Context engineering
Waarom dit ertoe doet
Section titled “Waarom dit ertoe doet”Context engineering ontwerpt de volledige informatieomgeving die op een bepaald moment voor een model beschikbaar is: instructies, gesprek, opgehaalde kennis, tooldefinities, toestand, voorbeelden en outputbeperkingen.
Het omvat ook het selecteren, comprimeren, ordenen en verversen van context. De centrale engineeringafweging is bepalen wat het model nu nodig heeft, wat buiten het model moet blijven, en hoe verouderde, conflicterende of gevoelige context moet worden behandeld.
Voor agentische systemen wordt dit dynamisch state-beheer over cycli van waarnemen, redeneren en handelen. Agentische context engineering is het dynamische beheer van de working state van de agent terwijl nieuwe observaties, toolresultaten en beslissingen binnenkomen.
Meer dan promptformulering
Section titled “Meer dan promptformulering”Prompt engineering vraagt hoe een instructie moet worden geformuleerd. Context engineering stelt de bredere runtimevraag: wat moet het model nu weten, uit welke bronnen, met welk gezag en in welke vorm?
Daarom omvat context engineering ook opgehaalde documenten, geheugen, toolobservaties, project- of organisatiebeleid, gespreksstate en herbruikbare skills. Promptformulering is één onderdeel van het werk, niet het geheel.
Context verandert tijdens het werk
Section titled “Context verandert tijdens het werk”Een coding- of workflow-agent opereert niet vanuit één statische prompt. Stel dat een agent een API-client moet upgraden, tests moet herstellen en de wijzigingen moet committen. Aan het begin kan de nuttige context bestaan uit het doel, projectregels, de actieve branch, Git-beleid en de huidige dependencyversie.
Na de wijziging worden falende tests belangrijker dan de oorspronkelijke bestandenlijst. Zodra de tests slagen, wordt de diff het belangrijkste bewijs. Het model kan hetzelfde blijven terwijl de context gedurende de taak verandert.
Training, context en harnesses
Section titled “Training, context en harnesses”Context engineering zit tussen modellearning en agentuitvoering.
| Laag | Bijdrage |
|---|---|
| Modellearning | Latente capaciteiten zoals taal, programmeren en redeneerpatronen |
| Context engineering | Het huidige doel, beleid, state, geheugen, opgehaalde kennis en observaties |
| Agent engineering | De gecontroleerde lus van acties kiezen, tools gebruiken, resultaten observeren en state bijwerken |
Deze scheiding is operationeel belangrijk. Training creëert capaciteiten in modelparameters. Context engineering situeert die capaciteiten voor de huidige taak. De harness zet gesitueerd redeneren vervolgens om in verantwoordbare actie.