A engenharia de contexto é o gerenciamento de informações contextuais para modelos de linguagem, com objetivo de gerar melhor output, gerenciar custos e limitações de contextos
A engenharia de contexto representa a evolução natural da engenharia de prompt, focando no gerenciamento dinâmico de informações contextuais para modelos de linguagem.
Ela vai além da formulação de instruções textuais, englobando a curadoria e manutenção do conjunto ideal de tokens durante a inferência do modelo. Nesse sentido, a Anthropic, empresa líder em pesquisa de IA, define esta prática como “o conjunto de estratégias para curar e manter o conjunto ideal de tokens durante a inferência de LLM”.
Esta definição inclui todas as outras informações que podem chegar além dos prompts, capturando assim a essência da disciplina: gerenciar o estado holístico disponível ao modelo em qualquer momento.
O contexto engloba múltiplos componentes informacionais que formam o ambiente operacional do modelo. Por exemplo, as instruções de sistema definem comportamentos e regras, enquanto o histórico de conversas e preferências do usuário mantêm continuidade temporal.
As informações recuperadas de documentos ou bancos de dados fornecem conhecimento específico do domínio. Enquanto isso, ferramentas disponíveis e suas definições expandem as capacidades do modelo além do processamento textual.
Além disso, formatos e esquemas de saída estruturados garantem consistência nas respostas. Por sua vez, dados em tempo real e respostas de APIs externas mantêm a relevância das informações.
O principal desafio reside no gerenciamento das limitações da janela de contexto. Modelos baseados na arquitetura transformer enfrentam complexidade quadrática em relação ao número de tokens.
Cada token adicional cria relacionamentos pareados com todos os outros tokens, resultando em n² relacionamentos para n tokens.
Esta realidade arquitetural torna o contexto um recurso finito com retornos marginais decrescentes. Por exemplo, estudos da Databricks demonstram que a precisão do modelo Llama 3.1 405b começa a declinar por volta de 32.000 tokens. Em todos os modelos, vemos estudos que indicam piora com o aumento de contexto.
Os modelos menores atingem limites ainda menores. Portanto, a engenharia de contexto deve encontrar o menor conjunto possível de tokens de alto sinal que maximize a probabilidade do resultado desejado.
Engenharia de Contexto vs Engenharia de Prompt: principais diferenças
A distinção entre essas duas abordagens reflete a evolução das aplicações de IA. Enquanto a engenharia de prompt otimiza instruções para tarefas individuais, a engenharia de contexto gerencia ecossistemas informacionais dinâmicos.
A engenharia de prompt tradicional foca na formulação de instruções textuais para resultados específicos. Um exemplo típico seria solicitar ao ChatGPT para “escrever um e-mail profissional”. Esta é uma tarefa discreta com início e fim bem definidos.
Esta abordagem funciona adequadamente para geração de conteúdo, classificação de texto e outras tarefas isoladas. Por outro lado, a nova disciplina aborda sistemas que mantêm estado ao longo de múltiplas interações.
Um bot de atendimento ao cliente que precisa lembrar tickets anteriores exemplifica esta abordagem. Ele deve acessar detalhes da conta do usuário e manter histórico de conversas. Dessa forma, o sistema precisa gerenciar informações de várias fontes simultaneamente.
| Aspecto | Engenharia de Prompt | Engenharia de Contexto |
|---|---|---|
| Escopo | Tarefas individuais | Sistemas persistentes |
| Foco | Instruções textuais | Ecossistemas informacionais |
| Complexidade | Linear | Exponencial |
| Gerenciamento | Estático | Dinâmico |
| Aplicação | Geração pontual | Agentes autônomos |
A engenharia de contexto incorpora princípios da engenharia de prompt, mas expande significativamente o escopo. Prompts bem escritos continuam importantes dentro de sistemas contextuais.
A diferença reside na operação com informações de fundo organizadas, eliminando assim a necessidade de começar do zero a cada interação.
Esta evolução reflete a maturidade crescente das aplicações de IA. Sistemas de produção requerem robustez, escalabilidade e capacidade de integração com infraestruturas existentes. Portanto, a engenharia de contexto fornece o framework conceitual e prático para atender essas demandas empresariais.
Componentes da Engenharia de Contexto
A arquitetura eficaz dessa disciplina repousa sobre quatro pilares que trabalham em sinergia para criar sistemas de IA robustos e escaláveis. Cada componente desempenha papel específico no gerenciamento do fluxo informacional que alimenta o modelo durante sua operação.
