Контекстная инженерия: llms.txt, мультиагенты, offloading
Лэнс Мартин объясняет контекстную инженерию для агентов: управление контекстом — ключевая проблема при построении агентов. Основные техники: выгрузка контекста (offloading), сокращение (pruning), изоляция контекста в мультиагентах, эффективный retrieval (llms.txt вместо векторных БД). Практические выводы: использовать llms.txt с LLM-описаниями, применять мультиагентов для параллельных read-only задач, аккуратно с pruning, использовать кэширование.
Контекст-инжиниринг: оффлоадинг, прунинг, retrieval и изоляция — ключевые техники для эффективных агентов.
Для оператора входа в AI (buyanov.io) это прямо применимо: при построении оркестрации агентов и автоматизации важно управлять контекстом, чтобы снижать токен-затраты и улучшать качество. Рекомендации по llms.txt, мультиагентам и offloading помогут оптимизировать агентные пайплайны. Конкретно: внедрить llms.txt для документации, использовать мультиагентов для параллельного сбора данных, применять offloading для экономии токенов.