Context engineering — новый тренд? 👀

AI-сообщество все чаще говорит не о промпт-инжиниринге, а о контекст-инжиниринге.

Такой подход помогает управлять всей информацией, с которой работает LLM. Это особенно важно для AI-агентов, которые принимают решения на основе множества данных.

Вот с какими проблемами могут сталкиваться AI-агенты

➡️ confusion — путаться в информации
➡️ distraction — отвлекаться на лишнее
➡️ poisoning — в контекст подмешивают вредоносные инструкции
➡️ clash — сталкиваться с противоречиями

Вот как это можно исправить

1️⃣ RAG

Добавляет актуальную информацию из вашей базы знаний. Чтобы отбирать только релевантные данные используют ранкеры и стратегии построения RAG. Обогатить модель вашими данными можно с сервисом Evolution Managed RAG.

2️⃣ Memory

Управление памятью поможет сохранить контекст диалога и промежуточных результатов выполнения задач.

3️⃣ Task Decomposition

Сложные задачи можно разбить на шаги. Это делают не только люди, но и агенты-планировщики.

4️⃣ Определение инструментов

Объяснить, какие инструменты есть у агента и зачем они нужны.

5️⃣ Few-shot Examples

Показать 2–5 примеров: входные данные, решение и результат. Это поможет агенту понять, как решать конкретную задачу, без дообучения.

Протестируйте на практике
Создать своего агента и проверить на нем context engineering можно в Evolution AI Agents🖱

Кодинг с вайбом 😎

Собрали 10 часов Lo-Fi музыки для продуктивной работы в нашем личном кабинете и не только.

Включайте волну и запускайте виртуальную машину с AI-помощником, создавайте собственного AI-агента или пишите код без лишнего шума.

Полная версия ⬇️
YouTube / VK Видео

Известный научный факт 🤔

У всех, кто не посетит GoCloud Tech 2025, кофемашина начнет выдавать чай с молоком.

А можно просто взять и зарегистрироваться🖱

Как внедрить RAG, чтобы AI работал с вашими данными 🧠

Поговорим об этом на вебинаре 28 августа.

RAG — метод, при котором LLM использует ваши данные для генерации точных и актуальных ответов.

На вебинаре разберем, как с помощью сервиса Evolution Managed RAG избавить AI-агента от галлюцинаций и как улучшить ответы модели без дообучения.

Технический эксперт по машинному обучению Владимир Килязов и менеджер продукта Петр Королев расскажут:

➡️ как работает и что может сервис Evolution Managed RAG;
➡️ как RAG применяется в Cloud․ru — на примере реального кейса;
➡️ как работать с данными и версионировать базы знаний.

А еще проведем демо: развернем бота в Telegram, который будет отвечать на вопросы на основе ваших документов.

Не забудьте зарегистрироваться — ждем вас 28 августа в 11:00.

Завариваем согревающий кофе... ☕️

В 11:00 расскажем, как спасти ваши данные с помощью облачных бэкапов и неудаляемого хранилища.

➡️ Еще есть время зарегистрироваться

Настраиваем AI под себя 🧠

В 11:00 расскажем про сервис Evolution Managed RAG и как с его помощью можно улучшить ответы LLM-модели.

Регистрируйтесь🖱

Один AI-агент — хорошо, а несколько — 👇

Agent2Agent (A2A) — протокол, который разработала компания Google. Он позволяет AI-агентам понимать друг друга и обмениваться данными независимо от фреймворка, использованного при их создании.

A2A помогает агентам:
1️⃣ Передавать данные друг другу
2️⃣ Обнаруживать возможности других агентов
3️⃣ Доделывать задачу до конца
4️⃣ Возвращать пользователю информацию в ожидаемом им виде

С его помощью вы можете построить эффективную систему агентов, которые взаимодействуют друг с другом.

Как это работает на практике и как использовать несколько агентов для ваших задач — расскажем на GoCloud Tech.

Ищите доклад Артемия Мазаева в треке AI&ML и регистрируйтесь, чтобы не пропустить.