Instruções de sistema (system prompt)
As instruções de sistema formam a base comportamental do agente, definindo personalidade, objetivos e regras operacionais.
Diferentemente de prompts simples, estas instruções devem equilibrar especificidade suficiente para orientar comportamentos. Ao mesmo tempo, mantêm flexibilidade para permitir adaptação a cenários diversos.
A estruturação em seções distintas melhora a interpretabilidade e manutenibilidade. Seções como <background_information>, <instructions> e ## Tool guidance organizam informações logicamente. Além disso, técnicas de marcação XML ou cabeçalhos Markdown delineiam claramente cada seção.
O princípio orientador consiste em encontrar o conjunto mínimo de informações que delineia completamente o comportamento esperado. Mínimo não significa necessariamente curto – o agente ainda precisa de informações suficientes.
A abordagem recomendada inicia com prompt mínimo testado no melhor modelo disponível. Em seguida, adiciona instruções claras baseadas em modos de falha identificados.
Ferramentas e funções
As ferramentas permitem que agentes operem em seus ambientes e incorporem novo contexto dinamicamente. Como definem o contrato entre agentes e seu espaço de informação, ferramentas devem promover eficiência.
Elas retornam informações token-eficientes e encorajam comportamentos eficientes do agente. Nesse sentido, o design de ferramentas eficazes segue princípios de engenharia de software bem estabelecidos.
As ferramentas devem ser autocontidas, robustas a erros e claras quanto ao uso pretendido. Além disso, parâmetros de entrada devem ser descritivos, não ambíguos e aproveitar as forças inerentes do modelo.
Um modo de falha comum envolve conjuntos de ferramentas que cobrem funcionalidade excessiva, levando assim a pontos de decisão ambíguos. Se um engenheiro humano não consegue determinar definitivamente qual ferramenta usar, um agente de IA não pode fazer melhor.
A curadoria de conjunto mínimo viável de ferramentas também facilita manutenção e poda de contexto em interações longas.
Memória e estado
O gerenciamento de memória e estado permite que agentes mantenham coerência ao longo de interações estendidas. Este componente engloba tanto memória de curto prazo quanto memória de longo prazo.
A memória de curto prazo inclui resumos de conversas recentes, enquanto a memória de longo prazo captura preferências do usuário e decisões arquiteturais.
A implementação através de arquivos externos ou sistemas de anotação estruturada fornece persistência fora da janela de contexto. Além disso, técnicas de grounding garantem que modelos acessem informações atualizadas.
Técnicas de grounding em IAs são essenciais para manter a precisão em aplicações empresariais. A memória de curto prazo tipicamente inclui resumos de interações recentes e decisões tomadas.
Por sua vez, a memória de longo prazo captura padrões de preferência, configurações persistentes e conhecimento acumulado sobre o domínio específico do usuário.
Recuperação dinâmica
A recuperação dinâmica de informações representa a transição de abordagens de pré-processamento para estratégias “just-in-time”. Em vez de carregar todas as informações relevantes antecipadamente, agentes mantêm identificadores leves.
Eles carregam dados dinamicamente conforme necessário. Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinam conhecimento do modelo com recuperação dinâmica de informações externas.
Esta abordagem espelha a cognição humana. Não memorizamos corpus inteiros de informação, mas criamos sistemas de organização externos para recuperar informações relevantes sob demanda.
Os metadados das referências fornecem mecanismo para refinar comportamento eficientemente. Por exemplo, para um agente operando em sistema de arquivos, a presença de arquivo chamado test_utils.py em pasta tests implica propósito diferente.
O mesmo nome localizado em src/core_logic/ sugere outra função. Dessa forma, hierarquias de pastas, convenções de nomenclatura e timestamps fornecem sinais importantes.
Técnicas de Gerenciamento de Contexto
O gerenciamento de contexto emprega técnicas específicas para maximizar a eficiência informacional dentro das limitações arquiteturais dos modelos de linguagem. Estas técnicas abordam desafios específicos de sistemas de produção que operam em cenários extensos e prolongados.
Compactação de Contexto
A compactação de contexto representa a prática de resumir conversas que se aproximam do limite da janela de contexto. Esta técnica destila conteúdos de maneira precisa, servindo como primeira alavanca na engenharia de contexto.
A arte da compactação reside na seleção do que manter versus descartar. Compactação excessivamente agressiva pode resultar na perda de contexto sutil mas crítico.
A abordagem recomendada maximiza recall para garantir que o prompt de compactação capture cada informação relevante. Em seguida, itera para melhorar precisão eliminando conteúdo supérfluo.
