Контекст внутри AI — как умные агенты Manus учились по правилам жизни, а не по порошку мощности
Откуда начинается боль владельца бизнеса, фрилансера и технического мечтателя
Давай честно. Уже третью ночь подряд я сижу в углу собственной кухни, смотрю на список задач (стыдом видно, лужой расползся по тетрадке), гадаю: как зашить эти бесконечные процессики и вечный ручной труд в подкапотный интеллект агента? Новая мечта этого пятилетия — вместо перелопачивания однообразных писем, консультаций и отчетов, вот буквально кнопкой вызвать умного помощника.
Но сколько я смотрел за кулисы: попытки “plug-and-play” просто оборачиваются рассыпавшимся пазлом. Алгоритмы вроде поставлены, модный нейросетевой движок с “глубоким обучением” включен — а толку мало. Вместо умного агента — унылый болванчик с избытком самоуверенности и хронической потерей памяти. Стоит повести диалог чуть дальше формального “Добрый день!” — ответа нет.
Честно признаться, меня в какой-то момент даже бесить начало: почему десятки кейсов про “обучение AI”, “модели ИИ”, “архитектуру AI” оказываются только картинками на презентациях? Толку нет: интенсивности у модуля на тонну, а смысл теряется где-то между “контекстной информацией” и выхлопом на две строки. Долгосрочная память — мечта, а на практике всё теряется между люфтами “Ой, забыл, о чём был разговор”.
Именно в этой практике, между попыткой научиться хоть чему-то стабильному и реальным внедрением, я набрёл на правду: не сила “умного алгоритма”, а отточенность context engineering решает. Эта мысль сперва даже удивила — мол, технологии шагнули, а фактор стабильной структуры и понятной памяти — рулит.
Почему руководство от Manus выбивает почву из-под старых рецептов
А теперь прямо по горячим следам анализа опыта Manus. Легенда тусовки deep tech — команда, которая ухитрилась построить умных AI-агентов, берущих не числом петабайт, а инженерным здравым смыслом. Для многих звучит шокирующе: реальная оптимизация производительности AI-агентов не делается сияящим циклопическим мозгом, а переводом всего “солевого раствора” задач на правильную работу с контекстом.
Context Engineering как подход у них живет по строгим правилам:
1. KV-кэш — твой новый сейф для мозгов
Казалось бы — очередная “умная фича”. Но все меняется, когда реально внедряешь key-value cache: типовая архитектура AI-агентов тут строится с простого закона — дели память правильно и не мучайся. Я повидал сценарии, где попытки генерировать каждый раз всё заново сжигали бюджет на вычисления и на порядок тормозили систему. Логика Make здесь особенно понравилась своим простым и прозрачным способом процессить ровно то, что не менялось. Минимум лишних оборотов — максимум сосредоточенности в машинном обучении.
KV-кэш перещеголял даже мои ожидания. Один раз детализировал префикс промпта, выбросил все динамические даты, и вдруг услышал внутренний голос: “Эй, расслабься! Теперь ошибки не приходят с каждой перегенерацией, агент не забывает, кем он работает. Потому что ничего в истории запросов не дергается.”
Ни один AI-агент не вытянет долгосрочную память, если его заставлять постоянно вспоминать, какой сегодня день — это сжигает кэш немедленно и лишает его преимуществ. Вот тут уже масштабирование и деплой AI — не теоретическая фраза, а ощущение, что наконец что-то работает на бизнес-скоростях.
2. Отладка идёт итерациями, а не в теории — “стохастический спортивный спуск”
Забудь про “раз и навсегда составленный шаблон”. Context engineering, как показал Manus, сродни качелям: пробуешь, меняешь структуру, чуть перестраиваешь шаблоны, наблюдаешь логику, тестируешь на живых запросах, ищешь локальные оптимумы с упорством маньяка. Все эти “эмпирические методы” — эссенция для тех, кто на самом деле строит автоматизацию, а не умничает в чате.
Я полгода считал, что круче всего собирать интеллект агента на огромном общем контексте. Вилка простая: делает смешнее, но падает стабильность, решения утекают как песок, а память раздувается. Как только ввёл логику “append-only” – всё, стало стабильно и, прости господи, прогнозируемо. Вчера еще ругался, сегодня выкладываю прием работы всем своим студентам и клиентам фриланс-проектов.
