Почему контекстная инженерия становится полным стеком AI-агентов
ИИ-агенты повсюду в 2025 году — почти каждая компания с невероятной скоростью создает чат-ботов, помощников для написания кода и базы знаний. Создать эффектную демонстрацию легко, но превратить агента из демо в надежную, готовую к продакшену систему — совсем другая задача. И почти каждая команда, которая делает этот скачок, сталкивается с одним и тем же препятствием: контекстом.
Ваш чат-бот не видит историю взаимодействий с клиентом. Ваш помощник для написания кода не понимает вашу кодовую базу. Ваш бизнес-ИИ не может обращаться к данным в реальном времени или выполнять осмысленные действия…
Чтобы обойти эту проблему, команды пробовали самые разные решения: тщательно составленные промпты, продвинутые реализации RAG, контекстные окна на 128k+ токенов и стандартизированные протоколы вроде MCP для соединения компонентов.
Все это работает. Но часто такие решения изолированы — разрабатываются и внедряются независимо друг от друга. В итоге мы получаем хрупкие системы, которые решают одну часть головоломки, но не дают ИИ полной картины.
А что, если контекст не был бы чем-то второстепенным? Что, если бы он был основой? Именно здесь появляется Context Engineering.
Как понимать «контекст» в ИИ-агентах
Прежде чем мы углубимся в context engineering, нужно четко понять, что на самом деле означает «контекст» — особенно при создании надежного ИИ-агента.
Контекст — это не просто один промпт, который вы отправляете LLM. Это все, что модель видит до того, как сгенерировать ответ. Чем релевантнее и качественнее контекст, тем лучше результат и тем умнее действия агента. И обратное тоже верно: мусор на входе — мусор на выходе.
В агентных ИИ-системах контекст поступает из нескольких источников — большинство из которых современные системы с трудом эффективно координируют:
Инструкции / системный промпт – Первоначальные правила, которые формируют поведение модели, часто с примерами и ограничениями (например, "Act as a technical support agent with access to our knowledge base")
Промпт пользователя – Непосредственная задача или вопрос от пользователя ("My API calls are failing with 503 errors")
Состояние / история (краткосрочная память) – Текущая история разговора, включая сообщения как пользователя, так и модели
Долгосрочная память – Постоянные знания, собранные за множество взаимодействий, такие как предпочтения пользователя, краткие итоги прошлой работы или запомненные факты
Извлеченная информация (RAG) – Релевантные, актуальные знания, полученные из документов, векторных баз данных вроде Milvus или API (свежая документация, похожие решенные проблемы)
Доступные инструменты – Функции или встроенные возможности, которые модель может вызывать (например, check_system_status, create_support_ticket, escalate_to_engineer)
Определения структурированного вывода – Ожидаемые форматы ответа модели, такие как JSON-схемы или конкретные требования к форматированию
context engineering.png
Источник изображения: Philschmid
В чем сложность? Большинство агентов работают лишь с 20–30% контекста, который могли бы иметь, — и это заметно по их результатам. Они дают общие ответы там, где нужна персонализация, предлагают устаревшие решения, когда есть свежая информация, или не предпринимают действий, хотя у них есть инструменты, чтобы помочь. Context engineering — это способ закрыть этот разрыв.
Итак, что такое Context Engineering?
Поскольку контекст — это все, что нужно ИИ для хорошей работы, context engineering — это дисциплина проектирования систем, которые гарантируют, что модель получает его — весь контекст, в правильном формате и в нужное время.
Сам термин может быть новым, но идея — нет. Мы двигались к этому годами — просто не давали этому названия. Такие техники, как RAG, prompt engineering, function calling, MCP и другие, — все это части одной головоломки. Context engineering — это объединение этих частей в единое согласованное целое.
Думайте об этом как о новом full stack для создания агентного ИИ. Если традиционная full-stack-разработка соединяет frontend, backend и базу данных в работающее приложение, context engineering соединяет знания, инструменты и рассуждение в бесшовный слой интеллекта, с которым агенты действительно могут работать.
