Гэты артыкул - абагульненне некалькіх артыкулаў пра новы напрамак, які ўжо зараз ператвараецца у новую прафесію , якая з часам будзе вельмі запатрабаванай.

Context Engineering: Новая прафесія на скрыжаванні інтэлекту і інфармацыі

1. Чаму гэта важна?

Сённяшнія LLMs — гэта не проста тэкставыя генератары. Гэта магутныя сістэмы, здольныя:

• аналізаваць інфармацыю;
• будаваць лагічныя ланцужкі;
• прымаць рашэнні;
• падтрымліваць складаныя дыялогі.

Аднак іх здольнасці абмяжоўваюцца толькі тым, які кантэкст яны атрымліваюць. І нават самая дасканалая мадэль будзе марнаваць свой патэнцыял, калі “не зразумее”, што ад яе патрабуецца.

Кантэкст — гэта не проста запыт. Гэта цэлае інфармацыйнае асяроддзе, у якім працуе ШІ: дакументы, прыклады, накіраванні, ранейшыя размовы, — усё, што ўплывае на разуменне і прыняцце рашэння. І тое, як мы ствараем і падаем гэты кантэкст, — вызначае эфектыўнасць усяго ўзаемадзеяння з мадэллю.

Так з’явілася цэлая галіна — context engineering. Яна вырасла з prompt engineering і ператварылася ў асобную прафесію, якая спалучае тэхналогіі, логіку і інфармацыйны дызайн. Гаворка ідзе пра сістэмны падыход да працы з кантэкстам: ад яго пошуку да кіравання ім у рэжыме рэальнага часу.

⸻

2. Аснова context engineering — што яна сабой уяўляе?

Калі prompt engineering — гэта пра тое, як сфармуляваць запыт, то context engineering — гэта пра стварэнне ўмоў для разумнага адказу. Гэта як не проста задаць пытанне, а даць чалавеку дакументы, факты, прыклады і мову, якой варта карыстацца.

Context engineering ахоплівае тры асноўныя кампаненты:

2.1. Context retrieval and generation

На першым этапе трэба знайсці і падаць мадэлі патрэбную інфармацыю:

• Prompt engineering — базавыя запыты і іх структура.
• In-context learning — метады накшталт zero-shot, few-shot, chain-of-thought, калі мадэль вучыцца на прыкладах унутры кантэксту.
• Retrieval знешніх ведаў — напрыклад, з баз дадзеных ці дакументаў (retrieval-augmented generation).
• Дынамічныя шаблоны — адаптыўныя запыты (напрыклад, CLEAR framework), якія змяняюцца ў залежнасці ад сітуацыі.

2.2. Context processing

Далей — апрацоўка інфармацыі:

• Працэсінг доўгіх паслядоўнасцей — мадэлі, здольныя працаваць з тэкстамі на тысячы токенаў (Mamba, LongNet).
• Самаўдасканаленне — мадэлі, што вучацца з уласных адказаў і карэктуюць кантэкст.
• Мультымадальнасць — камбінацыя тэксту, гуку, выяваў, табліц.
• Аптымізацыя ўвагі і памяці — тэхнікі сціску, sparsity, забывання непатрэбнага.

2.3. Context management

І, нарэшце, кіраванне кантэкстам у часе:

• Памяць: кароткатэрміновая (размова), доўгатэрміновая (біяграфія карыстальніка), знешняя (базы дадзеных).
• Context compression — аўтакодэры, рэкурэнтнае сцісканне.
• Paging — падзел кантэксту на старонкі з доступам да патрэбнай інфармацыі.
• Маштабаванае кіраванне — для складаных сцэнароў з некалькімі агентамі.

3. Як гэта працуе: архітэктурныя рашэнні

Context engineering ужо ўвасабляецца ў канкрэтныя тэхнічныя мадэлі і архітэктуры. Вось некалькі прыкладаў:

3.1. Retrieval-augmented generation (RAG)

Калі мадэль не мае патрэбнай інфармацыі — яна можа “запытаць” яе звонку. RAG дазваляе LLM:

• шукаць дадатковыя звесткі;
• выкарыстоўваць іх у рэжыме рэальнага часу;
• абапірацца на факты пры генерацыі адказу.

3.2. Сістэмы памяці

LLM з памяццю — гэта мадэль, што не “забывае”:

• можа весці працяглыя дыялогі;
• успамінае вашыя папярэднія пытанні;
• адаптуецца да вашых інтарэсаў (напрыклад, MemGPT).

3.3. Інструментальныя агенты (tools, agents)

Мадэль, што не толькі адказвае, але і дзейнічае:

• запускае код;
• шукае інфармацыю ў інтэрнэце;
• узаемадзейнічае з API.

3.4. Шматагентныя сістэмы

Некаторыя задачы патрабуюць каманды. Шматагентныя сістэмы:

• падзяляюць ролі;
• абменьваюцца кантэкстам;
• працуюць сінхронна для вырашэння складаных задач.

4. Што яшчэ не зроблена: асноўныя праблемы

Тэхналогія развіваецца імкліва, але ёсць і праблемы:

• Разрыў разумення і генерацыі — LLM можа зразумець складаны кантэкст, але не заўсёды здольны стварыць якасны вынік на яго аснове.
• Метрыкі ацэнкі — класічныя метрыкі (BLEU, ROUGE) недастатковыя для ацэнкі reasoning або кааперацыі агентаў.
• Мультымадальная інтэграцыя — цяжка аб’яднаць тэкст, гук, выявы, табліцы ў адзінны лагічны ланцуг.
• Бяспека і этыка — кантэкст можа быць скажоны, маніпулятыўны або прыватны.

5. Напрамкі будучыні: што чакае context engineering

Што будзе развівацца:

• Уніфікаваная тэорыя — фармалізацыя прынцыпаў context engineering.
• Новая генерацыя памяці — мадэлі, што памятаюць не толькі тэкст, але і сэнс.
• Поўная мультымадальная інтэграцыя — тэкст + відэа + аўдыё + графы.
• Лепшыя метады ацэнкі — метрыкі, што ўлічваюць логіку, паслядоўнасць, адаптыўнасць.
• Этычнае разгортванне — празрыстасць, тлумачальнасць, справядлівасць.

6. Рэзюмэ

Context engineering — гэта не проста новы трэнд. Гэта аснова новай хвалі штучнага інтэлекту:

• разумнага;
• адаптыўнага;
• карыснага;
• адказнага.

І калі вы працуеце з LLM, то хутчэй за ўсё — вы ўжо context engineer. Пытанне толькі ў тым, ці робіце вы гэта інтуітыўна — ці свядома і прафесійна.

Крыніцы

1. https://github.com/Marktechpost/AI-Tutorial-Codes-Included
2. https://www.marktechpost.com/2025/08/03/a-technical-roadmap-to-context-engineering-in-llms-mechanisms-benchmarks-and-open-challenges/
3. https://arxiv.org/abs/2507.13334