3. Внешняя память как костыль, которого стыдиться не надо
Буду честен, я не моментально поверил, что внезапно бодрым решением станет API для памяти за пределами открытого окна модели. Сторонние файлы, быстрые базы или хотя бы Google Таблицы в сшивке с Make закрывают глаза на ограничения длины контекста.
То, что контекст ограничен, — не дефект, а особенность реальной архитектуры AI-агентов. Внешняя составляющая памяти заводится просто: всё основное распихал в раздельные хранители — не боишься потерять детали, и, главное, летаешь по объёму не тормозясь, даже если агент обслуживает сразу десять чат-веток и pull-запросов от разных сценариев.
Именно здесь оптимизация AI происходит на практике, а не в графиках журналов.
Язык шаблона: больше не “как выйдет”, а чётко по лекалам
Обычный соблазн — накидать всё подряд: ссылки, доп. параметры, внезапные числа. Ни Manus, ни я уже такое не терпим: только строго по фиксированным полям, стабильный шаблон. Всё детерминировано — сериализация JSON с однозначным порядком. Так контекстная информация сохраняет чистоту и легко обновляется скрипточкой, без охоты на “скрытый мусор”.
Плюс: контрольные точки кэша. Кто б знал, как просто экономится нерв при сложной задаче, если агент никогда не “слетает” до начального состояния по прихоти пользователя. Базовая очистка и компрессия старых данных снимает зависимость от устаревших историй. Берём очередной системный промпт,инкапсулируем, замораживаем, а всё остальное ушло в длинную долговременную память по расписанию.
Мифы про гибкость против реальной стабильности — всё для пользователя
Сто раз пытался ловко “додавить” логику интеллекта агента ответами динамиками — ничего, кроме костыля. Стабильная структура выводит автоматизацию бизнес-процессов на планомерный режим. По секрету: у владельцев малого бизнеса и онлайн-школ подряд улетело большинство багов и лишней ручной работы после фиксации именно такого подхода.
Контекст — это документ с предсказуемой судьбой: добавил новую строчку, вся аналитика и промпт-инжиниринг усложняются не на пару процентов, а на десятки. Зато деплой AI работает так, как рекламируют: команда не дёргает фрилансера за “сбиты настройки”, а работает уже над новым продуктом.
Немного боли и причины бессонницы — как “фильтрация” изменила подход
Самая частая ошибка — надеяться на “автоматическое сжатие контекста”. Ребят, оно в реальном бизнесе не сильно спасает. Manus на своем примере дал урок: выбрал умную фильтрацию вручную, сплошные и упорядоченные данные сохраняют читаемость и эффективность, даже если промпты растут как опухоль.
В голове крутится лишь закон: кастомная компрессия с учетом специфики задачи работает в разы лучше заводских “обобщенных решений”. Особенно это ощущается, если AI-агент призван сидеть на первой линии поддержки, самомасштабироваться или быть мозгом операционного люкса для ai-бизнеса.
SEO-оружие: кому реально жить с этими знаниями
AI-агенты. Умные агенты. Context Engineering. Manus. Обучение AI. Промпт-инжиниринг. KV-кэш. Деплой AI. Машинное обучение. Алгоритмы. Контекстная информация. Архитектура AI. Оптимизация AI. Модели ИИ. Актуализация контекста. Эмпирические методы. Модели глубокого обучения. Разработка AI-агентов. Интеллект агентов. Долгосрочная память.
Реальность следующая: уже сегодня контекстная инженерия меняет подход к обучению AI-агентов — буквально перезапускает взгляды на то, что такое эффективные модели глубокого обучения не только в лабораторных заданиях, но и на поле — где каждый рабочий кейс деплоится на недорогих решениях и низкодовом коде. Остается только понять, как эти идеи адаптировать под бизнес, хобби, фриланс или лайфхаки для автоматизации своего времени.
