Au-delà des Intégrations : Comment Construire l'Avenir de l'IA grâce à l'Ingénierie du Contexte

L'ingénierie de contexte, contrairement à l'ingénierie de prompt, se concentre sur la construction de l'infrastructure de données pour les agents d'IA, permettant l'accès à des informations pertinentes tout au long des interactions. Elle répond aux limitations de l'ingénierie de prompt, telles que l'amnésie, les hallucinations et les incohérences dans les interactions plus longues. L'ingénierie de contexte construit un écosystème d'information robuste autour du modèle, garantissant une mémoire persistante et une prise de conscience situationnelle. Cela implique un protocole de contexte de modèle (MCP) pour un accès standardisé au contexte et des intégrations de service pour se connecter à diverses sources de données. Les étapes clés de l'ingénierie de contexte incluent l'écriture, la sélection, la compression et l'isolement du contexte pour une gestion efficace. Context Space, une plateforme construite sur ces principes, offre des intégrations pré-construites, une architecture prête pour le MCP et une infrastructure prête pour la production. Elle répond aux défis couramment rencontrés par les développeurs travaillant avec les LLM, tels que la construction de mémoire multi-tour et la gestion des pipelines de contexte. La plateforme est conçue pour la scalabilité et la facilité d'utilisation, permettant aux développeurs de se concentrer sur le comportement de l'agent. Son feuille de route inclut l'amélioration de la gestion du contexte, l'amélioration de l'intelligence de l'agent et la fourniture d'analyses exhaustives. Context Space vise à simplifier le processus complexe de construction d'agents d'IA sensibles au contexte.