Cos'è il context engineering per l'AI

Il prompt engineering guarda la singola istruzione. Il context engineering guarda l'intero pacchetto che arriva al modello, soprattutto negli agenti che lavorano per molti passaggi. Un agente che risponde a un cliente ha bisogno della sua storia, delle regole aziendali, di qualche documento. Se gli dai troppo poco, inventa. Se gli dai troppo, si perde e costa di più.

In pratica significa decidere cosa caricare sempre, cosa recuperare solo quando serve, cosa riassumere e cosa buttare. È lavoro di architettura più che di scrittura, e spesso migliora i risultati più del cambio di modello.

Un esempio in una PMI

Un distributore di bevande ha un agente che prepara offerte per i bar. All'inizio gli passa tutto il listino e lo storico di ogni cliente: risposte lente e confuse. Andrea cambia strategia: l'agente riceve solo le regole di sconto e lo storico recente del cliente, e cerca nel listino solo i prodotti citati. Offerte più precise, costi più bassi.

Gli errori più comuni

• Incollare tutti i documenti aziendali nel contesto sperando che il modello trovi da solo ciò che serve.
• Lasciare crescere la cronologia senza riassumerla, finché l'agente dimentica le istruzioni iniziali.
• Dare all'agente strumenti che non gli servono, che lo distraggono.

Perché ti interessa

Quando un progetto di AI dà risultati altalenanti, raramente la colpa è del modello. Più spesso il problema è cosa gli arriva davanti, e lì si può intervenire.

Tutte le parole dell'AI spiegate semplici sono nel glossario.