Если раньше все говорили о prompt engineering, то теперь на первый план выходит умение управлять ограниченным ресурсом — контекстом.
Уплотнение, заметки, подагенты, динамическая подгрузка данных — всё это формирует новое искусство работы с LLM.
Как следует из названия, ключевой акцент prompt engineering — на том, как писать эффективные промпты, особенно системные. Однако по мере того как мы движемся к созданию более мощных агентов, работающих в многократных циклах инференса и на более длинных временных горизонтах, нужны стратегии управления всем состоянием контекста: системными инструкциями, инструментами, Model Context Protocol (MCP), внешними данными, историей сообщений и т.д.
📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/953440/