Introduzione
Il context engineering rappresenta l'evoluzione naturale del prompt engineering nella gestione degli agenti AI. Questa disciplina emergente si concentra sulla cura e ottimizzazione del contesto—l'insieme di token forniti ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)—per massimizzare l'efficacia operativa degli agenti intelligenti. Con l'aumento della complessità delle applicazioni AI, la sfida non è più solo scrivere prompt perfetti, ma gestire strategicamente l'intero stato informativo disponibile al modello in ogni momento.
Il contesto è una risorsa critica ma limitata. I modelli più avanzati possono gestire finestre di contesto sempre più ampie, ma studi recenti hanno evidenziato il fenomeno del "context rot": all'aumentare del numero di token, la capacità del modello di recuperare accuratamente le informazioni diminuisce progressivamente. Questo rende il context engineering fondamentale per costruire agenti capaci di operare efficacemente su orizzonti temporali estesi.
Dal Prompt Engineering al Context Engineering
Il prompt engineering si concentra sui metodi per scrivere e organizzare le istruzioni destinate agli LLM, ottimizzando principalmente i prompt di sistema per compiti specifici. Questa pratica ha dominato i primi anni dello sviluppo applicativo con l'AI, quando la maggior parte dei casi d'uso richiedeva classificazioni one-shot o generazione di testo semplice.
Il context engineering amplia questa prospettiva. Include tutte le strategie per curare e mantenere l'insieme ottimale di token durante l'inferenza, considerando non solo i prompt, ma anche strumenti, dati esterni, cronologia dei messaggi e protocolli come il Model Context Protocol (MCP). Gli agenti moderni operano in cicli continui, generando progressivamente dati che potrebbero essere rilevanti per le iterazioni successive. Il context engineering è l'arte di selezionare cosa includere nella finestra di contesto limitata da questo universo informativo in continua espansione.
Perché il Context Engineering è Cruciale
Nonostante la loro velocità e capacità di elaborare grandi volumi di dati, gli LLM—come gli esseri umani—perdono focus quando sovraccaricati. Il contesto deve essere trattato come una risorsa finita con rendimenti marginali decrescenti. I modelli dispongono di un "budget attentivo" limitato che viene progressivamente consumato dall'elaborazione di ogni token aggiuntivo.
Limitazioni Architetturali dei Transformer
Questa scarsità di attenzione deriva dai vincoli architetturali degli LLM. I transformer permettono a ogni token di prestare attenzione a tutti gli altri token nel contesto, creando n² relazioni pairwise per n token. All'aumentare della lunghezza del contesto, la capacità del modello di catturare queste relazioni si riduce, creando una tensione naturale tra dimensione del contesto e focus attentivo.
I modelli sviluppano pattern attentivi basati su distribuzioni di dati di addestramento dove le sequenze brevi sono tipicamente più comuni di quelle lunghe. Tecniche come l'interpolazione di position encoding permettono di gestire sequenze più lunghe, ma con qualche degradazione nella comprensione della posizione dei token. Questi fattori creano un gradiente di performance piuttosto che un crollo netto: i modelli rimangono capaci anche con contesti lunghi, ma possono mostrare precisione ridotta nel recupero informazioni e nel ragionamento a lungo raggio.
Anatomia di un Contesto Efficace
Un buon context engineering significa identificare il più piccolo insieme possibile di token ad alto segnale che massimizzano la probabilità di ottenere il risultato desiderato.
Prompt di Sistema Ottimizzati
I prompt di sistema dovrebbero essere estremamente chiari e utilizzare un linguaggio semplice e diretto, presentando le idee all'"altitudine giusta". Questa zona ottimale evita due modalità di fallimento comuni: da un lato, l'inserimento di logica complessa e fragile nei prompt per ottenere comportamenti esatti; dall'altro, indicazioni vaghe e ad alto livello che non forniscono segnali concreti al modello.
Si raccomanda di organizzare i prompt in sezioni distinte utilizzando tag XML o header Markdown, sebbene la formattazione esatta stia diventando meno critica con l'evoluzione dei modelli. L'obiettivo è fornire l'insieme minimo di informazioni che delinea completamente il comportamento atteso—minimo non significa necessariamente breve, ma essenziale.
