Estratégias de Engenharia de Contexto para Agentes de IA: Um Guia para Desenvolvedores
Construir agentes de IA confiáveis é mais difícil do que parece. Eles muitas vezes começam bem, mas à medida que as tarefas ficam mais complexas, rachaduras aparecem. Agentes frequentemente perdem o fio das etapas anteriores, contradizem seu próprio raciocínio ou ficam sobrecarregados pela complexidade de contexto em excesso.
Esse desafio gerou um debate animado em toda a indústria. Recentemente, a Anthropic (Claude) e a Cognition (Devin) se enfrentaram sobre se a colaboração multiagente ou o design de agente único é o melhor caminho a seguir. A Anthropic apontou para experimentos que mostram configurações multiagente alcançando taxas de sucesso 90,2% maiores, enquanto a Cognition rebateu que agentes únicos com compressão de contexto longo oferecem maior estabilidade e custos menores.
Ambos os lados têm bons argumentos e, na verdade, estão debatendo a mesma questão central: como gerenciar o contexto do agente de forma eficaz.
Pense nos LLMs como CPUs e em suas janelas de contexto como RAM. Mas há um porém: com hardware, você sempre pode adicionar mais RAM. Com LLMs, o comprimento do contexto é limitado por design, e ampliá-lo ainda mais traz custos elevados em termos de velocidade e precisão. Agentes, por sua vez, geram enormes quantidades de informação durante fluxos de trabalho de várias etapas, atingindo rapidamente esses limites. Isso cria problemas críticos:
Sobrecarga de informação: o contexto excede a capacidade → o agente trava
Custos crescentes: mais tokens processados significam maior gasto e latência
Queda de desempenho: informação em excesso não torna os agentes mais inteligentes — torna-os mais lentos e menos precisos
É por isso que a engenharia de contexto se tornou um desafio central de design para agentes de próxima geração. Líderes da indústria já tentaram diferentes formas de enfrentar esse desafio, e muitas delas realmente funcionam muito bem.
Neste blog, exploraremos como LangChain, Lossfunk e Manus abordam o problema a partir de diferentes ângulos — oferecendo estratégias complementares para manter agentes ao mesmo tempo capazes e eficientes em custos.
As 4 estratégias da LangChain para resolver desafios de contexto de agentes
A LangChain agrupa os desafios de contexto de agentes em quatro modos comuns de falha:
Envenenamento de contexto: detalhes irrelevantes ou incorretos se infiltram, levando a saídas sem sentido.
Distração de contexto: informações críticas ficam enterradas sob ruído.
Confusão de contexto: dados não relacionados em excesso fazem o agente perder o foco.
Conflito de contexto: entradas contraditórias levam a comportamento inconsistente.
Para enfrentar esses desafios, a LangChain introduziu uma estrutura de quatro estratégias para engenharia de contexto de agentes: Escrever, Selecionar, Comprimir e Isolar.
#1 Escrever contexto: dando memória externa aos agentes
Humanos resolvem problemas fazendo anotações e levando conhecimento adiante. Agentes estão aprendendo a fazer o mesmo. Uma abordagem comum é o “scratchpad”, onde raciocínios intermediários e descobertas são salvos fora da janela de contexto. Por exemplo, durante revisões de código, em vez de varrer novamente todo o codebase, um agente pode registrar problemas e correções por arquivo. Com o tempo, isso cria uma memória persistente e consultável que cresce com a experiência.
#2 Selecionar contexto: filtrando por relevância
Nem toda informação merece atenção. A equipe da Windsurf demonstrou que navegar por grandes codebases exige combinar análise de sintaxe com recuperação por grafo de conhecimento, garantindo que agentes tragam à tona apenas os trechos relevantes em vez de se afogarem em linhas irrelevantes.
#3 Comprimir contexto: sumarização sob demanda
Claude Code demonstra bem essa abordagem com seu recurso “auto-compact”. Quando uma conversa se aproxima do limite de contexto, o sistema comprime centenas de interações em um resumo conciso, preservando detalhes críticos para a tarefa enquanto libera espaço para novo raciocínio.
#4 Isole o Contexto: Gerenciamento Modular de Contexto
LangGraph aplica esse princípio por meio de uma arquitetura multiagente. Tarefas complexas são divididas em módulos, com cada subagente operando dentro de seu próprio espaço de contexto. Essa separação evita interferências: um agente pode explorar alternativas sem contaminar o caminho de raciocínio de outro.
