Как контекстное окно и RAG-память влияют на эффективность AI-агентов | Автор: Марина Погодина
Когда мы говорим про контекстное окно и RAG-память, я обычно вижу две крайности: одни в России уверены, что надо просто взять побольше контекста, другие — что надо срочно строить сложные векторные базы, иначе нейросеть будет «тупить». В реальности контекстное окно нейросети, особенно если мы говорим про контекстное окно gpt, Gemini или DeepSeek, — это всего лишь инструмент, а RAG-память — надстройка, которая помогает не тащить в это окно весь мир. В этой статье я разберу, как в 2026 году я подхожу к проектированию AI-агентов, которые живут рядом с бизнес-процессами, понимают, что происходит, и не теряют нить разговора после третьего сообщения. Я покажу, как связаны размер контекстного окна, архитектура RAG и качество ответов, где н8n и Make.com реально помогают, а где мешают. Фокус — на российских специалистах и компаниях, которые хотят делать это по уму, с учётом 152-ФЗ, white-data-подхода и наших сервисов, а не только зарубежных туториалов.
Время чтения: примерно 15 минут
- Почему контекстное окно нейросети — не магия, а ресурс с лимитом
- Как работает контекстное окно LLM и зачем ему RAG-память
- Как спроектировать RAG-слой под реальный бизнес-процесс
- Как автоматизировать вызов RAG-агента через n8n и Make.com
- Какие результаты можно получить от оптимизации контекста
- Какие подводные камни ломают RAG и контекстное окно ИИ
- Как я бы строила новых AI-агентов в 2026 году
- Что ещё важно помнить про контекст и RAG
Почему контекстное окно нейросети — не магия, а ресурс с лимитом
Когда я первый раз всерьез села разбираться, как устроено контекстное окно llm, у меня была очень бытовая мотивация: мне надоело, что агент «забывает» условия задачи на пятом шаге, хотя токенов, казалось бы, море. Нейросеть с большим контекстным окном ведет себя, как человек с переполненным рабочим столом: формально все файлы под рукой, но найти нужное быстро уже сложно. В 2026 году мы живем в мире, где модели обещают тысячи и десятки тысяч токенов, контекстное окно gpt или Gemini контекстное окно растут каждый релиз, но это не значит, что можно бросать туда весь регламент компании и ждать чуда. В России это особенно забавно, потому что мы параллельно обязаны думать про 152-ФЗ, обезличивание и хранение персональных данных, а значит, каждая лишняя строчка в контексте — это не только токены, но и ответственность. Это означает, что относиться к контексту приходится как к бюджету: что-то попадает в запрос, что-то уходит в долговременное хранилище, а что-то вообще нельзя туда класть.
Я заметила, что многим мешает само слово «контекстное окно», оно звучит технически и чуть мистически, хотя по сути это просто объем текста, который модель учитывает одновременно. Размер контекстного окна определяет, сколько истории диалога, инструкций и фактов вы можете «положить на стол» в текущий момент. Если перегрузить это пространство, модель начнет терять фокус, появятся ответы мимо задачи, галлюцинации и странные обобщения. Если, наоборот, экономить слишком жестко, получится эффект «короткой памяти»: агент забывает, что обещал два сообщения назад, и пытается изобрести всё заново. В бытовой работе это выглядит очень просто: вы пишете боту про автоматизацию рассылок, а он внезапно перескакивает к настройке CRM, потому что старые сообщения уже выпали из контекста. Тут помогает привычка думать не «как вызвать контекстное меню окна», а как вообще спроектировать разговор: что должно оставаться в активной зоне внимания модели, а что можно вытаскивать по запросу из отдельной памяти.
Здесь полезно запомнить одну простую вещь, которую я себе когда-то подчеркнула в блокноте, буквально большими буквами.
Контекстное окно ИИ — это не архив, а рабочий стол: туда кладут только то, чем модель пользуется прямо сейчас.
В России эта логика еще и стыкуется с инфраструктурой: если ты работаешь с данными клиентов, ты не можешь просто отправить все их заявки через внешний API, потому что так удобнее. Приходится строить прослойки: часть данных живет у тебя, часть — в векторной базе, а в контекст летит только минимально необходимый срез. Получается, что размер контекстного окна — это не про «побольше токенов для красоты», а про архитектуру: насколько грамотно ты разделила знания на слои и насколько аккуратно ты ими управляешь. Когда я проектирую агентов для российских компаний, я начинаю не с выбора модели, а с инвентаризации того, что вообще должно оказаться в этом окне и в каком формате. И да, иногда это заканчивается не выбором самой большой модели, а наоборот, сдержанным вариантом плюс хорошая RAG-память.
