За гранью интеграций: Как построить будущее ИИ с помощью контекстного инжиниринга

Инженерия контекста, в отличие от инженерии подсказок, фокусируется на создании инфраструктуры данных для агентов ИИ, обеспечивая доступ к релевантной информации на протяжении взаимодействий. Она решает ограничения инженерии подсказок, такие как амнезия, галлюцинации и несоответствия в более длительных взаимодействиях. Инженерия контекста создает прочную информационную экосистему вокруг модели, обеспечивая постоянную память и ситуационную осведомленность. Это включает в себя Протокол контекста модели (MCP) для стандартизированного доступа к контексту и интеграции сервисов для подключения к различным источникам данных. Основные этапы инженерии контекста включают написание, выбор, сжатие и изоляцию контекста для эффективного управления. Контекстное пространство, платформа, построенная на этих принципах, предлагает предварительно построенные интеграции, архитектуру, готовую к MCP, и инфраструктуру, готовую к производству. Она решает общие проблемы, с которыми сталкиваются разработчики, работающие с большими языковыми моделями (LLM), такие как построение памяти для нескольких ходов и управление контекстными конвейерами. Платформа разработана для масштабируемости и простоты использования, позволяя разработчикам сосредоточиться на поведении агента. Ее дорожная карта включает в себя улучшение управления контекстом, повышение интеллекта агента и предоставление комплексной аналитики. Контекстное пространство направлено на упрощение сложного процесса создания контекстно-осведомленных агентов ИИ.