CLAUDE.md, AGENTS.md, сжатие контекста и управление памятью: как дать агенту нужную информацию.
Команда Anthropic, занимающаяся прикладным ИИ, пишет, что контекстный инжиниринг — продолжение промпт-инжиниринга, а его суть в том, чтобы при ограниченном бюджете внимания отобрать минимальный набор токенов с высоким сигналом.
Почему это важно: Anthropic официально описывает системный подход к контекстному инжинирингу, включая выбор между тремя стратегиями для длительных задач: сжатием, заметками и субагентами.
Автор переписал правила CLAUDE.md — вместо длинного текста получилась блок-схема на языке dot из GraphViz: имена узлов заданы строками в кавычках, разные формы обозначают решения, команды и предупреждения, а у каждого шага есть явное условие запуска.
Почему это важно: После того как правила CLAUDE.md превратились в граф на dot из GraphViz, Claude стал лучше их соблюдать. Этот подход можно перенести и на свои проекты.
Команда Manus поделилась опытом контекстной инженерии, накопленным при создании ИИ-агентов. В основе — проектирование с учётом KV-кэша, управление инструментами через маскирование, а не удаление, использование файловой системы как контекста, управление вниманием через повторение списка задач, сохранение ошибочного содержимого и отказ от привязки к few-shot примерам.
Почему это важно: Команда Manus обобщила опыт четырёх переписываний фреймворка агентов в шесть принципов контекстной инженерии — их можно напрямую применить к собственной реализации агента.
В своей статье Лэнс Мартин сводит контекстную инженерию агентов к четырём стратегиям: запись (с помощью scratchpad и памяти сохранять информацию за пределами контекстного окна) и выбор (по необходимости подтягивать память, описания инструментов и знания).
Почему это важно: В статье контекстное управление агентом сводится к четырём стратегиям — запись, выбор, сжатие и изоляция, — и приводятся конкретные приёмы из разных продуктов, чтобы было удобнее соотнести их со своим текущим рабочим процессом.