Как я объясняю контекстное окно на пальцах командам
Вот как это выглядит на практике, когда я прихожу в отдел и пытаюсь за 15 минут донести идею до людей, которым не хочется нырять в токены и архитектуры. Я сравниваю контекстное окно нейросети с листом А4, на котором вы пишете всё, что хотите рассказать консультанту. Можно мелким шрифтом уместить туда больше, но читать это будет тяжелее, а можно писать крупно и понятно, но тогда придется выбирать, что реально важно. Если мы говорим про DeepSeek контекстное окно или похожие модели, размер листа у разных версий разный, но принцип не меняется: модель видит только то, что написано на листе, всё остальное находится за его пределами. Когда я показываю им диалоги бота, где первая половина переписки уже не помещается в контекст, становится ясно, почему «он вдруг стал глупеть».
Чтобы снять лишний страх, я часто проговариваю, что контекстное окно llm — это не про запрет на длинные диалоги, а про грамотную нарезку истории. Мы можем хранить всю переписку в базе, вытаскивать из нее срезы, пересказывать кратко, делать сжатые резюме шагов и инструкций. Сжатие контекста я считаю одним из ключевых навыков работы с агентами в 2026 году, и это уже не про ML, а про организацию информации. В одном проекте мы с командой сидели вечером, у всех кофе остыл, и выяснилось, что проблема не в модели, а в том, что мы тащим в окно подробные логи прошлых недель, хотя агенту надо только две-три ключевые метрики. Мы ввели правило: всё историческое превращается в краткую выжимку и попадает в контекст только в этом виде, а подробности лежат в RAG-памяти и подтягиваются по необходимости. Это резко снизило расходы и повысило стабильность ответов.
Чтобы закрепить это понимание, я обычно обращаю внимание на один простой акцент, который потом помогает и при подборе инструментов, и при общении с разработчиками.
Контекст — это всегда компромисс
Это маленькое предложение я использую как якорь при обсуждении архитектуры. Как только в команде это принимают, становится легче объяснять, почему мы не можем «на всякий случай» запихнуть в запрос весь договор, почему нужно делить информацию на модули и почему агент не обязан помнить каждую формулировку из чата. В итоге люди начинают относиться к контексту как к ресурсу, а не как к волшебной памяти, и разговоры «почему он забыл» сменяются вопросами «как мы ему это подали». Так появляется пространство для RAG-подхода, до которого мы сейчас как раз дойдем.
Как работает контекстное окно LLM и зачем ему RAG-память
Если говорить сухо, контекстное окно LLM — это набор токенов, которые модель принимает на вход и учитывает при генерации следующего токена, но в жизни это проявляется куда приземленнее: вы либо получаете внятный ответ с учетом вводных, либо слышите вежливую фантазию. В какой-то момент я поняла, что команды путают две вещи — краткосрочную память модели (то самое контекстное окно нейросети) и долгосрочную память системы, где уже подключается RAG-подход. Retrieval-Augmented Generation по сути говорит: «давай не будем хранить весь мир в голове, а будем по запросу доставать куски знаний из базы и класть их в контекст». В 2026 году это уже не модный термин, а бытовая необходимость: без RAG-а вы очень быстро упретесь либо в размер контекстного окна, либо в стоимость запросов. Особенно это заметно, когда пытаешься натравить модель на документы по ИТ-рискам, регламенты обработки персональных данных или длинные коммерческие предложения.
Я заметила, что полезнее всего объяснять работу RAG-памяти через шаги: сначала у нас есть пользовательский запрос, затем мы формируем поисковый запрос в векторную базу, вытаскиваем 3-10 релевантных фрагментов, а уже потом собираем из этого контекст для модели. В итоге модель «думает», что у нее на столе всегда только нужные листы, хотя на самом деле за спиной у нее стоит большой шкаф с документами. Это снимает часть нагрузки с размера контекстного окна и позволяет не гонять через модель всё подряд. В реальных проектах в России я часто вижу сопротивление: людям кажется, что раз есть огромное окно контекстного меню (да, иногда именно так это в голове звучит), можно не заморачиваться с векторизацией и поиском. Но как только они видят счета за месяц работы и начинают считать токены, мотивация к оптимизации появляется сама собой.
Чтобы подчеркнуть, где здесь действительно ключ, я иногда проговариваю одну простую мысль вслух, почти как мантру.
RAG не увеличивает контекстное окно, он учит его использоваться выборочно
На практике это означает, что мы не пытаемся заставить модель помнить всё, что с ней когда-либо обсуждали, а предоставляем ей избирательный доступ к знаниям. В России добавляется еще один слой: мы можем разделять данные на уровни доступа и в RAG-память класть только то, что не нарушает требования по 152-ФЗ, а персональные данные держать вообще отдельно. Так рождаются гибридные архитектуры, где модель видит обезличенные данные, а реальные идентификаторы подтягиваются уже на стороне нашего сервиса. Вся эта конструкция крутится вокруг контекста: какие поля и значения мы реально отправляем в модель, а какие вычисляем или подставляем локально, не вынося наружу. Получается, что вопрос «как вызвать контекстное меню окна» в интерфейсе уступает место вопросу «какие данные мы физически отправляем в API и зачем».