По своей сути context engineering основан на трех ключевых принципах:
Динамическая адаптация – Контекст формируется под текущую задачу и состояние системы, а не просто по статическим шаблонам
Сборка точно в срок – Нужная информация и инструменты появляются именно тогда, когда нужны, а не выгружаются все сразу
Оптимальное форматирование – Все структурировано так, чтобы LLM мог эффективно понимать это и действовать на основе этого
Когда вы относитесь к контексту как к инфраструктуре — а не просто как к тексту, который вставляют в prompt, — вы создаете агентов, способных рассуждать о ситуациях в целом, выполнять осмысленные действия и со временем улучшать свою производительность.
Чем Context Engineering отличается от Prompt Engineering и RAG
Даже после понимания контекста и context engineering их легко спутать с prompt engineering или RAG — у них есть общие техники, но масштаб и цели отличаются.
Prompt Engineering – Искусство создания входных данных, которые направляют поведение LLM. Это включает few-shot-примеры, ролевые сценарии, правила форматирования и управление тоном. Это мощный способ формировать ответы, но он не может добавить отсутствующие знания или инициировать действия в реальном мире.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Одно из первых решений для уменьшения галлюцинаций. Он извлекает релевантные документы из векторной базы данных (например, Milvus) и добавляет их в prompt во время выполнения. Хотя это отлично помогает поддерживать модель в актуальном состоянии, RAG фокусируется только на добавлении внешних знаний, а не на управлении состоянием задачи, предпочтениями пользователя или использованием инструментов.
Context Engineering – Зонтичная дисциплина. Она объединяет retrieval, дизайн prompt, оркестрацию инструментов и динамическую адаптацию в единую инженерную систему. Цель — обеспечить, чтобы у агента всегда были нужная информация, инструменты и форматы — в нужный момент — для эффективного действия.
Представьте это так: prompt engineering — это четкие инструкции, RAG — это предоставление нужных ингредиентов, а context engineering — это управление всей кухней.
Как векторные базы данных обеспечивают Context Engineering
Если context engineering — это новый full stack, то векторные базы данных — это его слой базы данных или долговременная память. Дело в том, что наиболее релевантный контекст для ИИ-агента почти всегда находится за пределами обучающих данных LLM — в таких местах, как стенограммы службы поддержки клиентов, репозитории кода, статьи базы знаний, показания датчиков и даже изображения или аудиофайлы.
Векторная база данных хранит эту информацию в виде embeddings, обеспечивая семантическое извлечение — поиск релевантного по смыслу, а не только по совпадениям ключевых слов. Это критически важно для context engineering, потому что гарантирует, что агент получает именно ту информацию, которая ему нужна, ровно тогда, когда она ему нужна.
Вот как векторные базы данных обеспечивают context engineering:
Динамическое векторное извлечение – Вывод контекста, релевантного текущей задаче, в реальном времени с использованием семантического сходства вместо простого поиска по ключевым словам.
Мультимодальная поддержка – Хранение и извлечение текста, изображений, аудио, видео или даже embeddings из структурированных данных в одной системе.
Актуальность и обновления – Поддержание “рабочей памяти” ИИ в актуальном состоянии без переобучения, что позволяет агентам мгновенно адаптироваться к новой информации.
Масштабируемость – Обработка миллиардов векторов без снижения производительности, поддерживая развертывания корпоративного масштаба.
В системе, построенной на context engineering, векторные базы данных не работают в одиночку. Они действуют вместе с:
Слоем построения prompt, который форматирует извлеченные данные для LLM.
Слоем вызова инструментов, который позволяет выполнять действия за пределами генерации текста.
Циклом обратной связи, который уточняет retrieval и использование инструментов на основе результатов.
Это превращает векторную базу данных из пассивного механизма хранения в активную часть процесса рассуждения агента — не просто отвечающую на запросы, а формирующую решения, которые принимает агент.