Регистрируйся на Make и подписывайся на канал про автоматизацию рабочих и бизнес процессов с помощью нейросетей и сервиса Make — эта инфраструктура айтишного будущего и эротическая мечта хорошего проектного лидера.
Хотите автоматизировать рабочие процессы с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишись на мой Telegram-канал
Практика внедрения: как собрать своего умного AI-агента на базе Make и context engineering
На чем строится реальная архитектура AI-агентов
Всё, что выше — не набор теорий, а рабочий скелет для разработки AI-агентов, которые реально справляются с задачами. Как только вы принимаете философию context engineering, подход к обучению AI вообще меняется: не нужно больше гнаться за “самой свежей моделью ИИ”, а достаточно грамотно проектировать поток контекстной информации и аккуратно обращаться с долгосрочной памятью.
Мой кейс — маленький бизнес, где каждый час на вес золота, а ошибка агента может стоить потерянного клиента. Архитектура AI здесь начинается с простого: доска истории запросов (append-only), фиксированный системный промпт и ручки для быстрой актуализации контекста. Как только внедрил KV-кэш и сериализацию в JSON — агент перестал “плавать” в ответах. Всё стало предсказуемо, а оптимизация AI не превратилась в вечную гонку вооружений.
Пошаговый гайд: как создать умного AI-агента с использованием context engineering
Шаг 1. Определяем структуру контекста
Первое — описываем, какие данные нужны агенту для работы: история диалогов, системный промпт, ссылки на внешнюю память. Всё фиксируем в шаблоне, прописываем поля — без самодеятельности.
Шаг 2. Внедряем KV-кэш
Вместо того чтобы прогонять весь контекст через модели глубокого обучения каждый раз, используем key-value cache: неизменные куски истории храним и повторно подгружаем. В Make это реализуется элементарно, особенно если использовать триггеры и сценарии автоматизации.
Шаг 3. Настраиваем сериализацию и фильтрацию
Делаем сериализацию строго в одном формате — обычно JSON, чтобы избежать скрытых ошибок. Включаем фильтры: оставляем только актуальные запросы, а старые элементы отправляем в долгосрочную память.
Шаг 4. Добавляем внешнюю память
Всё, что не помещается в основной контекст, сохраняем во внешней базе или таблице. Быстрый доступ — через API или сценарии Make. Это позволяет масштабировать интеллект агентов для больших диалогов или сложных запросов.
Шаг 5. Экспериментируем с шаблонами и промпт-инжинирингом
Регулярно проверяем, как меняется поведение агента при изменении структуры промптов. Эмпирические методы (да, тот самый “stochastic graduate descent”) дают возможность быстро находить лучшие решения без долгих теоретических выкладок.
Шаг 6. Оптимизируем под задачи и бюджет
Смотрим, где агент тратит больше всего времени и денег на вычисления. Подрезаем избыточные поля, сжимаем историю, дорабатываем логику работы с памятью. Не забываем тестировать разные варианты деплоя AI — иногда перенос логики в Make или Google Sheets сокращает издержки в разы.
Лайфхаки и фишки для тех, кто не хочет “сидеть на ручнике”
– Не бойтесь упрощать. Умные агенты выигрывают не от сложности, а от чёткости структуры и минимализма в архитектуре AI.
– Обновляйте промпты по расписанию. Не дожидайтесь, пока агент начнёт “глючить” — внедрите автоматическую актуализацию контекста.
– Используйте внешнюю память не только как архив, но и как рабочий инструмент для быстрых подсказок или FAQ.
– Применяйте in-context learning для AI-агентов — это реально повышает их компетентность, особенно при работе с повторяющимися задачами.
– Регулярно оценивайте эффективность алгоритмов через реальные метрики: скорость отклика, количество успешных кейсов, стоимость на один запрос.
– Не забывайте про безопасность: доступ к внешней памяти и API должен быть защищён, особенно если речь идёт о финансовых или персональных данных.
Типичные ошибки, которые ломают даже самый “умный” проект
– Динамические элементы в префиксах промптов — убивают кэширование и заставляют модель каждый раз “начинать с нуля”.
– Попытка бездумно сжать весь контекст — теряются важные детали, ответы становятся шаблонными или пустыми.