Как распределить роли между контекстом и RAG в агенте
На практике я делю знания агента на три слоя, и это помогает перестать спорить абстрактно и перейти к диаграммам. Первый слой — это системные инструкции: роль, стиль, ограничения, формат ответов, базовые предупреждения по безопасности и конфиденциальности. Это то, что почти всегда должно находиться в контексте и редко меняется во времени. Второй слой — это рабочий контекст диалога: последние сообщения пользователя, ответы агента, краткое резюме шагов. Третий слой — это внешняя RAG-память, где лежат документы, справочники, базы знаний, вики и прочие «тяжелые» штуки. Когда мы спорим с командой, что положить в контекстное окно ИИ, а что оставить в памяти, я задаю один вопрос: «Если убрать этот кусок, агент всё еще поймет задачу или начнет выдумывать?» Ответ довольно быстро проявляет, что действительно критично.
Чтобы не утонуть в теории, давай я покажу эту логику более приземленно, потому что без такой разборки обычно и рождаются монстры, которые запрашивают по 50 страниц текста за раз.
Инструкции — в контексте, факты — в RAG, история — в сжатом виде между ними.
Именно так я формулирую правило для команд, которые только начинают строить агентов. Системная часть сидит в голове у модели постоянно, факты она не хранит, а каждый раз подгружает снаружи, а историю мы не пересказываем ей слово в слово, а сжимаем в несколько абзацев. В одном проекте мы поначалу пытались держать в контексте полные переписки тикетов за неделю, чтобы «ничего не потерять», но после внедрения резюмирования и RAG стало смешно смотреть на старые логи: половина текста была вообще не нужна. В результате мы не только уменьшили нагрузку на контекстное окно gpt, но и перестали случайно утаскивать лишние персональные данные в запросы, что для российской компании с клиентами из нескольких регионов особенно чувствительно.
Мне нравятся такие архитектуры еще и потому, что они масштабируются без героизма: если через год документов станет в три раза больше, вам не придется искать модель с еще большим контекстным окном, достаточно будет улучшить поиск и ранжирование в RAG. Это очень трезво смотрится на фоне хайпа вокруг «бесконечных контекстов», где обещают, что модель запомнит всю историю компании. Нет, не запомнит, и слава богу: гораздо безопаснее, когда память явно структурирована, а доступ к ней контролируется не магией, а простыми правилами доступа и фильтрами. В итоге у нас появляется спокойная, понятная связка: контекстное окно — про сейчас, RAG-память — про когда понадобится, и они работают парой, а не конкурируют друг с другом.
Как спроектировать RAG-слой под реальный бизнес-процесс
Когда я первый раз делала RAG-слой для отдела внутреннего аудита, мы с командой бодро начали с векторизации всего, до чего дотянулись, а потом с удивлением обнаружили, что агент отвечает хуже, чем до этого. Оказалось, что проблема не в модели и даже не в размере контекстного окна, а в том, что RAG-память не была привязана к реальному процессу: она просто лежала как красивая база фактов. В 2026 году я каждый раз начинаю такие проекты с вопроса: «В какой момент бизнес-процесса агент вообще должен вмешиваться и с какими данными он столкнется?» Это может быть обработка заявок, поддержка клиентов, подготовка отчетов, проверка договоров — не так важно. Важно, что под каждую точку нужно решить, какие сущности пойдут в контекст, какие в RAG, а какие останутся вообще вне поля зрения ИИ по соображениям безопасности или здравого смысла.
На практике я разбиваю проектирование RAG на несколько этапов, и каждый из них связан с тем, как мы в итоге наполняем контекстное окно нейросети. Сначала определяем, какие типы документов участвуют в процессе: регламенты, шаблоны писем, карточки клиентов, инструкции по работе с сервисами в России, внутренние политики по 152-ФЗ. Затем выбираем, что из этого можно и нужно векторизовать, а что лучше держать в структурированном виде в обычной базе. Потом продумываем, какие запросы к этой памяти будет формировать агент: по каким полям искать, как ограничивать доступ, какие куски возвращать. И только после этого начинаем настраивать сами пайплайны в n8n или Make.com, которые будут собирать конечный контекст.
Чтобы показать, насколько здесь важна связка «процесс — память — контекстное окно ИИ», я иногда фиксирую это в виде короткого напоминания для команды.
RAG эффектен только там, где отражает живой процесс, а не структуру папок
Именно эта мысль спасает от соблазна тащить в RAG всё подряд. В одном российском проекте по автоматизации обработки заявок мы сначала честно пытались индексировать все письма клиентов за последние годы, а потом спросили себя: а правда ли агенту это нужно для принятия решений по новым заявкам? Оказалось, что достаточно типовых ответов, матриц решений и нескольких десятков характерных кейсов, всё остальное — архив для людей. В итоге контекстное окно llm стало содержать только активные правила и фрагменты похожих ситуаций, а не кучи текста «на всякий случай». Это дало предсказуемость, к которой я вообще тяготею в работе: меньше неожиданностей — проще отрабатывать инциденты и претензии.