Para mais detalhes, veja o blog da LangChain sobre engenharia de contexto.
As 6 Dicas Práticas da Lossfunk sobre Engenharia de Contexto
Outra perspectiva vem da Lossfunk, que trata o gerenciamento de contexto como uma disciplina de engenharia fundamentada em implantação no mundo real. Sua abordagem enfatiza o equilíbrio entre três restrições que toda equipe de produção enfrenta: desempenho, confiabilidade e custo. Paras Chopra, fundador da Lossfunk, delineou seis dicas práticas para criar agentes LLM eficazes com contexto.
#1 Tarefas Menores, Maior Sucesso
Tarefas complexas podem sobrecarregar agentes assim como sobrecarregam humanos. Pesquisas da METR mostram que LLMs alcançam suas maiores taxas de sucesso — cerca de 90% — quando as tarefas são delimitadas para 10–15 minutos de trabalho. Em vez de pedir a um agente que refatore uma aplicação inteira de uma só vez, divida o projeto em etapas menores e atômicas: analisar o módulo de autenticação, identificar possíveis problemas de segurança e, então, propor correções direcionadas. Isso espelha a forma como desenvolvedores experientes operam: uma etapa focada por vez, com o progresso sendo construído incrementalmente.
Fonte: Measuring AI Ability to Complete Long Tasks
#2 Arquivos Inteiros > Recuperação Fragmentada
Em contraste com a ênfase da LangChain em filtragem e compressão, Paras argumenta que mais contexto geralmente é melhor. Sua visão é que sistemas RAG frequentemente fragmentam informações em pequenos pedaços incompletos, o que pode deixar os agentes confusos ou incertos. Em vez disso, ele sugere carregar arquivos ou conjuntos de dados completos diretamente na janela de contexto, dando ao modelo a visão completa.
A Lossfunk apoia essa perspectiva com evidências de benchmark. No SWE-bench-Verified, abordagens que usaram contexto de arquivo completo alcançaram cerca de 95% de precisão, em comparação com cerca de 80% para recuperação fragmentada. A diferença vem da coerência: com arquivos completos, o modelo vê relações em todo o documento, em vez de juntar peças desconexas.
É claro que isso envolve trade-offs. Fornecer mais contexto a agentes LLM aumenta tanto o custo quanto a latência. As equipes devem ponderar os benefícios da completude em relação ao custo de prompts mais longos — um equilíbrio que depende da tarefa e das restrições de produção.
#3 Adicione uma Etapa de Verificação Após Cada Tarefa
Erros tendem a se acumular ao longo de longas cadeias de raciocínio. Para reduzir esse risco, a Lossfunk sugere projetar cada etapa como uma função sem estado, com verificações explícitas de sucesso/falha. Após cada chamada de ferramenta ou ação de raciocínio, o agente deve confirmar se a operação foi bem-sucedida e declarar claramente a próxima etapa.
Esse padrão é semelhante ao teste unitário no desenvolvimento de software: detectar pequenos erros cedo antes que eles se transformem em falhas maiores. Ao incorporar a verificação, os desenvolvedores criam pontos naturais de recuperação que tornam os agentes mais resilientes em fluxos de trabalho de produção.
#4 Lembre o Modelo com Frequência
Os modelos frequentemente esquecem instruções iniciais em conversas longas, portanto é essencial reforçar continuamente os objetivos da tarefa e o estado atual. Insira regularmente resumos da tarefa e objetivos atuais em seus prompts. Não presuma que o modelo se lembra do que deveria fazer 50 interações atrás. Isso não é uma limitação — é simplesmente como a cognição humana funciona. Utilizamos auxílios de memória externos, como notas e lembretes, para manter o foco durante tarefas complexas.
#5 Equipe Agentes com Ferramentas de Leitura/Escrita para Construir Contexto sob Demanda
Enfiar cada informação na janela de contexto rapidamente leva à sobrecarga. Uma abordagem melhor é dar aos agentes ferramentas de leitura/escrita para que possam buscar ou registrar informações conforme necessário. Em vez de pré-carregar conjuntos inteiros de documentação, equipe seu agente com leitores de arquivos ou conectores de banco de dados e deixe-o trazer os detalhes relevantes sob demanda.
