Inżynieria kontekstu vs. inżynieria podpowiedzi: Na początku ery LLM-ów, tworzenie sprytnych podpowiedzi było sekretnym składnikiem sukcesu. Ale jeśli budujesz poważne agenty AI dzisiaj, sama inżynieria podpowiedzi nie wystarczy. Potrzebujesz inżynierii kontekstu. Oto dlaczego: - Podpowiadanie dotyczy tego, co mówisz - Inżynieria kontekstu dotyczy tego, co model widzi A to, co widzi, ma większe znaczenie niż kiedykolwiek. Każdy token w kontekście kosztuje uwagę. Im większy kontekst, tym bardziej prawdopodobne, że model się rozproszy, zapomni lub spowolni. Podobnie jak ludzie, LLM-y mogą tracić koncentrację. Dlatego dobrzy agenci nie wrzucają wszystkiego do kontekstu. Oni: 1️⃣ Kurują to, co jest użyteczne 2️⃣ Podsumowują to, co jest stare 3️⃣ Pobierają to, co jest potrzebne (w samą porę) 4️⃣ Piszą notatki dla siebie 5️⃣ Delegują pracę do pod-agentów, gdy jest to potrzebne To nie jest teoria, to sposób, w jaki systemy takie jak Claude Code, agenty z prawdziwego świata i skuteczne narzędzia pamięci już dzisiaj działają. Inżynieria kontekstu staje się kluczową umiejętnością dla każdego, kto buduje agentów o długim horyzoncie i wieloetapowych....