Como os agentes de IA podem utilizar eficazmente a "engenharia de contexto"? O vídeo do YouTube "How Agents Use Context Engineering" do @LangChainAI gira em torno de três princípios: Descarregar, Reduzir e Isolar. Ele já foi implementado de forma consolidada em frameworks populares como Claude Code, Manus e LangChain DeepAgents. 1. Descarregar: Elimine a sobrecarga da janela do modelo terceirizando informações ou operações que não precisam estar presentes em tempo real para um sistema externo, e o agente só as acessa sob demanda quando necessário. • Armazenamento em sistema de arquivos: Diálogos históricos, registros de dados e resultados intermediários são gravados em arquivos (como JSON), e o agente usa referências de caminho em vez de carregar o arquivo inteiro. • Criação de scripts de ações: Operações repetitivas são encapsuladas em scripts independentes (como limpeza de dados e chamadas de API), e o agente recebe apenas os resultados da execução, evitando a incorporação de código na janela. • Liberação progressiva de ferramentas: em vez de expor todas as ferramentas de uma só vez, elas são desbloqueadas dinamicamente de acordo com as etapas da tarefa (como pesquisar primeiro e depois editar) para evitar opções redundantes. Exemplos práticos: o DeepAgents oferece suporte ao registro dinâmico de ferramentas, o Manus se destaca em ações com scripts e o Claude Code enfatiza a persistência de arquivos. 2. Reduzir: Simplificar as informações dentro da janela, comprimindo o tamanho do contexto e preservando a integridade semântica. • Compactação: Algoritmos removem tokens redundantes, como a fusão de mensagens duplicadas. • Resumo: Usar o LLM para condensar conversas longas em pontos-chave (como marcadores) pode economizar mais de 70% dos tokens. • Filtragem: Com base na relevância da tarefa atual, filtre registros irrelevantes ou fragmentos históricos. Exemplos práticos: Manus possui um algoritmo de compressão integrado, Claude Code se destaca na geração de resumos e DeepAgents oferece filtros baseados em consultas. 3. Isolar: Divida e conquiste a tarefa decompondo tarefas complexas em submódulos independentes, cada um com sua própria janela de contexto. • Arquitetura de subagentes: Um agente mestre coordena múltiplos subagentes para processar subtarefas (como pesquisa, verificação e síntese) em paralelo, e finalmente os resultados são agregados. • Gerenciamento hierárquico de contexto: os subagentes não interferem uns com os outros, evitando a sobrecarga de uma única janela. Exemplos práticos: DeepAgents suporta cadeias hierárquicas de agentes, Manus implementa isolamento paralelo avançado e Claude Code fornece decomposição básica de subtarefas. Principais conclusões e recomendações práticas: A engenharia de contexto não se resume a técnicas de palavras-chave, mas sim ao projeto arquitetônico em nível de sistema. Ao desenvolver agentes prontos para produção, recomenda-se o seguinte: 1. Comece pela desinstalação: priorize o uso de arquivos e scripts para liberar espaço no Windows. 2. Mecanismo de redução de sobreposição: Combinação de sumarização e filtragem para manter um contexto conciso. 3. Isolamento para tarefas complexas: Introduzir subagentes para alcançar raciocínio profundo escalável. Por meio dessas estratégias, os agentes inteligentes podem evoluir de uma "resposta de curto prazo" para uma "execução confiável de longo prazo", melhorando significativamente seu desempenho em cenários como desenvolvimento de código, pesquisa e análise e processos automatizados. Resumindo: Engenharia de contexto = aliviar a carga + simplificar a informação + execução modular, permitindo que uma janela de modelo limitada lide com um número infinito de tarefas. Vídeo do YouTube