Isso espelha como desenvolvedores experientes operam: eles não memorizam uma base de código inteira, mas sabem como encontrar a função ou arquivo certo quando surge a necessidade. Ao ampliar os agentes com a capacidade de consultar e atualizar fontes externas, os desenvolvedores podem manter o contexto enxuto enquanto ainda garantem que o agente tenha acesso ao conhecimento de que precisa.
#6 Mantenha o Contexto Imutável para Aproveitar o KV Cache
Cada turno de conversa com um contexto que muda intensamente pode se tornar extremamente caro — às vezes excedendo US$100 por resposta. Para aproveitar as otimizações de KV cache, mantenha o máximo possível do contexto imutável. Em vez de substituir o contexto a cada etapa, acrescente novas informações e mantenha formatos consistentes e estruturados entre as interações.
Esse ajuste técnico aparentemente pequeno pode gerar benefícios desproporcionais: reduzir custos em uma ordem de magnitude e, ao mesmo tempo, melhorar os tempos de resposta. Para implantações em produção, é uma das otimizações de baixo nível mais impactantes que os desenvolvedores podem aplicar.
Para mais detalhes, confira este blog de Paras.
Manus: 7 Lições da Construção de Agentes
Manus é um sistema de IA multiagente totalmente autônomo, projetado para lidar com tarefas complexas com orientação humana mínima — de pesquisa a gerenciamento de projetos. Como parte de seu trabalho, a equipe da Manus compartilhou lições práticas sobre engenharia de contexto extraídas da execução de seu sistema em produção.
#1 Projete em Torno do KV-Cache para Eficiência de Custos
Para agentes de nível de produção, uma das métricas de desempenho mais críticas é a taxa de acerto do KV-cache, que tem impacto direto tanto no custo quanto no tempo de resposta. As entradas para agentes modernos estão ficando mais longas — com contexto extenso e registros detalhados de chamadas de ferramentas — enquanto as saídas permanecem concisas, muitas vezes se assemelhando a chamadas de função. O descompasso leva a custos de prefill desproporcionalmente altos.
A abordagem recomendada é manter os prefixos de prompt estáveis e evitar elementos que perturbem o cache, como timestamps que mudam a cada solicitação. Use uma estratégia de contexto apenas de acréscimo em vez de reescrever o conteúdo existente, e imponha ordenação determinística para serialização JSON. Alguns frameworks de modelos também exigem marcar explicitamente pontos de interrupção de cache para maximizar a reutilização do KV-cache. Seguir essas práticas pode fazer uma diferença significativa na eficiência de custos em produção.
#2 Use Mascaramento de Ferramentas em Vez de Carregamento Dinâmico
À medida que o número de ferramentas aumenta para centenas, incluindo ferramentas definidas pelo usuário, os modelos se tornam mais propensos a erros ou a ficarem presos durante o processo de seleção de ferramentas. O problema se agrava porque inserir ou remover ferramentas dinamicamente invalida o cache KV e causa erros de referência para ferramentas indefinidas.
Em vez de excluir ferramentas, use mascaramento. Técnicas de mascaramento de tokens permitem ajustar dinamicamente conjuntos de ferramentas invocáveis sem quebrar o cache. Use prefixos unificados, como browser_, para facilitar o agrupamento e a limitação, e aproveite o formato Hermes ou o prefill de chamada de função compatível com API para controlar o espaço de seleção.
#3 Use o Sistema de Arquivos como Contexto
Embora um contexto de 128K pareça suficiente, ele se torna apertado ao encontrar grandes páginas da web, PDFs e outros dados não estruturados. A abordagem típica de compressão, que descarta informações cedo, pode fazer com que etapas futuras percam contexto crítico.
A abordagem da Manus permite que agentes usem operações de leitura/gravação do sistema de arquivos para externalizar dados. Exclua o conteúdo de páginas da web, mas retenha URLs; limpe documentos, mas mantenha caminhos de arquivos, garantindo que as informações permaneçam recuperáveis. Isso implementa um sistema de "memória de longo prazo" enquanto estabelece a base para arquiteturas futuras e mais leves, como SSM.
#4 Manipule a Atenção por Meio da Recitação
A Manus atualiza continuamente todo.md , recitando objetivos incompletos no fim do contexto. Essa técnica evita problemas de "perdido no meio" e melhora a capacidade do modelo de manter a consistência dos objetivos durante processos longos. O "auto-lembrete" em linguagem natural provou ser um dos métodos mais eficazes para capturar e manter a atenção.