Conteúdo supérfluo de baixo risco inclui limpeza de chamadas de ferramentas e resultados. Uma vez que uma ferramenta foi chamada profundamente no histórico de mensagens, o agente raramente precisa ver o resultado bruto novamente.
Anotações Estruturadas
As anotações estruturadas constituem técnica onde o agente regularmente escreve notas persistidas na memória fora da janela de contexto. Estas notas são recuperadas de volta à janela de contexto em momentos posteriores.
Isso fornece memória persistente com overhead mínimo. Como agentes criando listas de tarefas ou mantendo arquivos NOTES.md, este padrão simples permite rastrear progresso em tarefas complexas.
Além disso, mantém contexto crítico e dependências que seriam perdidas através de dezenas de chamadas de ferramentas. A estruturação em formatos Markdown ou JSON facilita consulta seletiva posterior.
A implementação eficaz requer design cuidadoso dos esquemas de dados e estratégias de recuperação. As informações devem ser organizadas hierarquicamente, permitindo assim acesso granular sem carregar dados desnecessários.
Arquiteturas Multi-Agente
As arquiteturas multi-agente fornecem alternativa às limitações de contexto distribuindo processamento entre agentes especializados. Em vez de um agente tentar manter estado através de projeto inteiro, sub-agentes especializados lidam com tarefas focadas.
Cada sub-agente opera com janelas de contexto limpas. O agente principal coordena com plano de alto nível enquanto sub-agentes realizam trabalho técnico profundo.
Cada sub-agente pode explorar extensivamente, usando dezenas de milhares de tokens. Contudo, retorna apenas resumo condensado de seu trabalho. Esta abordagem alcança separação clara de responsabilidades.
A escolha entre abordagens depende das características da tarefa. A compactação mantém fluxo conversacional para tarefas que requerem extenso vai-e-vem.
Por outro lado, a tomada de notas excele para desenvolvimento iterativo com marcos claros. Arquiteturas multi-agente lidam com pesquisa e análise complexas onde exploração paralela paga dividendos.
Exploração Progressiva
A exploração progressiva permite que agentes descubram contexto relevante incrementalmente através da exploração autônoma. Cada interação produz contexto que informa a próxima decisão.
Tamanhos de arquivo sugerem complexidade, enquanto convenções de nomenclatura indicam propósito. Timestamps servem como proxy para relevância.
Os agentes podem montar compreensão camada por camada. Eles mantêm apenas o necessário na memória de trabalho e aproveitam estratégias de tomada de notas para persistência adicional.
Esta janela de contexto autogerenciada mantém o agente focado em subconjuntos relevantes, evitando assim que se afogue em informações exaustivas mas potencialmente irrelevantes.
O trade-off envolve velocidade: exploração em tempo de execução é mais lenta que recuperar dados pré-computados. Além disso, engenharia cuidadosa é necessária para garantir que o LLM tenha as ferramentas certas para navegar efetivamente sua paisagem informacional.
Implementação Prática: casos de uso e exemplos
A aplicação prática da engenharia de contexto manifesta-se em cenários empresariais diversos. Estes casos de uso demonstram sua versatilidade e impacto em sistemas de produção, ilustrando como os princípios teóricos se traduzem em soluções concretas.
Análise de Código
Os assistentes de codificação representam uma das aplicações mais desenvolvidas desta disciplina. Eles combinam princípios de RAG e agentes enquanto trabalham com informações altamente estruturadas e interconectadas.
Sistemas como Cursor e Windsurf exemplificam esta categoria. Estes sistemas precisam compreender não apenas arquivos individuais, mas toda a arquitetura do projeto.
Eles devem entender dependências entre módulos e padrões de codificação através da base de código. Quando solicitado a refatorar uma função, o assistente deve saber onde a função é utilizada.
Também deve compreender que tipos de dados espera e como mudanças podem afetar outras partes do projeto. A engenharia de contexto é central porque código possui relacionamentos que atravessam múltiplos arquivos e repositórios.
Um assistente eficaz mantém contexto sobre estrutura do projeto, mudanças recentes, estilo de codificação e estruturas utilizadas. Ferramentas como Cursor melhoram com uso prolongado em projeto, criando assim contexto sobre base de código específica.
Atendimento ao cliente
Os sistemas de atendimento ao cliente inteligente requerem gerenciamento específico de contexto para fornecer experiências personalizadas e eficazes. Estes sistemas devem integrar histórico de interações, base de conhecimento dinâmica e capacidades de escalação inteligente.
