Estrategias de Ingeniería de Contexto para Agentes de Modelos de Lenguaje Grande
Con el aumento del uso de agentes de modelos de lenguaje grande (LLM), la ingeniería de contexto se convierte en un aspecto crucial para construir agentes eficientes. Esta publicación resume cuatro estrategias clave de ingeniería de contexto: escritura (guardar contexto fuera de la ventana de contexto, como usar blocs de notas o memorias), selección (elegir contexto relevante del almacenamiento externo), compresión (resumir o recortar contexto) y aislamiento (dividir el contexto entre múltiples agentes o entornos). Estas estrategias buscan abordar las limitaciones de las ventanas de contexto LLM, mejorar el rendimiento del agente y reducir costos. La publicación utiliza ejemplos de empresas como Anthropic y Cognition para detallar los métodos y desafíos específicos de cada estrategia, incluyendo la selección de memoria, el resumen de contexto y la coordinación multiagente.
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