Как настроить качество выборки в RAG, чтобы не захламлять контекст
На практике главный враг RAG-подхода — не отсутствие векторной базы, а мусорная выборка: когда в контекстное окно gpt отправляются ближайшие по косинусному расстоянию, но по смыслу нерелевантные куски. Тогда модель начинает отвечать поверхностно, цепляясь за случайные фразы, и у команды создается ощущение, что «RAG не работает». Я обычно подхожу к этому почти по-аудиторски: сначала собираю несколько десятков реальных запросов, прогоняю их через текущую схему поиска и вручную оцениваю, насколько возвращенные фрагменты действительно помогают ответить. Только после этого трогаю пороги похожести, количество возвращаемых документов и длину самих кусочков.
Здесь хорошо работает небольшая внутренняя памятка, которую я проговариваю вслух, пока вместе с командой смотрю на отладочные логи.
Чем точнее выборка RAG, тем меньше текста нужно в контексте, и тем дешевле и стабильнее агент.
В одном проекте мы обнаружили забавный эффект: стоило уменьшить количество возвращаемых фрагментов с 10 до 4 и чуть поднять порог похожести, как качество ответов выросло, хотя общая длина контекста стала заметно меньше. Модель перестала «захлебываться» во второстепенных подробностях и фокусировалась на главном. Это особенно ценно для российских компаний с ограниченным бюджетом на токены: платить за мусор в контексте вдвойне обидно. В качестве отдельного шага я часто добавляю промежуточную проверку: не отправлять в модель фрагменты, которые объективно слабо похожи на запрос, даже если в базе мало хороших кандидатов. Лучше честно сказать пользователю, что знаний недостаточно, чем уверенно сгенерировать красиво звучащую ерунду.
Еще один момент, который я отмечаю для себя в проектах, связан с тем, как RAG-память взаимодействует с персональными данными. В России приходится особенно строго фильтровать поля, которые попадают и в индекс, и в контекст: ФИО, телефоны, e-mail, любые идентификаторы должны либо обезличиваться, либо заменяться внутренними ключами. Это влияет и на выборку: поиск по тексту договора допустим, а вот поиск по «телефону клиента» уже вопрос. Поэтому, когда мы настраиваем качество выборки, мы параллельно решаем, как задать такие фильтры, чтобы и 152-ФЗ не нарушать, и агента не ослеплять. В итоге контекстное окно нейросети оказывается не только оптимизированным по токенам, но и очищенным от лишних рисков.
Как автоматизировать вызов RAG-агента через n8n и Make.com
Когда разговор доходит до автоматизации, обычно появляются знакомые имена: n8n, Make.com, иногда российские аналоги и самописные оркестраторы. В какой-то момент я поняла, что именно здесь решается судьба всего проекта: можно спроектировать идеальную RAG-память, но если пайплайн наполняет контекстное окно ИИ как попало, агент все равно будет вести себя странно. На практике я начинаю с карты потоков: откуда приходит запрос, какие шаги он проходит, где к нему добавляются данные, где вызывается модель, куда уходит ответ. В n8n это превращается в визуальный воркфлоу, который первая версия обычно выглядит немного монструозно, а в Make.com — в цепочку сценариев, которые поначалу падают на самом неожиданном шаге (мой любимый случай — n8n упал в третий раз подряд, потому что я перепутала тип переменной).
На практике у меня сформировался довольно устойчивый набор шагов, которые я использую почти во всех проектах, где есть RAG и LLM. Он связан именно с тем, как мы управляем наполнением контекста, а не только с тем, куда что-то пересылаем.
- Сначала нормализуем входящий запрос: чистим от лишнего мусора, фиксируем язык, при необходимости приводим к нужному формату.
- Затем обогащаем запрос метаданными: кто пользователь, какой канал, какой тип задачи, какие ограничения по данным действуют.
- Потом вызываем RAG-поиск по векторной базе с учетом этих метаданных и получаем несколько фрагментов.
- После этого собираем финальное контекстное окно: инструкции, краткая история диалога, фрагменты из RAG, дополнительные параметры.
- И уже затем вызываем модель, получаем ответ, логируем, при необходимости режем его или форматируем под канал.
Эта последовательность помогает не путать «окно контекстного меню» графического интерфейса с реальным контекстом, который мы подаем в модель: мы явно видим, где что к нему приклеилось. В одном из потоков для российского сервиса поддержки клиентов мы например добавили шаг транслитерации имен, потому что часть клиентов писала на латинице, а часть — на кириллице, и это путало поиск по базе. Вся эта логика живет в n8n, а сама модель вообще не знает, какие кулуары мы там выстроили. Получается довольно честное разделение: автоматизация занимается подготовкой и уборкой, а LLM — мышлением в отведенном ей контексте.
