Anthropic щойно випустила новий навчальний посібник з ефективної контекстної інженерії для AI Agents Я подивився і поділився з вами тим, що дізнався: Одна з них полягає в тому, щоб уникати занадто конкретних підказок, таких як жорстке кодування складної логіки if-else, оскільки сумісність з підказками цього дизайну дуже погана, майже призначена для дуже конкретних сценаріїв. Хорошою практикою є структурована організація, наприклад, markdown або json. При поліруванні намагайтеся починати спочатку з найменшої сцени, а потім поступово розширювати. Коли ви використовуєте виклик інструменту, ви повинні дозволити інструменту повернути так звану ефективну інформацію токена, наприклад, вам потрібно лише {"temperature":28.2}, щоб повернути поточну температуру, замість "Сьогодні погода сонячна, максимальна температура 29, середня температура 28.2", а потім дозволити AI очистити дані. Якщо ви не знаєте, як це логічно описати, то наведення прикладів насправді найкращий спосіб, а наведення ще кількох прикладів з різних ракурсів дуже ефективне для ШІ. Контекстний пошук повинен використовувати отримання в реальному часі, наскільки це можливо, а не довготривале кешування, і необхідно враховувати своєчасність отриманого вмісту. Адреса навчального посібника: