Что это
Контекст-инжиниринг — искусство и наука курировать оптимальный набор токенов (информации), который находится в окне модели во время инференса: системные инструкции, инструменты, внешние данные, история сообщений, динамически подтянутые факты. Вопрос смещается с «как сформулировать промт» на «какую информацию и какое окружение дать модели, чтобы задача стала решаемой».
Откуда пошло
- 19 июня 2025 — Tobi Lütke (CEO Shopify) ввёл термин в твите: «искусство дать весь контекст, чтобы задача стала правдоподобно решаемой для LLM».
- 2025 — LangChain дал программное определение; Anthropic закрепила концепцию в инженерных доках (статья 29.09.2025); Google встроил контекст-пайплайны в ADK.
Почему взлетело
- Для агентов, которые работают много шагов, одного промта мало: модель не помнит ничего за пределами окна. Нужна работа с состоянием и памятью.
- Окно конечно: что в нём лежит и что вытесняется — напрямую влияет на качество и стоимость.
- Это естественное продолжение промт-инжиниринга для эпохи долгих агентных задач.
Как применить сейчас
- Думай не про «идеальный промт», а про бюджет контекста: что обязательно держать, что подтягивать по требованию, что выкидывать.
- Используй sub-agents и внешнюю память, чтобы не раздувать одно окно.
- Структурируй вход: инструкции, релевантные файлы, история — а не «свалка всего подряд».
На что обратить внимание
- «Больше контекста» ≠ «лучше»: лишнее размывает фокус (context rot) и жжёт токены.
- Курирование — итеративный процесс на каждом шаге агента, а не разовая настройка.
- Чувствительные данные в контексте = риск утечки; не клади лишнее.