Как увязать RAG, n8n и российскую инфраструктуру по данным
В российских реалиях у такой архитектуры есть еще один слой сложности: требование хранить и обрабатывать персональные данные на территории РФ, требования по согласиям и прозрачности. Это значит, что я не могу просто взять и отправить весь массив клиентских обращений через внешний API, даже если это дико удобно технически. Приходится строить гибридные варианты: часть логики живет в контуре компании, часть — в облаке, и n8n здесь становится клейким слоем. Например, обращения клиентов и их карточки лежат в локальной базе, а в RAG-память и контекстное окно llm мы отправляем только обезличенные фрагменты: тексты вопросов без идентификаторов, отфильтрованные поля договоров, сокращенные версии регламентов.
Чтобы команда лучше понимала, зачем столько слоев, я иногда формулирую это чуть утрированно, но наглядно.
n8n — это стюард, который решает, что пустить в салон к модели, а что оставить в багажнике
С этой метафорой сразу становится понятно, почему нельзя просто подключить LLM к базе и дать ей «полные права». Нам нужно явно прописать, какие поля из базы идти в контекстное окно ИИ, какие — в векторную базу, а какие не выходят за пределы внутренней системы вообще. В одном проекте, связанном с аудитом ИТ-рисков, мы отдельно настраивали шаг маскировки чувствительных полей перед векторизацией, и это спасло от необходимости потом объяснять службе безопасности, почему какие-то номера договоров вдруг оказались в логах внешнего сервиса. Вся эта кухня иногда выглядит занудно, но именно от нее зависит, сможете ли вы спокойно спать после запуска агента, а не ловить уведомления от комплаенса среди ночи.
Еще один момент, который часто всплывает в российских проектах, связан с резервным планом: что делать, если внешний LLM-сервис недоступен или неожиданно меняет политику. В таких случаях мне нравится иметь вариант «облегченного» агента, который хоть и не обладает таким же качеством ответов, но может какое-то время работать на локальной модели с меньшим контекстным окном. Да, это компромисс, но он лучше, чем полная остановка процесса. n8n и похожие инструменты тут снова выручают: можно заложить ветки сценариев, где выбирается та или иная модель в зависимости от доступности, а RAG-память при этом остается одной и той же. В итоге ваша архитектура меньше зависит от конкретного вендора и лучше живет в долгую, что для российских компаний с осторожным отношением к внешним сервисам особенно актуально.
Какие результаты можно получить от оптимизации контекста
Когда рассказываю про все эти архитектуры, иногда ловлю на себе скептический взгляд: «Ну да, красиво на схеме, а на деле что?» Здесь мне проще всего опираться на реальные цифры, потому что скучные таблички часто убеждают лучше, чем любые красивые описания. В проектах, где мы осознанно работали с контекстным окном нейросети и RAG-памятью, стабильно повторяются три эффекта: сокращение стоимости токенов, рост точности ответов и увеличение предсказуемости поведения агента. Под предсказуемостью я понимаю не «идеальные ответы», а отсутствие хаотических провалов, когда один и тот же запрос сегодня обрабатывается хорошо, а завтра — совсем мимо. Это достигается не за счет чудес, а за счет того, что модель каждый раз получает примерно одинаково структурированный контекст.
Я заметила интересную закономерность: как только мы начинаем сжимать историю диалога, отбрасывать лишние фрагменты и улучшать выборку в RAG, команды перестают спорить о том, «какая модель лучше». В одном российском проекте мы вообще мигрировали с более дорогой модели с огромным контекстом на более компактный вариант плюс аккуратный RAG-слой и при этом улучшили оценку ответов по внутренней метрике. Вся магия была в том, что модель перестала захлебываться в ненужной информации, а стала видеть только релевантные фрагменты. Качество подсказки для модели иногда решает больше, чем сам ее размер, и это довольно отрезвляющий вывод для любителей бесконечных апгрейдов.
Чтобы не быть голословной, я в таких случаях проговариваю одну формулу, которая со временем стала почти привычной мантрой для моих клиентов.
Оптимизированный контекст — это когда модель читает меньше, а понимает больше.
В одном из кейсов мы благодаря такой оптимизации снизили средний размер запроса примерно на треть, при этом время на ответ ощутимо сократилось, а уровень доработки ответов человеком упал почти вдвое. Да, это не исследование на тысячу примеров, а живой проект с его огрехами, но тренд был слишком очевиден, чтобы его игнорировать. Для российских компаний с четкими бюджетами и скромным штатом ИИ-специалистов это иногда становится переломным моментом: вместо бесконечного «ой, он опять что-то нагородил» начинается спокойная работа по улучшению отдельных узких мест. И это, кстати, сильно помогает наладить диалог между ИТ и бизнесом: у всех появляется общий язык в виде метрик, а не только ощущений.
