AI‑агенты часто теряют качество не из‑за ограничений LLM, а из‑за неправильно организованного контекста. В статье разберём типовые ошибки работы с контекстом: перегруженные базы знаний, отсутствие памяти, устаревшие инструкции и попытки решить всё одним промптом. Поговорим о том, как выстроить…
От «магии» к инженерии: 9 ошибок работы с контекстом при внедрении AI‑агентов в процессы
Это краткое изложение. Полный текст материала доступен на сайте источника.