O contexto inclui tickets de suporte anteriores, preferências de comunicação e histórico de produtos adquiridos. Também engloba interações através de múltiplos canais.
Esta disciplina permite que o sistema mantenha conversas coerentes mesmo quando clientes retornam após intervalos prolongados. Técnicas de compactação de contexto são essenciais para manter conversas longas sem perder informações críticas.
As anotações estruturadas capturam decisões importantes e preferências do cliente para referência futura. Enquanto isso, a recuperação dinâmica acessa informações específicas do produto conforme necessário.
Sistemas de recomendação
Os sistemas de recomendação personalizados utilizam engenharia de contexto para manter perfis de usuário dinâmicos que evoluem com comportamentos e preferências. Diferentemente de sistemas tradicionais baseados em filtragem colaborativa, abordagens contextuais incorporam sinais temporais e situacionais.
O contexto do usuário inclui histórico de navegação, padrões de compra e preferências sazonais. Também incorpora feedback em tempo real.
O sistema deve equilibrar personalização com descoberta, evitando câmaras de eco enquanto mantém relevância. Técnicas de exploração progressiva permitem que o sistema teste novas categorias baseado em sinais sutis de interesse.
A memória de longo prazo captura preferências estáveis, enquanto a memória de curto prazo adapta-se a mudanças temporárias de interesse. Esta abordagem híbrida melhora tanto precisão quanto diversidade das recomendações.
Falhas comuns de contexto e como mitigá-las
O gerenciamento eficaz de contexto requer compreensão das falhas sistemáticas que podem comprometer o desempenho do sistema. Pesquisas recentes identificaram quatro categorias principais de falhas contextuais que afetam sistemas de produção.
Contaminação de contexto
A contaminação de contexto ocorre quando alucinações ou erros acabam no contexto do sistema e são posteriormente referenciados em respostas futuras. A equipe da DeepMind observou este problema em seu relatório técnico sobre Gemini 2.5.
Durante desenvolvimento de agente para jogar Pokémon, quando o agente ocasionalmente alucinava sobre estado do jogo, essas informações falsas contaminavam a seção “objetivos” do contexto. Isso fazia-o criar estratégias sem sentido e perseguir objetivos impossíveis por períodos prolongados.
Este problema torna-se particularmente complicado em fluxos de trabalho de agentes onde informações se acumulam. A solução mais eficaz envolve validação de contexto e quarentena.
Diferentes tipos de contexto podem ser separados em threads distintas, com verificação de informações antes da adição à memória de longo prazo. Quarentena de contexto significa iniciar novas threads quando possível problema é detectado, prevenindo assim que informações ruins se espalhem.
Distração de contexto
A distração de contexto manifesta-se quando o contexto torna-se tão extenso que o modelo começa a focar excessivamente no histórico acumulado. Isso acontece em vez de utilizar conhecimento adquirido durante treinamento.
O agente Gemini jogando Pokémon demonstrou isto: quando contexto excedeu 100.000 tokens, o agente começou repetir ações de seu vasto histórico. Estudo da Databricks descobriu que precisão do modelo começou a declinar por volta de 32.000 tokens para Llama 3.1 405b.
Os modelos menores atingem limites muito antes. Isto significa que modelos começam a falhar bem antes de suas janelas de contexto ficarem realmente cheias.
A estratégia mais eficaz é resumo de contexto. Em vez de permitir crescimento indefinido do contexto, informações acumuladas podem ser condensadas em resumos mais curtos. Estes mantêm detalhes importantes enquanto removem histórico que não serve mais.
Confusão de contexto
A confusão de contexto ocorre quando informações extras são colocadas no contexto que o modelo usa para gerar respostas inadequadas. Isso acontece mesmo quando essas informações não se relacionam com a tarefa atual.
O Ranking de Chamadas de Funções de Berkeley demonstra isto: todos os modelos têm desempenho pior quando recebem mais de uma ferramenta. O problema piora com modelos menores e mais ferramentas.
Estudo recente descobriu que Llama 3.1 8b quantizado falhou no benchmark GeoEngine quando recebeu todas as 46 ferramentas disponíveis. Isso aconteceu mesmo com contexto bem dentro do limite de 16k janelas. Quando recebeu apenas 19 ferramentas, funcionou adequadamente.
A solução é gerenciamento de ferramentas usando técnicas RAG. Pesquisa de Tiantian Gan e Qiyao Sun mostrou que usar RAG em descrições de ferramentas pode melhorar desempenho. Armazenando descrições em banco de dados vetorial, apenas ferramentas mais relevantes são selecionadas para cada tarefa.