Как измерять эффект от работы с контекстным окном и RAG
На практике мне проще всего смотреть на эффекты через несколько групп метрик: количественные, качественные и процессные. К количественным я отношу стоимость токенов на запрос, среднюю длину контекста, время ответа, частоту ошибок при работе пайплайна. К качественным — оценку релевантности ответов экспертами, долю случаев, когда агенту приходится задавать дополнительные уточнения, количество обращений пользователей с жалобами «он меня не понял». К процессным — сокращение времени на обработку задачи, уменьшение количества ручных доработок, изменение нагрузки на команду. В России сюда иногда добавляются еще и комплаенс-показатели: количество инцидентов, связанных с утечкой или некорректной обработкой персональных данных в ответах агента.
Чтобы не утонуть в этом всем, я обычно проговариваю с командой один критерий, который помогает расставить приоритеты, особенно когда глаза разбегаются от дашбордов.
Если улучшение контекста не видно в метриках за месяц, значит, мы оптимизируем не то
В одном проекте мы честно потратили пару недель на тюнинг RAG-выборки, при этом метрики ответов почти не шевельнулись, а вот инженерное время улетело в трубу. Оказалось, что главная проблема была не в том, какие фрагменты мы подавали в контекст, а в том, что инструкции для модели были написаны слишком абстрактно, и она просто не понимала свою роль. Стоило переписать эту часть и немного структурировать формат ответов, как качество резко сдвинулось. Это хороший пример того, что «оптимизация контекстного окна» — это не только про токены и RAG, но и про смысл: модель должна четко знать, кто она, для кого и что делает. Иначе вы хоть обвекторизуйтесь, эффект будет слабым.
Мне нравится, что такие проекты в итоге приводят команды к более взрослому отношению к ИИ: вместо надежды на волшебный апгрейд модели появляется спокойная инженерная работа. Люди учатся анализировать свои процессы, смотреть на логи, честно признавать, что какой-то кусок контекста не нужен, а какой-то наоборот, критичен. Параллельно мы почти всегда задеваем и тему управления знаниями: если у компании хаос в документах, никакой RAG это чудесным образом не вылечит. Зато, когда база начинает выстраиваться, размер контекстного окна перестает быть узким горлышком, а превращается в просто один из параметров системы, с которым можно жить и работать.
Какие подводные камни ломают RAG и контекстное окно ИИ
Я редко вижу проекты, где всё поехало не из-за модели. Чаще всего всё начинает трещать в местах, которые изначально казались мелочами: некорректные токенайзеры, отсутствие нормального логирования, плохое разбиение документов на куски, смешение разных типов данных в одном контексте. В одном российском кейсе агент для проверки договоров внезапно начал путать условия оплаты и сроки поддержки, хотя формально в контексте было достаточно информации. При разборе выяснилось, что RAG-память возвращала фрагменты сразу из нескольких версий договора, а контекстное окно llm было забито почти до отказа, так что модель просто не могла удержать нужные связи. Никто не проверял, с какими именно кусками документов она работает, потому что внешне всё выглядело как «работает же, отвечает как-то».
Я заметила, что большинство проблем можно свести к нескольким типовым ошибкам, и знание этих паттернов здорово экономит нервы. Это и слишком доверчивое отношение к длинным контекстам, и отсутствие фильтров на стороне RAG, и игнорирование особенностей российской инфраструктуры. Кто-то забывает про 152-ФЗ и тащит в контекст всё подряд, кто-то, наоборот, из страха не даёт агенту почти никаких данных, а потом удивляется, что он говорит общими фразами. Плюс вечная тема со сложными пайплайнами: n8n и Make.com хороши, пока их понимает хотя бы один человек, но иногда сценарии разрастаются до состояния, где никто уже не может объяснить, почему именно так собирается контекстное окно нейросети.
Чтобы не разбираться в завалах уже после инцидента, я держу в голове одну простую мысль, которую теперь стараюсь проговаривать вслух на старте проектов.
Если вы не можете на бумаге показать, из чего состоит контекст, модель точно не разобралась в нём лучше вас.
В одном случае мы буквально сели и нарисовали, какие поля и фрагменты из каких систем попадают в каждую зону: инструкции, история, RAG-кусочки. После этого стало очевидно, почему ответы агента выглядели странно: в истории хранились длинные сыровые сообщения пользователей без сжатия, а в инструкции при этом была фраза «игнорируй всё, что не относится к теме X», которая конфликтовала с частью RAG-подсказок. Модель честно пыталась следовать обоим сигналам и выдавала среднее по больнице. Мы переписали инструкции, ввели резюмирование истории и более четкий фильтр RAG, и проблема ушла сама собой.
