Apprenez l'« ingénierie contextuelle » auprès des meilleures équipes d'IA Nous créons un agent d'IA doté des capacités de « perception, filtrage, raffinement et persistance » grâce à quatre méthodes : « purification de l'information, synchronisation de l'état, élagage dynamique et accélération des performances ». I. Purification de l'information : s'assurer que le modèle ne reçoive que les signaux de fond pertinents. En ingénierie contextuelle, le rapport signal/bruit (RSB) détermine la limite supérieure des capacités d'inférence de l'agent. Face à des bases de code volumineuses ou à des documents longs, une simple correspondance vectorielle RAG ne suffit plus. 1. Complétion sémantique Les recherches d'Anthropic et de Chroma montrent que la recherche fragmentaire traditionnelle conduit à la création de silos d'information. L'ingénierie du contexte repose sur le « prétraitement », qui consiste à intégrer un contexte global à chaque fragment d'information avant de le stocker à l'aide d'un modèle. Par exemple, lors de l'indexation d'un fragment de code, l'ingénierie du contexte impose l'inclusion des informations relatives à l'architecture du projet, garantissant ainsi que le contenu récupéré soit explicite. 2. L'ingénierie du contexte de réordonnancement dynamique ne se fie pas au classement initial des résultats de recherche. Elle souligne que l'information doit subir un processus de « purification » avant d'être intégrée au contexte du modèle. Un modèle léger effectue une évaluation secondaire des N premiers résultats extraits, éliminant les éléments perturbateurs non pertinents pour la logique d'instruction actuelle, ce qui évite au modèle de se perdre dans les textes longs. II. Synchronisation d'état : Cartographie en temps réel de l'environnement d'exécution externe et des capacités cognitives du modèle. Un agent mature ne doit pas se limiter à une boîte de dialogue. Le second pilier de l'ingénierie du contexte consiste à cartographier en temps réel l'environnement physique et les capacités cognitives du modèle. 1. Image système en temps réel Les pratiques de Cline et Manus démontrent que l'ingénierie du contexte exige d'intégrer en temps réel l'arborescence des fichiers, la sortie du terminal et même l'état actuel de l'interface utilisateur au contexte. Ainsi, le contexte n'est plus un texte statique, mais un tableau de bord mis à jour dynamiquement. Une fois l'opération terminée, un retour d'information sur l'environnement (succès, erreur ou résultat) doit être immédiatement fourni à la fin du contexte, dans un format standardisé. 2. Réflexion sur l'objectif et ancrage des tâches : Dans les tâches complexes, les modèles ont tendance à « dériver ». Une excellente ingénierie du contexte ancre régulièrement l'objectif principal actuel à des points clés du contexte (comme la fin d'un dialogue ou des invites système). Cette technique, appelée « réflexion sur l'objectif », garantit que le modèle se souvienne toujours de l'intention initiale de l'utilisateur lors du traitement de sous-tâches complexes. 3. Élagage dynamique : Maintenir un espace de contexte logique à long terme en éliminant les mémoires redondantes est coûteux et souffre de « corruption du contexte ». À mesure que le nombre de tours de dialogue augmente, les informations d’exploration inutiles des premières phases peuvent interférer avec les décisions ultérieures. 1. Compression automatisée et distillation d'état Ampcode et Cline préconisent une stratégie de « réduction de l'entropie ». Lorsque le contexte atteint un seuil prédéfini, le système déclenche automatiquement un mécanisme de « distillation » : il résume logiquement les détails superflus de l'historique et ne conserve que les faits clés et les conclusions finales. Cette méthode permet de transformer des contextes initialement longs en points de mémoire concis grâce à des « résumés glissants ». 2. Création de sous-tâches et isolation des contextes : Pour les problèmes complexes, l’ingénierie du contexte adopte une stratégie de « création de sous-tâches ». Lorsqu’une tâche principale engendre une sous-tâche indépendante, le système clone un environnement de contexte propre pour cette sous-tâche, ne conservant que les variables globales nécessaires. Ceci permet d’isoler les tâches et d’éviter les conflits entre différents processus logiques au sein d’une même fenêtre de contexte. IV. Accélération des performances : Équilibrer vitesse de réponse et coût grâce aux mécanismes de mise en cache. Enfin, il y a la question des performances d’exécution. L’ingénierie du contexte permet d’améliorer non seulement la précision, mais aussi la vitesse et le coût. 1. **Mise en cache des mots clés :** Il s’agit de l’avancée technique la plus significative récemment impulsée par des entreprises comme Anthropic. En ingénierie contextuelle, une grande quantité d’informations préexistantes (telles que les invites système, le code source du projet et la documentation des bibliothèques couramment utilisées) est répétée d’une itération à l’autre. En mettant en cache ce « contenu de préfixe », le modèle n’a plus besoin de recalculer les poids d’attention des parties répétées lors du traitement de nouvelles entrées. Cela réduit considérablement la latence de la génération du premier mot et diminue directement les coûts d’inférence. 2. Réutilisation minimaliste des threads et du cache clé-valeur Manus et son équipe ont mis l'accent sur un contexte « orienté ajout ». En concevant soigneusement la structure du contexte, chaque nouvelle interaction s'ajoute linéairement à la précédente, sans nécessiter de réécriture. Cette approche d'ingénierie maximise la réutilisation des caches clé-valeur côté serveur, permettant ainsi à l'agent de maintenir des temps de réponse de l'ordre de la milliseconde, même avec des bases de code de grande envergure. En résumé, l'objectif ultime de l'ingénierie contextuelle est de construire un système de mémoire dynamique pour les agents d'IA doté des capacités de « perception, filtrage, raffinement et persistance ». La purification résout le problème de « ce qu'il faut regarder ». • Cela a simultanément résolu le problème de « trop en voir ». • L’approche de gouvernance a résolu le problème de « la capacité à prédire avec précision ». • L'efficacité résout le problème de « la vitesse à laquelle regarder ».