#5 Preserve Rastros de Falha para Aprendizado
Modelos de linguagem inevitavelmente passam por alucinações, falhas de ambiente e falhas de chamada. A maioria dos sistemas habitualmente limpa rastros de falha, tenta novamente ou reinicia, mas isso impede que o aprendizado ocorra. A abordagem correta preserva registros de falhas, incluindo stack traces e resultados de observação, ajudando os modelos a ajustar suas crenças e evitar repetir erros idênticos. A capacidade de recuperação de erros representa a medida precisa da inteligência de um agente.
#6 Evite Armadilhas de Few-Shot
Prompting few-shot é uma técnica bem conhecida para melhorar as saídas de LLMs, mas a Manus alerta que, em sistemas de agentes, ela pode introduzir problemas sutis. Como os modelos imitam naturalmente padrões de contexto, carregar exemplos few-shot repetitivos demais pode prendê-los em comportamentos rígidos. Por exemplo, quando a Manus usou prompting em lote para revisar currículos, o modelo começou a repetir as mesmas ações mecanicamente em vez de se adaptar às especificidades de cada caso.
O remédio é introduzir variação e diversidade nos exemplos. Ajuste ligeiramente os modelos de ação–observação alterando formatos, ordem ou redação. Adicionar “ruído” estruturado impede que agentes se tornem frágeis e os ajuda a permanecer adaptáveis. Isso mantém a flexibilidade ao mesmo tempo que ainda oferece orientação útil ao modelo.
#7 Priorize Engenharia de Contexto em Vez de Fine-Tuning
Em seu trabalho inicial com modelos como BERT, a Manus dependia fortemente de fine-tuning — um processo que frequentemente levava semanas de iteração e rapidamente se tornava ineficiente e caro. Com base nessa experiência, a equipe mudou seu foco do treinamento de ponta a ponta para a engenharia de contexto como a principal alavanca para melhorar o desempenho.
O impacto foi significativo: os ciclos de atualização do produto encolheram de semanas para horas. Atualizações de modelo podiam ser integradas perfeitamente sem retreinamento ou readaptação. A Manus descreve a diferença como construir produtos como navios que podem mudar de rumo, em vez de postes pregados ao fundo do mar, incapazes de se mover com as condições em mudança. A engenharia de contexto deu a eles flexibilidade sem sacrificar capacidade.
Para mais detalhes, confira este blog da Manus.
Como os bancos de dados vetoriais dão suporte à engenharia de contexto
Um dos desafios mais difíceis para agentes de IA é ficar sem contexto. Quando agentes precisam processar bases de conhecimento externas massivas, longos históricos de conversas ou dados multimodais, a capacidade de armazenar, recuperar e reutilizar informações dinamicamente torna-se essencial para a confiabilidade.
Bancos de dados vetoriais oferecem uma solução prática. Milvus, por exemplo, é um sistema de código aberto e alto desempenho criado para lidar com dados multimodais em escala de bilhões — texto, imagens, vídeo e muito mais. Ao representar essas informações como vetores, o Milvus permite que agentes extraiam instantaneamente os trechos de conhecimento e interações passadas mais relevantes para seu processo de raciocínio. Integrado a frameworks como LangChain ou LlamaIndex, o Milvus impulsiona sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG) que expandem a base de conhecimento de um agente e melhoram a precisão da inferência. Seu serviço gerenciado, Zilliz Cloud, oferece recursos ainda mais avançados e maior desempenho, como consultas em linguagem natural, confiabilidade e segurança de nível empresarial, e disponibilidade global na AWS, GCP e Azure.