Как избегать хаоса при росте числа агентов и сценариев
Самый коварный момент начинается тогда, когда в компании появляется не один, а пять или десять агентов: для поддержки, маркетинга, аналитики, внутренней автоматизации. Каждый требует своего контекста, своих правил, своей RAG-памяти, и если это не отразить в архитектуре, через пару месяцев никто уже не помнит, где чья зона ответственности. В одной российской компании мы столкнулись с тем, что два разных агента обращались к одной и той же векторной базе, но с разными инструкциями и фильтрами, из-за чего выборка иногда пересекалась. В результате агент для внутренних пользователей вдруг начинал в ответах упоминать детали, которые были релевантны только для внешних клиентов. Формально он ничего не нарушал, но с точки зрения здравого смысла это выглядело довольно тревожно.
В таких ситуациях я стала придерживаться одного правила проектирования, которое поначалу кажется лишним, но потом спасает часы отладки и обсуждений.
Каждому агенту — свой явный контур: инструкции, память, источники, ограничения
Это не значит, что нельзя переиспользовать куски RAG-памяти или общие сервисы. Это значит, что для каждого агента должно быть ясно, какие именно данные он может видеть, какие инструкции ему заданы и какие метрики качества к нему применяются. В идеале это описывается в одном месте — хоть в вики, хоть в репозитории, — а не живет в головах разработчиков. В связке с n8n и Make.com это означает отдельные сценарии или, как минимум, четко размеченные ветки, а не один огромный поток «на всё сразу». Да, это чуть больше работы в начале, но потом, когда кто-то решает «быстренько подкрутить контекст», ему есть куда смотреть, а не только на логи и чудесные догадки.
Для российских компаний это еще и способ не утонуть в вопросах безопасности: если у вас явно описано, какой агент к каким данным имеет доступ, намного проще проходить проверки и объяснять, как вы соблюдаете 152-ФЗ. Часто я вижу обратное: агенты уже работают, пользователи счастливы, а документации нет вообще, и только при первой же проверке все начинают судорожно вспоминать, какие именно поля из CRM уходят в запросы. В этот момент разговор про размер контекстного окна внезапно сменяется разговором про реестры, согласия и уведомления, и это уже совсем другая реальность. Поэтому аккуратная работа с контекстом и RAG здесь — это не только про оптимизацию токенов, но и про банальную управляемость всей системы.
Как я бы строила новых AI-агентов в 2026 году
Если попробовать собрать все эти наблюдения в рабочий подход, получится довольно прагматичная картинка: меньше магии, больше архитектуры. В 2026 году, когда у нас уже есть и модели с большими окнами, и отработанные паттерны RAG, и инструменты вроде n8n, я начинаю новый проект с двух листов: на одном — бизнес-процесс, на другом — схема данных и контекста. Сначала мы с командой честно рисуем, где и когда агент должен вмешиваться, какие задачи он берет на себя, какие люди остаются в цепочке. Потом описываем, какие знания и документы ему для этого нужны, какие хранятся в России и должны оставаться под контролем, а какие можно отдавать внешним сервисам. Только после этого я выбираю модель, подбираю размер контекстного окна и решаю, какой RAG-подход использовать.
На практике я бы сформулировала подход к таким агентам через несколько опор: явные инструкции, слой RAG, аккуратное контекстное окно, автоматизация через оркестратор и понятные метрики. Всё это, конечно, не звучит так эффектно, как «искусственный интеллект сам автоматизирует бизнес», но зато потом не приходится объяснять, почему он внезапно перестал что-то помнить. В одном из своих проектов я подробно разбирала это и в материалах на сайте про автоматизацию через MAREN, и в разборе кейсов в телеграм-канале, и каждый раз вижу, как людям становится легче, когда они понимают, что агент — это в первую очередь система, а не «разумная сущность». Контекстное окно llm и RAG-память в этой системе такие же элементы, как API или база данных, и к ним можно относиться без мистики.
Чтобы не терять фокус, я часто проговариваю для себя небольшой внутренний ориентир, который помогает не увлечься красивыми, но бесполезными фичами.
Хороший агент — это тот, у кого память так же понятна, как его обязанности
Если вы можете одним абзацем описать, что агент делает и какими знаниями при этом пользуется, значит, у вас есть шанс построить нормальную архитектуру. Если же описание начинается с «ну, он там берет документы, что-то анализирует, иногда спрашивает у пользователя» — почти наверняка контекстное окно ИИ живет своей жизнью, а RAG-память заполнялась в стиле «давайте положим туда всё». В 2026 году у нас уже достаточно инструментов, чтобы не жить в такой туманной зоне. Можно и нужно описывать роли, источники, ограничения, метрики, не превращая это в 200-страничный регламент, а делая аккуратные, но честные схемы.