– Отсутствие фильтрации истории — агент начинает “захлёбываться” в собственных данных, скорость падает, а стоимость растёт.
– Слишком гибкая структура контекста — отлаживать и масштабировать становится невозможно, баги всплывают пачками.
– Пренебрежение ручными контрольными точками — один сбой, и агент теряет всю логику, приходится восстанавливать с нуля.
Почему context engineering меняет правила игры для бизнеса и фрилансеров
Пока все гонятся за “самой свежей моделью”, настоящие изменения происходят в тени — на уровне архитектуры AI, где каждый элемент контекстной информации обрабатывается с холодной инженерной строгостью. Именно поэтому оптимизация производительности AI-агентов с помощью KV-кэша, грамотной долгосрочной памяти и продуманной фильтрации приносит результат уже сегодня, а не “в будущем”.
Малый бизнес, фрилансеры, онлайн-школы, студии — все, кто устал от ручного труда и мечтает о настоящей автоматизации, могут строить умных AI-агентов, не будучи инженерами-программистами. Make, связка с Google Sheets, открытые API — это всё не фантастика, а рабочий инструмент, который легко адаптируется под конкретные задачи.
Кому нужен такой подход и зачем всё это в 2025 году
– Тем, кто хочет автоматизировать консультации, продажи, поддержку — и не зависеть от прихотей “черного ящика”.
– Тем, кто строит интеллектуальные чат-боты, помощников для бизнеса или интеграции с CRM без кода.
– Тем, кто ценит контроль над процессом: можно отладить, протестировать, изменить — и быть уверенным в результате.
– Тем, кто считает деньги и время: context engineering позволяет экономить ресурсы за счёт правильной архитектуры и оптимизации AI.
Финалка — что меняется, когда AI-агент действительно становится умным
В какой-то момент ловишь себя на мысли: автоматизация больше не пугает, а приносит кайф. Вечная рутина — в прошлом, рабочий день стал короче, а клиенты довольнее. Архитектура AI-агентов теперь не миф, а часть обыденности. Всё потому, что был освоен главный урок контекстной инженерии от Manus: интеллект агентов — это не про “волшебную кнопку”, а про умение строить и управлять контекстом, правильно проектировать долгосрочную память и не бояться экспериментировать с промпт-инжинирингом.
Если всё ещё думаешь, что автоматизация — это сложно, попробуй собрать простейший кейс на Make. Или загляни на канал про автоматизацию рабочих и бизнес процессов с помощью нейросетей и сервиса Make — там таких историй уже десятки.
Если дочитал до сюда — значит, ты уже в пути. Сохрани себе этот опыт, чтобы однажды не удивляться, как твой бизнес или проект вдруг заработал на новом уровне. AI-агенты станут умными тогда, когда ты начнёшь играть по своим правилам context engineering.
Наглядный пример как одна автоматизация может взять на себя ведения сразу нескольких соц сетей.
Мое решение может изучить вашу стилистику подачи, основываясь на ваших статьях или постах и уже в данном стиле мы будем писать статьи и посты в ваши соц сети, тем самым вы сможете заниматься стратегическими вопросами.
Создание ролкиов с говорящей головой и основываясь на данных конкурентов – легко. Уже реализовано.
Больше не надо записывать, придумывать сценарий, тратить на один ролик больше 2-3 часов.
Мы просто берем залетевший ролик у конкурентов, переделываем под свою нишу, а AI аватар – все расскажет за вас.
Пошаговое руководство по полной автоматизации 9 социальных сетей на автопилоте
Публикуем в 1 клик на 4 соц сети Контент ассистент
Автоматизируй свой Telegram-канал за 5 минут Рерайт новостей в канал или группу
Качаем клиентов с Pinterest Автоматизация Pinterest
Как я публикую в Threads и Pinterest за cекунды Секретная автоматизация
Тайный ИИ-аудитор: как он сливает ошибки твоих продавцов анализируя звонки
КРОССПОСТИНГ Reels, ВК, Instagram, YouTube, Threads, Telegram УСТАНОВИ СЕБЕ
AI АССИСТЕНТ в MAKE Твой помощник
Автоматизация поиска оптовых поставщиков через Make