Introduzione
Lo sviluppo di agenti AI sta vivendo una trasformazione radicale. Siamo passati dai chatbot a singolo turno a sistemi autonomi complessi capaci di gestire flussi di lavoro a lungo termine, ricerca profonda e manutenzione di codice. Tuttavia, questa evoluzione si scontra con un collo di bottiglia critico: il contesto.
Che cos'è il Context Engineering? È una nuova disciplina che tratta il contesto non come una semplice stringa di testo da riempire, ma come un sistema strutturato con una propria architettura e ciclo di vita, fondamentale per costruire agenti affidabili in produzione.
Per affrontare queste sfide, Google ha introdotto concetti avanzati nel suo Agent Development Kit (ADK), proponendo un approccio dove il contesto viene "compilato" piuttosto che semplicemente accumulato. In questo articolo esploriamo come il Context Engineering stia ridefinendo l'efficienza dei sistemi multi-agente.
Il Problema: I Limiti della Finestra di Contesto
L'approccio ingenuo di aumentare indefinitamente la finestra di contesto dei Large Language Models (LLM) non è una strategia scalabile. Semplicemente aggiungere più testo in un unico prompt porta a tre problemi principali:
- Costi e Latenza: Il costo e il tempo di risposta crescono rapidamente con la dimensione del contesto. Inserire intere cronologie e output di strumenti rende gli agenti lenti e costosi.
- Degrado del Segnale: Il fenomeno "lost in the middle" dimostra che troppe informazioni irrilevanti distraggono il modello, riducendo la qualità decisionale.
- Limiti Fisici: Anche le finestre più grandi alla fine si riempiono con carichi di lavoro reali che includono documenti RAG e tracce di conversazione lunghe.
Soluzione: Il Contesto come Vista Compilata
La tesi alla base di Google ADK è trattare il contesto come una vista compilata su un sistema di stato più ricco. Invece di un buffer di stringhe mutabile, abbiamo:
- Sessioni e Memoria: Lo stato completo e strutturato dell'interazione.
- Processori (Flows): Una pipeline di compilazione che trasforma lo stato.
- Working Context: La vista finale, ottimizzata, inviata all'LLM per la singola invocazione.
"Il Context Engineering smette di essere una ginnastica di prompt e inizia a sembrare ingegneria dei sistemi."
Team Google ADK
I Tre Principi di Design
Per rendere operativo questo approccio, ADK segue tre principi:
- Separazione tra Archiviazione e Presentazione: Si distingue tra stato durevole (Sessione) e vista per chiamata (Working Context).
- Trasformazioni Esplicite: Il contesto è costruito tramite processori ordinati, rendendo la "compilazione" osservabile e testabile.
- Ambito (Scope) di Default: Ogni agente vede solo il minimo indispensabile. Le informazioni aggiuntive devono essere richieste esplicitamente.
Struttura: Il Modello a Livelli
Il Context Engineering in ADK organizza le informazioni in livelli distinti:
- Working Context: Il prompt immediato, effimero e ricostruito per ogni chiamata.
- Sessione: Il log durevole dell'interazione (messaggi, eventi, errori), strutturato come oggetti Event.
- Memoria: Conoscenza a lungo termine ricercabile (preferenze utente, conversazioni passate).
- Artefatti: Dati binari o testuali pesanti (file, log) gestiti per riferimento e non incollati nel prompt.
Compattazione e Caching
Per mantenere l'efficienza, ADK introduce la compattazione del contesto: quando si raggiunge una soglia, gli eventi vecchi vengono riassunti da un LLM in un evento di sintesi, mantenendo la sessione gestibile. Inoltre, sfruttando il Context Caching, si dividono i prompt in prefissi stabili (istruzioni di sistema) e suffissi variabili, ottimizzando i costi di calcolo.
Gestione Multi-Agente
Nei sistemi multi-agente, condividere l'intera storia causa esplosioni di token e allucinazioni. ADK gestisce questo tramite:
- Handoff Mirati: Quando un agente ne chiama un altro, si può decidere se passare tutto il contesto o solo l'istruzione corrente.
- Traduzione dei Ruoli: Per evitare che un sotto-agente confonda le azioni precedenti come proprie, ADK "traduce" la storia, trasformando i messaggi dei precedenti assistenti in contesto narrativo (es. "L'Agente A ha detto...").
Conclusione
Mentre spingiamo gli agenti verso orizzonti temporali più lunghi, la gestione del contesto deve evolversi da semplice manipolazione di stringhe a preoccupazione architettonica. Il framework ADK dimostra come un'architettura rigorosa di Context Engineering sia essenziale per scalare dalla prototipazione alla produzione.
FAQ: Domande Frequenti sul Context Engineering
Cos'è il Context Engineering secondo Google ADK?
Il Context Engineering è la disciplina di trattare il contesto degli agenti AI come un sistema strutturato con ciclo di vita e architettura propri, separando l'archiviazione dei dati dalla loro presentazione al modello per migliorare efficienza e affidabilità.
Perché una finestra di contesto grande non risolve tutti i problemi?
Aumentare solo la finestra porta a costi elevati, latenza e al problema della "perdita nel mezzo" (signal degradation), dove il modello fatica a trovare informazioni rilevanti in mezzo a troppi dati.
Qual è la differenza tra Sessione e Working Context?
La Sessione è il log completo e durevole di tutti gli eventi e interazioni, mentre il Working Context è una vista effimera e ottimizzata, costruita su misura per una specifica chiamata all'LLM.
Come gestisce ADK i dati pesanti come file o log lunghi?
Utilizza gli "Artefatti": oggetti dati referenziati per nome. L'agente vede solo un riferimento e carica il contenuto completo nel Context Engineering solo se necessario tramite un tool specifico.
Come funziona il Context Caching in questo framework?
ADK organizza il prompt in prefissi stabili (istruzioni fisse) e suffissi variabili. Questo permette all'engine di inferenza di riutilizzare i calcoli per le parti che non cambiano, riducendo costi e latenza.
In che modo il Context Engineering migliora i sistemi multi-agente?
Permette di filtrare e tradurre la storia passata quando si trasferisce il controllo tra agenti, evitando che il nuovo agente riceva informazioni irrilevanti o si confonda sull'autore delle azioni precedenti.