Что остаётся в голове после разговора про контекст и RAG
Когда я допиваю остывший кофе после очередной сессии с командой и закрываю диаграммы контекстов, у меня обычно остается очень приземленное ощущение: мы не столько «настроили ИИ», сколько навели порядок в знаниях и процессах. Контекстное окно llm оказалось просто зеркалом того, как компания вообще обращается с информацией: если в голове у людей каша, то и в запросах к модели она появится. RAG-память при этом выступает не как модная технологическая надстройка, а как способ честно признать, что всё в голову (и в окно) не поместится, и начать распределять знания по полочкам. В российских реалиях это дополнительно обрамляется требованиями по 152-ФЗ и инфраструктуре: мы не можем игнорировать, где физически живут данные и кто к ним ходит, даже если нейросеть кажется очень умной.
Получается, что разговор про размер контекстного окна и RAG-подход в 2026 году — это по сути разговор про зрелость работы с информацией и автоматизацией. Если вы готовы описывать процессы, разделять роли, фиксировать источники и ограничения, то и агенты будут вести себя предсказуемо и приносить пользу. Если же хочется «просто сделать бота, который всё понимает», скорее всего, вы столкнетесь с теми же граблями, что и многие до вас: хаотичный контекст, мусор в RAG-памяти, нервные обсуждения с безопасностью и бюджетами. Мне ближе первый путь, потому что он отдает людям самое ценное — время, а не создает очередной техно-аттракцион.
Если тебе хочется не просто почитать теорию, а посмотреть, как такие штуки собираются в реальных воркфлоу, то я разбираю подобные кейсы и архитектурные решения у себя в телеграм-канале про автоматизацию и AI-агентов. А если интереснее заглянуть в сторону более формализованных решений, где AI увязан с управлением рисками, внутренним аудитом и белой зоной работы с данными, то на сайте про MAREN и мои продукты можно найти описания подходов и примеры. В любом случае, если после этой статьи ты хотя бы один раз посмотришь на контекстное окно ИИ не как на бездонную яму, а как на аккуратный рабочий стол, я свою задачу здесь точно выполнила.
Что ещё важно знать
Как понять, какого размера контекстное окно нейросети достаточно для моего проекта?
Ориентируйся не на максимальные цифры из маркетинговых описаний, а на реальный объем информации, который нужен для одной задачи. Возьми пару десятков типовых кейсов, посчитай примерную длину инструкций, истории и фрагментов из RAG, и смотри, укладывается ли это в избранную модель с запасом. Если приходится регулярно подбираться к потолку, лучше пересмотреть структуру контекста и сжатие, чем гнаться за еще большим окном.
Можно ли обойтись без RAG-памяти, если у модели очень большое контекстное окно?
Формально можно, но это почти всегда приводит к перерасходу токенов и падению качества ответов на длинных запросах. Большое окно не отменяет того факта, что модели проще работать с четко отобранными фрагментами, чем с огромным полотном текста вперемешку. RAG помогает делать подачу знаний избирательной, а это полезно и для качества, и для бюджета.
Что делать, если агент постоянно «забывает» условия задачи в середине диалога?
Чаще всего это значит, что либо слишком много старой истории сохраняется в контексте, либо системные инструкции написаны так, что модель легко сбивается. Попробуй добавить шаг резюмирования предыдущих сообщений и хранить в контексте не сырой диалог, а краткие выжимки. Параллельно стоит переписать инструкцию так, чтобы ключевые ограничения и цель агента были сформулированы явно и повторялись в каждом запросе.
Как безопасно работать с персональными данными в RAG-системах в России?
Базовый подход — не векторизовать и не отправлять в контекст поля с прямыми идентификаторами и чувствительной информацией. Используй обезличивание, внутренние ключи и фильтрацию, а хранение оригинальных данных оставляй в контролируемом контуре внутри РФ. Дополнительно проверь текстовые фрагменты на наличие персональных данных, особенно если они берутся из писем или заявок клиентов, и при необходимости очищай их до векторизации.
Как выбрать между n8n и Make.com для оркестровки агентов?
Смотри, какие интеграции и где тебе нужны, и какие требования по размещению и контролю есть у компании. n8n часто удобнее, если хочешь больше контроля и возможности развернуть систему в своем контуре, Make.com чуть проще вхождением и богат по готовым модулям. В обоих случаях ключевое — не конкретный инструмент, а то, насколько прозрачно и документировано в нем собраны шаги по формированию контекстного окна и вызову RAG.
Что делать, если RAG-поиск часто возвращает нерелевантные фрагменты?
Начни с проверки качества самих документов: плохо структурированный текст, мусор и повторы сильно бьют по выборке. Затем поиграй порогами похожести, количеством возвращаемых фрагментов и размером «кусочков» при разбиении документов. Полезно собрать набор тестовых запросов и вручную оценить выдачу, пока не найдешь параметры, при которых в контекст попадает только то, что действительно помогает отвечать.