Почему Milvus идеально подходит для контекстной инженерии продакшен-агентов
Когда речь идет об обеспечении контекстной инженерии, особенно для создания AI Agents продакшен-уровня, не все векторные базы данных одинаковы. Вам нужна система, способная обрабатывать огромные объемы эмбеддингов, адаптироваться к нескольким модальностям данных и выдавать результаты за миллисекунды — не становясь узким местом. Именно здесь на помощь приходит Milvus.
Milvus — это open-source векторная база данных, изначально разработанная для высокопроизводительного семантического поиска в масштабе. Она создана для эффективного хранения, индексирования и извлечения миллиардов векторов, что делает ее идеальной для масштабируемых AI-агентов продакшен-уровня, которые зависят от своевременного и качественного контекста.
Вот почему Milvus выделяется в контекстной инженерии:
Масштаб без компромиссов – Независимо от того, индексируете ли вы миллионы или миллиарды векторов, Milvus поддерживает извлечение с низкой задержкой для приложений реального времени.
Готовность к мультимодальности – Обрабатывайте текст, изображения, аудио, видео и эмбеддинги из структурированных данных в одной системе.
Гибкое развертывание – Запускайте ее на собственной инфраструктуре или в облаке с Zilliz Cloud для полностью управляемого и удобного опыта без лишних хлопот.
Богатая экосистема – Бесшовно интегрируется с RAG-фреймворками, инструментами разработки AI и вашими существующими пайплайнами данных.
Превосходный гибридный поиск – Сочетайте семантическое сходство с фильтрами метаданных и поиском по ключевым словам для сложных бизнес-запросов вроде "Найти ценовые документы, к которым John обращался за последние две недели, где упоминаются ограничения скорости API и положительная тональность клиентов"
В архитектуре, построенной на контекстной инженерии, Milvus — это больше, чем хранилище данных: это движок, который гарантирует, что у вашего AI-агента всегда есть нужные знания под рукой. А при использовании вместе с Zilliz Cloud вы получаете надежность корпоративного уровня, эластичность и глобальную доступность без необходимости беспокоиться об управлении кластерами или проблемах масштабирования.
Готовы создавать более умных агентов с лучшим контекстом?
Самые умные AI-агенты работают не благодаря самым большим моделям — они работают благодаря лучшему контексту. Контекстная инженерия делает это возможным, и все начинается с надежной векторной базы данных, которой можно доверять.
Milvus дает вам свободу open-source и производительность в масштабе миллиардов. Zilliz Cloud идет дальше, предлагая полностью управляемый сервис, построенный на Milvus, — надежность корпоративного уровня, эластичное масштабирование и ноль инфраструктурных хлопот.
🚀 Начните так, как удобно вам:
Запустите Milvus локально или в собственной среде.
Или попробуйте Zilliz Cloud бесплатно с $100 бесплатных кредитов — без настройки и без ops.
Вы также можете связаться с нами, чтобы узнать, что специализированная векторная инфраструктура может сделать для ваших AI-агентов.
💡 Уже используете Pinecone, Weaviate, pgvector или другую платформу? Мы поможем вам плавно мигрировать с нулевым простоем, часто за половину стоимости, которую вы платите сейчас, — и с лучшей производительностью.
Читать далее
Zilliz Cloud On-Demand Compute: Pay Only for What You Use
The customer case behind Zilliz Cloud On-Demand: how a $10K vector search bill came down to under $500, and the engineering changes that made it possible.
How to Improve Retrieval Quality for Japanese Text with Sudachi, Milvus/Zilliz, and AWS Bedrock
Learn how Sudachi normalization and Milvus/Zilliz hybrid search improve Japanese RAG accuracy with BM25 + vector fusion, AWS Bedrock embeddings, and practical code examples.
Expanding Our Global Reach: Zilliz Cloud Launches in Azure Central India
Zilliz Cloud expands to Azure Central India. This new region helps customers meet compliance, reduce latency, and optimize cloud costs when building AI applications.