Архитектура понимания: Как Context Engineering 2.0 делает ИИ человечнее

Почему даже модели с контекстным окном в миллион токенов всё равно «плывут», забывают инструкции и галлюцинируют? В этом видео разбираем исследование Context Engineering 2.0 и показываем, как переход от Prompt Engineering к Архитектуре контекста делает ИИ реально «человечнее». Вы узнаете, почему «скормить модели всё подряд» — это как высыпать грузовик кирпичей на стройку, и как правильно строить конвейер контекста для AI-агентов: сбор сигналов → абстракция → внедрение (RAG, семантический поиск, память, персонализация, system prompt). 📌 В этом выпуске: - Почему увеличение Сontext Window не равно «понимание», и где ломается длинный контекст (lost in the middle). - Что такое контекст на самом деле: почему лог чата = текст, но не контекст. - Архитектура Context Engineering: сенсоры (API, логи, календарь, терминал) → фильтрация/сжатие → структурированный контекст (JSON) → внедрение в диалог. - Почему даже RAG/semantic search может пропустить критичные детали (пример с планированием поездки в Париж). - Self-baking («самозапекание»): как агент превращает историю общения в постоянные знания. - Почему Summary — часто худший вариант памяти, и почему структурированные факты/графы работают лучше. - Персонализация без “дня сурка”: как система хранит привычки и контекст пользователя. 📄 Ссылка на исследование: https://arxiv.org/pdf/2510.26493.pdf (ArXiv) 🧑💻 Обо мне: Меня зовут Адам, и я программист. Я в IT с раннего детства. - GitHub: github.com/ashahabov - LinkedIn: linkedin.com/in/ashahabov ⏱ Таймкоды: 00:00 — Почему хороший промпт перестаёт работать (длинный контекст и «плывущая» модель) 01:04 — Context Engineering 2.0: конец эпохи Prompt Engineering 02:09 — Лог чата — это текст, а не контекст 05:44 — Цена промптинга: RAG и системные промпты, но ИИ остаётся пассивным 11:40 — Пример с Парижем: семантический поиск не видит важные детали 12:47 — Self-baking / self-backing: «самозапекание» памяти агента 16:08 — Главный вывод: перестать искать заклинание, начать проектировать конвейер контекста #contextengineering #retrievalaugmentedgeneration #aiagents