Лучшие практики контекстной инженерии в 2026 году: как добиться точных ответов от LLM
Раньше фокус был на составлении «идеального» промпта. Сегодня ключевая задача — грамотно собрать контекст: загрузить в модель именно те данные, которые нужны для решения задачи. Представьте архитектуру так: Основная причина сбоев в работе агентов — не плохой промпт, а плохой контекст: лишние данные, устаревшая информация, отсутствие определений инструментов. Для большинства задач достаточно 150–300 слов (150–300 токенов). Это заставляет формулировать запрос чётко и по делу, избегая избыточности....