A experiência do desenvolvedor é igualmente importante. O Milvus oferece um SDK Python bem documentado que facilita armazenar e consultar vetores em apenas algumas linhas de código. Isso reduz a barreira técnica e permite que equipes estabeleçam rapidamente um ciclo fechado para gerenciamento de contexto, incorporando capacidades robustas de memória diretamente em seus agentes.
from pymilvus import MilvusClient
# Create local Milvus instance
client = MilvusClient("demo.db")
# Create vector collection
client.create_collection(collection_name="knowledge_base", dimension=768)
# Batch insert vectorized data into knowledge base
client.insert(collection_name="knowledge_base", data=embedding_vectors)
# Retrieve most relevant context information
query_vector = embedding_fn.encode_queries(["What is Context Engineering?"])
results = client.search(
collection_name="knowledge_base",
data=query_vector,
limit=3,
output_fields=["text", "source"]
)
Para mais informações, confira os seguintes recursos:
Milvus + Loon: infraestrutura criada para agentes de IA
Bancos de dados vetoriais são centrais para a engenharia de contexto, mas são apenas uma parte da stack. Agentes também precisam de uma forma de processar dados complexos e multimodais a montante e, então, recuperá-los em alta velocidade durante a execução. É por isso que projetamos Milvus e Loon para trabalharem juntos — um lidando com a recuperação, o outro preparando dados em escala.
Milvus: Milvus é o banco de dados vetorial de código aberto mais amplamente adotado, otimizado para cargas de trabalho em escala de bilhões em texto, imagens, áudio e vídeo. Ele foi construído desde o início para busca vetorial, entregando recuperação abaixo de 10 ms mesmo em escala massiva. Para agentes, isso se traduz diretamente em responsividade: se eles parecem instantâneos e confiáveis, ou lentos e propensos a erros, depende da velocidade de recuperação.
Loon (em breve): Loon é nosso próximo serviço de data lake multimodal nativo da nuvem projetado para pré-processamento multimodal. Conjuntos de dados do mundo real são complexos — duplicados, inconsistentes e espalhados por diferentes formatos. O Loon usa frameworks distribuídos como Ray e Daft para limpar, deduplicar e agrupar esses dados antes de transmiti-los para o Milvus. O resultado: agentes não desperdiçam ciclos com ruído; eles consomem contexto estruturado e de alta qualidade desde o primeiro dia.
Elasticidade Nativa da Nuvem: Ambos os sistemas escalam armazenamento e computação de forma independente, permitindo que as equipes equilibrem a entrega em tempo real com análises offline à medida que as cargas de trabalho crescem de gigabytes para petabytes. Sem superprovisionamento, sem gargalos — apenas a elasticidade que os pipelines modernos de IA exigem.
Base Preparada para o Futuro: A prioridade de hoje é a busca semântica e os pipelines de RAG; a de amanhã será o raciocínio multimodal e os fluxos de trabalho orientados por agentes. Com Milvus e Loon, a mesma stack oferece suporte a ambos. Você ganha flexibilidade para evoluir sem substituir a infraestrutura — reduzindo custo, risco e complexidade.
O Contexto É a Verdadeira Fronteira para Agentes de IA
Como mostra o debate sobre design de agente único versus multiagente, o verdadeiro gargalo para os agentes de IA de hoje não é apenas a criatividade — é o contexto. Seja o framework de quatro pilares da LangChain, o playbook focado em produção da Lossfunk ou as lições arduamente aprendidas da Manus ao criar sistemas totalmente autônomos, o setor está convergindo para a mesma percepção: agentes têm sucesso ou fracassam com base em quão bem fazem engenharia de contexto.
As estratégias diferem — algumas enfatizam escrita e filtragem, outras defendem contexto de arquivo completo ou design consciente de cache — mas o objetivo é o mesmo, particularmente para agentes prontos para produto: manter os agentes capazes e custo-eficientes. E, embora nenhuma técnica isolada resolva tudo, juntas elas formam um conjunto crescente de práticas que os desenvolvedores podem adaptar aos seus próprios sistemas.
Na Zilliz, vemos bancos de dados vetoriais como o Milvus como uma pedra angular deste kit de ferramentas. Ao oferecer aos agentes memória escalável e mais precisa além da janela de contexto, os desenvolvedores podem tornar a engenharia de contexto prática, flexível e pronta para produção. O futuro dos agentes de IA não será definido apenas por modelos maiores, mas por formas mais inteligentes de fazer engenharia de contexto — e é aí que acontecerão os verdadeiros avanços.
Continue lendo
DeepSeek-OCR Explained: Optical Compression for Scalable Long-Context and RAG Systems
Discover how DeepSeek-OCR uses visual tokens and Contexts Optical Compression to boost long-context LLM efficiency and reshape RAG performance.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Enhance legal document analysis with Zilliz Cloud’s Semantic Search and RAG. Improve accuracy, efficiency, and scalability for contracts, case law, and compliance.