Strumenti Token-Efficienti
Gli strumenti permettono agli agenti di interagire con l'ambiente e recuperare nuovo contesto durante il lavoro. È fondamentale che gli strumenti promuovano l'efficienza, restituendo informazioni token-efficienti e incoraggiando comportamenti agentivi efficienti. Gli strumenti dovrebbero essere auto-contenuti, robusti agli errori e chiari rispetto al loro uso previsto.
Una delle modalità di fallimento più comuni sono i set di strumenti sovraccarichi che coprono troppa funzionalità o creano punti decisionali ambigui. Se un ingegnere umano non può dire definitivamente quale strumento usare in una situazione, un agente AI non può fare meglio. La curazione di un set minimo vitale di strumenti facilita anche la manutenzione del contesto nelle interazioni prolungate.
Esempi Canonici e Few-Shot Prompting
Fornire esempi—noto come few-shot prompting—rimane una best practice fortemente consigliata. Tuttavia, è sconsigliato riempire i prompt con liste estenuanti di casi limite. È preferibile curare un set di esempi diversificati e canonici che rappresentino efficacemente il comportamento atteso dell'agente. Per gli LLM, gli esempi sono le "immagini" che valgono più di mille parole.
Recupero del Contesto e Ricerca Agentica
Anthropic definisce gli agenti in modo semplice: LLM che utilizzano autonomamente strumenti in un ciclo. Con il miglioramento dei modelli sottostanti, il livello di autonomia degli agenti può scalare, permettendo loro di navigare autonomamente spazi problematici complessi e recuperare dagli errori.
Strategia "Just in Time"
Si sta verificando un cambiamento nel modo in cui gli ingegneri progettano il contesto per gli agenti. Molte applicazioni AI-native utilizzano sistemi di retrieval basati su embedding prima dell'inferenza. Tuttavia, sempre più team stanno adottando strategie di contesto "just in time".
Invece di pre-elaborare tutti i dati rilevanti in anticipo, gli agenti mantengono identificatori leggeri (percorsi di file, query memorizzate, link web) e utilizzano questi riferimenti per caricare dinamicamente i dati nel contesto a runtime tramite strumenti. Claude Code di Anthropic utilizza questo approccio per eseguire analisi complesse su database di grandi dimensioni, scrivendo query mirate e utilizzando comandi Bash come head e tail senza mai caricare gli oggetti dati completi nel contesto.
Questo approccio rispecchia la cognizione umana: generalmente non memorizziamo interi corpus di informazioni, ma introduciamo sistemi esterni di organizzazione e indicizzazione come file system, caselle di posta e segnalibri per recuperare informazioni rilevanti su richiesta.
Progressive Disclosure e Metadata
Permettere agli agenti di navigare e recuperare dati autonomamente abilita la "progressive disclosure": gli agenti possono scoprire incrementalmente il contesto rilevante attraverso l'esplorazione. Ogni interazione produce contesto che informa la decisione successiva: le dimensioni dei file suggeriscono complessità, le convenzioni di nomenclatura indicano lo scopo, i timestamp possono essere proxy per la rilevanza.
I metadata dei riferimenti forniscono meccanismi per raffinare efficacemente il comportamento. Per un agente che opera in un file system, la presenza di un file chiamato test_utils.py in una cartella tests implica uno scopo diverso dallo stesso nome in src/core_logic.py. Le gerarchie di cartelle, le convenzioni di denominazione e i timestamp forniscono segnali importanti.
Strategie Ibride
Esiste un trade-off: l'esplorazione runtime è più lenta del recupero di dati pre-calcolati. Inoltre, è richiesta ingegneria ponderata per assicurare che l'LLM abbia gli strumenti e le euristiche giuste per navigare efficacemente il suo panorama informativo. Gli agenti più efficaci potrebbero impiegare una strategia ibrida, recuperando alcuni dati in anticipo per velocità e perseguendo ulteriore esplorazione autonoma a discrezione.
