Context Engineering

Context Engineering to sztuka projektowania całego kontekstu, w którym działa agent AI – znacznie szersza koncepcja niż prompt engineering (który dotyczy pojedynczego zapytania). Context engineering obejmuje: plik konfiguracyjny agenta (słownik pojęć, struktura projektu, konwencje), skille (instrukcje do konkretnych zadań), structured data (Schema.org, JSON, grafy), pamięć między sesjami (persystencja, memory) i kontekstowe dane domenowe (wiedza branżowa). Im lepszy context engineering, tym mądrzejszy agent – zna pojęcia, rozumie cel i wie, jakich narzędzi użyć.

W audycie semantycznym context engineering to fundament: Plik konfiguracyjny agenta definiuje, że agent zna koncepcje EAV, CSI, Topical Authority; skille dają mu procedury; structured data daje mu fakty.

Na przykład agent z dobrym context engineering wie, że 'zachowek' to encja prawna i automatycznie stosuje narzędzie do ekstrakcji EAV; bez context engineering traktuje 'zachowek' jak random keyword.

W praktyce inwestuj w context engineering tyle samo, ile w prompt engineering – Plik konfiguracyjny z 50 liniami kontekstu daje lepsze wyniki niż idealny prompt bez kontekstu.