Conflito de contexto
O conflito de contexto surge quando informações e ferramentas no contexto entram em conflito direto com outras informações já presentes. Estudo da Microsoft e Salesforce demonstrou isto usando prompts de referência e “fragmentando” informações em múltiplas conversas.
Os resultados foram impressionantes: queda média de 39% no desempenho. O modelo o3 da OpenAI caindo de 98,1 para 64,1. O problema ocorre porque quando informações chegam em etapas, o contexto montado contém tentativas iniciais do modelo de responder questões.
Isso acontece antes de ter todas as informações. As soluções mais eficazes são poda de contexto e offloading.
A poda de contexto remove informações que não servem mais ou são confusas quando novos detalhes surgem. Offloading de contexto, como ferramenta “think” da Anthropic, fornece espaço de trabalho separado para processar informações sem comprometer contexto principal.
Ferramentas e tecnologias para Engenharia de Contexto
O ecossistema de ferramentas para esta disciplina evoluiu rapidamente, oferecendo soluções especializadas para diferentes aspectos do gerenciamento contextual. Estas ferramentas abordam desde orquestração básica até implementações de memória distribuída.
O LangChain surge como estrutura central para orquestração de sistemas complexos de IA. Sua arquitetura modular permite integração de múltiplas fontes de dados, gerenciamento de memória e coordenação de agentes.
A biblioteca oferece abstrações para cadeias de processamento, agentes e ferramentas, simplificando assim implementação de sistemas de engenharia de contexto.
O Anthropic Claude destaca-se pelo suporte nativo a contextos longos, com janelas de até 200.000 tokens. Esta capacidade permite implementação de técnicas de compactação e gerenciamento de memória sem limitações restritivas. Além disso, o modelo demonstra desempenho consistente mesmo em contextos estendidos.
O OpenAI GPT com function calling fornece integração robusta com ferramentas externas. A capacidade de chamar funções dinamicamente permite implementação de recuperação just-in-time e exploração progressiva.
A API estruturada facilita desenvolvimento de agentes que interagem com sistemas empresariais. Estruturas de agentes especializadas como AutoGPT, LangGraph e CrewAI oferecem abstrações de alto nível para desenvolvimento de sistemas multi-agente.
Estas ferramentas implementam padrões comuns de engenharia de contexto, reduzindo assim complexidade de desenvolvimento. Bancos de dados vetoriais como Pinecone, Weaviate e Chroma fornecem infraestrutura para recuperação semântica eficiente.
Estas soluções são centrais para implementação de sistemas RAG e técnicas de recuperação dinâmica. A indexação vetorial permite busca por similaridade semântica em grandes corpus de documentos.
O Futuro da engenharia de contexto
A evolução desta disciplina aponta para automação crescente e integração mais profunda com infraestruturas empresariais. Tendências emergentes sugerem transformações significativas na forma como sistemas de IA gerenciam e processam informações contextuais.
As janelas de contexto expandidas continuarão crescendo, mas não eliminarão a necessidade de engenharia de contexto. Mesmo com contextos de milhões de tokens, problemas de poluição contextual e relevância informacional persistirão.
A disciplina evoluirá para gerenciar eficientemente estes espaços informacionais massivos. Meta-agentes para otimização representam fronteira emergente.
Estes sistemas especializados analisarão padrões de uso de contexto e otimizarão automaticamente estratégias de gerenciamento. Machine learning será aplicado para aprender políticas de compactação específicas para domínios e usuários.
A convergência multimodal expandirá a engenharia de contexto além do texto. Sistemas futuros gerenciarão contexto visual, auditivo e sensorial de forma integrada.
Esta expansão requer desenvolvimento de técnicas de compactação adaptadas para diferentes modalidades de dados. A automação do processo reduzirá intervenção manual.
Os sistemas aprenderão a otimizar contexto automaticamente baseado em feedback de desempenho. Esta automação permitirá que desenvolvedores foquem em lógica de negócio em vez de gerenciamento de contexto.
A integração com IoT e edge computing criará novos desafios e oportunidades. Sistemas de IA operando em dispositivos com recursos limitados requerão técnicas extremamente eficientes.
O processamento distribuído permitirá gerenciamento de contexto através de múltiplos nós de computação. A disciplina também convergirá com avanços em arquiteturas de modelos.
Novos designs como Mamba e outras arquiteturas de espaço de estados podem alterar como contexto é processado. Portanto, a engenharia de contexto adaptará-se a essas mudanças arquiteturais.
O futuro pertence àqueles que compreenderem que contexto é o novo prompt.
