выбрать нужный тон общения,
👥 список контактов, чтобы понять важность собеседника,
📨 доступные инструменты (отправка приглашений).
Ответ получается совсем другим:
«Привет, Джим! Завтра у меня весь день встречи. В четверг утром есть окно — отправил тебе приглашение, подтверди, если подойдёт».
В этом ответе и есть «магия» — не в самой модели, а в контексте, с которым она работает.
⚙️ Почему контекст важнее промпта?
Prompt-инжиниринг всегда был ограничен — он концентрировался только на создании идеальной формулировки одного сообщения. Контекст-инжиниринг решает проблему комплексно:
🌀 Динамичность вместо статичности
Контекст создаётся в реальном времени, учитывая текущие обстоятельства и задачи. Он меняется в зависимости от ситуации.
🎯 Точность и уместность
Нейросеть получает не просто «информацию», а ровно ту, которая ей нужна сейчас. Избыток информации также вреден, как и её недостаток («Garbage in — Garbage out»).
📦 Форматирование информации
Как именно предоставляется информация — тоже критически важно. Вместо простого «дампа» данных модели нужны чётко структурированные и понятные сведения.
🔮 Как реализовать контекст-инжиниринг технически?
Реализация этой идеи требует интеграции разных систем:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Системы поиска и извлечения актуальной информации в реальном времени (например, запросы к внешним API, базы данных и ElasticSearch). - Memory Stores
Системы хранения краткосрочной и долгосрочной памяти, например Redis, Pinecone или другие векторные базы данных, которые позволяют нейросети быстро обращаться к накопленному опыту. - Tooling APIs
API-интерфейсы для интеграции инструментов вроде Google Calendar, Slack, Email и пр. - Dynamic Prompt Templates
Шаблонизация запросов, которая адаптируется в зависимости от текущих обстоятельств. - Schema Enforcement
Системы проверки и контроля структуры вывода, например, Pydantic или JSON Schema, чтобы гарантировать предсказуемость результата.
🌟 Мнение автора статьи: контекст — это будущее ИИ
На мой взгляд, контекст-инжиниринг — это не просто очередной модный термин, а настоящая революция в подходе к созданию эффективных AI-продуктов.
Нейросети сегодня настолько мощны, что способны решать практически любые задачи, если дать им правильные «исходные данные». Проблема уже не в недостаточной «умности» моделей, а в том, что мы даём им неверные или неполные контексты.
В ближайшие годы ключевым навыком станет именно умение интегрировать и структурировать информацию, предоставлять модели идеальные условия для решения задач. Это откроет путь к совершенно новым, «магическим» приложениям ИИ, которые будут чувствовать нас гораздо лучше и точнее, чем любые существующие системы.
📖 Ссылки и источники:
🔗 Оригинальная статья Филиппа Шмида о контекст-инжиниринге
🗝️ Итак, помните: будущее за тем, кто сможет управлять контекстом. В конце концов, даже самое гениальное решение теряет смысл без правильно сформулированной задачи.