Comment appliquez-vous une ingénierie contextuelle efficace pour les agents IA ? Lisez ceci si vous êtes un développeur IA construisant des agents IA aujourd'hui. Le contexte est roi ! Et il doit être conçu, pas seulement suggéré. J'ai écrit quelques notes après avoir parcouru le formidable nouveau guide sur l'ingénierie contextuelle d'Anthropic : Ingénierie Contextuelle vs. Ingénierie de Prompt - Ingénierie de Prompt = rédaction et organisation d'instructions - Ingénierie Contextuelle = curation et maintien des prompts, outils, historique, et données externes - L'ingénierie contextuelle est itérative, et le contexte est régulièrement affiné Pourquoi l'ingénierie contextuelle est-elle importante ? - Budget d'attention fini - La dégradation du contexte se produit si le contexte devient trop large ; l'ingénierie contextuelle aide - Objectif : curer et maintenir un minimum de tokens à fort signal Anatomie d'un Contexte Efficace - Prompts système : clairs, à la bonne altitude (ni trop spécifiques ni trop vagues) - Outils : garder les outils minimaux, utiliser des paramètres descriptifs, et viser l'efficacité des tokens - Exemples Few-Shot : fournir des exemples divers et canoniques du comportement souhaité - Historique des messages : élaguer de manière agressive Stratégies de Récupération de Contexte ...