Context Engineering: проектирование контекста

Context Engineering (проектирование контекста) — это дисциплина, которая выросла из промптинга, но вышла далеко за его пределы. Если промптинг — это искусство сформулировать один хороший запрос, то Context Engineering — это проектирование всего, что модель получает в окно контекста: системный промпт, история разговора, результаты поиска по базе знаний, данные из инструментов, метаданные о пользователе и сессии. В 2025 году, когда LLM всё чаще запускаются в виде агентов и многошаговых систем, умение грамотно управлять контекстом стало критическим навыком.

Почему это стало важно именно сейчас? Потому что задачи усложнились. Раньше модель отвечала на один вопрос и забывала его. Сегодня та же модель ведёт многоходовой диалог, вызывает инструменты, обращается к внешним источникам, помнит предпочтения пользователя через сессии и действует в рамках сложных агентных пайплайнов. При таких сценариях беспорядочно собранный контекст — прямой путь к деградации качества: модель путается в информации, теряет нить разговора, галлюцинирует из-за противоречий в контексте или просто упирается в лимит окна.

Первый модуль этого курса закладывает фундамент: что такое Context Engineering как дисциплина, из каких компонентов состоит контекст (системный промпт, RAG, память, результаты инструментов) и как работать с ограниченным бюджетом токенов — правильно расставлять приоритеты и не терять важное. Второй модуль — про паттерны и техники: как строить многоходовые диалоги, когда и как сжимать контекст (суммаризация vs. обрезка), и как разделить память на краткосрочную и долгосрочную. Третий модуль переходит к применению в реальных системах: как мониторить эффективность контекста в продакшене, ставить A/B-тесты на стратегии и работать с агентами, где инструменты добавляют непредсказуемые объёмы данных.

Курс рассчитан на разработчиков, которые уже умеют писать промпты и строить базовые AI-приложения, и хотят перейти на следующий уровень — системного проектирования контекста. Глубокого ML-бэкграунда не нужно, но понимание того, как LLM работает с токенами и контекстным окном, сильно поможет. Проходи модули последовательно: каждый строится на предыдущем.