Aprenda "Ingeniería de contexto" con los mejores equipos de IA. Creamos un Agente de IA con capacidades de “percepción, filtrado, refinamiento y persistencia” a través de cuatro métodos: “purificación de información, sincronización de estados, poda dinámica y aceleración del rendimiento”. I. Purificación de la información: Garantizar que el modelo solo reciba señales de fondo de alto valor. En la ingeniería de contexto, la relación señal-ruido (SNR) determina el límite superior de la capacidad de inferencia del agente. Cuando el modelo se enfrenta a bases de código masivas o documentos extensos, la simple coincidencia de vectores RAG ya no es suficiente. 1. Completitud semántica Las investigaciones de Anthropic y Chroma señalan que la recuperación tradicional de fragmentos genera silos de información. La clave de la ingeniería de contexto reside en el preprocesamiento, que consiste en inyectar contexto global en cada fragmento de información antes de almacenarlo mediante un modelo. Por ejemplo, al indexar un fragmento de código, la ingeniería de contexto fuerza la inclusión de la información de la arquitectura del proyecto, garantizando así que el contenido recuperado sea autoexplicativo. 2. La ingeniería de contexto de reordenamiento dinámico no confía en la clasificación original de los resultados de búsqueda. Enfatiza que la información debe someterse a un proceso de purificación antes de ingresar al contexto del modelo. Un modelo ligero realiza una evaluación secundaria de los resultados Top-N recuperados, eliminando distractores irrelevantes para la lógica de instrucción actual, evitando así que el modelo se pierda en textos extensos. II. Sincronización de estados: Mapeo del entorno de ejecución externo a la cognición del modelo en tiempo real. Un agente maduro no debe existir únicamente dentro de un cuadro de diálogo. El segundo aspecto fundamental de la ingeniería de contexto es mapear el entorno físico a la cognición del modelo en tiempo real. 1. Imagen del sistema en tiempo real Las prácticas de Cline y Manus demuestran que la ingeniería de contexto requiere integrar el árbol de archivos, la salida de la terminal e incluso el estado actual de la interfaz de usuario en el contexto en tiempo real. Esto significa que el contexto ya no es texto estático, sino un panel de control que se actualiza dinámicamente. Una vez que el modelo completa una operación, la retroalimentación del entorno (éxito, error o salida) debe aparecer inmediatamente al final del contexto en un formato estandarizado. 2. Reflexión de objetivos y anclaje de tareas: En tareas de ruta larga, los modelos son propensos a la deriva. Una buena ingeniería de contexto ancla repetidamente el objetivo principal actual en puntos clave del contexto (como el final de un diálogo o las indicaciones del sistema). Esta técnica, denominada "reflexión de objetivos", garantiza que el modelo siempre recuerde la intención inicial del usuario al gestionar subtareas complejas. 3. Poda dinámica: Mantener un espacio de contexto lógico a largo plazo mediante la poda de memorias redundantes es costoso y presenta riesgo de corrupción de contexto. A medida que aumenta el número de rondas de diálogo, la información inicial de exploración inútil puede interferir con las decisiones posteriores. 1. Compresión automatizada y destilación de estado Ampcode y Cline abogan por una estrategia de "reducción de entropía". Cuando el contexto se acerca a un umbral preestablecido, el sistema activa automáticamente un mecanismo de "destilación": resume lógicamente los detalles triviales de la historia y retiene solo los hechos clave y las conclusiones finales. Este método puede transformar contextos originalmente extensos en puntos concisos y memorables mediante resúmenes deslizantes. 2. Bifurcación de contexto y aislamiento de tareas: Para problemas complejos, la ingeniería de contexto adopta una estrategia de bifurcación. Cuando una tarea principal genera una subtarea independiente, el sistema clona un entorno de contexto limpio para la subtarea, que contiene únicamente las variables globales necesarias. Esto logra el aislamiento entre tareas y evita que diferentes hilos lógicos colisionen en la misma ventana de contexto. IV. Aceleración del rendimiento: Equilibrio entre velocidad de respuesta y coste mediante mecanismos de almacenamiento en caché. Finalmente, está el problema del rendimiento de la ejecución. La ingeniería de contexto no solo aborda la precisión, sino también la velocidad y el coste. 1. **Almacenamiento en caché de palabras de referencia:** Este es el avance de ingeniería más significativo impulsado recientemente por empresas como Anthropic. En la ingeniería de contexto, una gran cantidad de información preexistente (como indicaciones del sistema, código base del proyecto y documentación de bibliotecas de uso común) se repite en diferentes rondas. Al almacenar en caché este "contenido de prefijo", el modelo no necesita recalcular los pesos de atención de las partes repetidas al procesar la nueva entrada. Esto no solo reduce significativamente la latencia de la generación de la primera palabra, sino que también reduce directamente los costos de inferencia. 2. Subprocesos minimalistas y reutilización del almacenamiento en caché de clave-valor Manus y su equipo priorizaron un contexto orientado a la anexión. Al diseñar cuidadosamente la estructura del contexto, cada nueva interacción es una anexión lineal a la anterior, en lugar de una reescritura. Este enfoque de ingeniería maximiza la reutilización de las cachés clave-valor del servidor, lo que permite al agente mantener tiempos de respuesta de milisegundos incluso al trabajar con bases de código a gran escala. En resumen, el objetivo final de la ingeniería de contexto es construir un sistema de memoria dinámico para agentes de IA que tenga las capacidades de "percepción, filtrado, refinamiento y persistencia". La purificación resuelve el problema de "qué mirar". • Resolvió simultáneamente el problema de "ver demasiado". • El enfoque de gobernanza ha resuelto el problema de "ser capaz de predecir con precisión". • La eficiencia resuelve el problema de "qué tan rápido mirar".