Claude Code implementa questo modello ibrido: i file CLAUDE.md vengono inseriti nel contesto in anticipo, mentre primitive come glob e grep permettono di navigare l'ambiente e recuperare file just-in-time. Man mano che le capacità dei modelli migliorano, il design agentico tenderà a lasciare che i modelli intelligenti agiscano intelligentemente, con progressivamente meno curazione umana.
Context Engineering per Compiti a Lungo Orizzonte
I compiti a lungo orizzonte richiedono agli agenti di mantenere coerenza, contesto e comportamento orientato agli obiettivi su sequenze di azioni dove il conteggio dei token supera la finestra di contesto dell'LLM. Per compiti che durano da decine di minuti a ore di lavoro continuo, come migrazioni di grandi codebase o progetti di ricerca completi, gli agenti richiedono tecniche specializzate.
Compaction: Compressione Intelligente del Contesto
La compaction è la pratica di prendere una conversazione che si avvicina al limite della finestra di contesto, riassumerne i contenuti e reiniziare una nuova finestra con il riassunto. Tipicamente serve come prima leva nel context engineering per guidare una migliore coerenza a lungo termine.
In Claude Code, questo viene implementato passando la cronologia dei messaggi al modello per riassumere e comprimere i dettagli più critici. Il modello preserva decisioni architetturali, bug irrisolti e dettagli implementativi, scartando output di strumenti o messaggi ridondanti. L'agente può quindi continuare con questo contesto compresso più i cinque file acceduti più recentemente.
L'arte della compaction sta nella selezione di cosa mantenere versus cosa scartare. Una compaction eccessivamente aggressiva può risultare nella perdita di contesto sottile ma critico la cui importanza diventa apparente solo successivamente. Si raccomanda di ottimizzare attentamente il prompt su tracce agentive complesse, massimizzando prima il recall per catturare ogni informazione rilevante, poi iterando per migliorare la precisione eliminando contenuti superflui.
Structured Note-Taking: Memoria Agentica Persistente
Il note-taking strutturato, o memoria agentica, è una tecnica dove l'agente scrive regolarmente note persistite in memoria fuori dalla finestra di contesto. Queste note vengono recuperate nel contesto in momenti successivi.
Questa strategia fornisce memoria persistente con overhead minimo. Come Claude Code che crea una to-do list, o un agente personalizzato che mantiene un file NOTES.md, questo pattern semplice permette all'agente di tracciare progressi su compiti complessi, mantenendo contesto critico e dipendenze che altrimenti andrebbero perse.
Un esempio emblematico è Claude che gioca a Pokémon: l'agente mantiene conteggi precisi attraverso migliaia di passi di gioco, tracciando obiettivi come "negli ultimi 1.234 passi ho allenato i miei Pokémon in Route 1, Pikachu ha guadagnato 8 livelli verso l'obiettivo di 10". Senza alcun prompting sulla struttura della memoria, sviluppa mappe delle regioni esplorate, ricorda quali achievement chiave ha sbloccato e mantiene note strategiche sulle strategie di combattimento.
Dopo reset del contesto, l'agente legge le proprie note e continua sequenze di allenamento o esplorazioni di dungeon di più ore. Con il lancio di Sonnet 4.5, Anthropic ha rilasciato uno strumento di memoria in beta pubblica sulla Claude Developer Platform che facilita l'archiviazione e consultazione di informazioni fuori dalla finestra di contesto attraverso un sistema basato su file.
Architetture Multi-Agente
Le architetture multi-agente forniscono un altro modo per aggirare le limitazioni di contesto. Invece di un agente che tenta di mantenere lo stato attraverso un intero progetto, sub-agenti specializzati possono gestire compiti focalizzati con finestre di contesto pulite. L'agente principale coordina con un piano ad alto livello mentre i subagent eseguono lavoro tecnico approfondito o utilizzano strumenti per trovare informazioni rilevanti.
Ogni subagent potrebbe esplorare estensivamente, utilizzando decine di migliaia di token o più, ma restituisce solo un riassunto condensato e distillato del suo lavoro (spesso 1.000-2.000 token). Questo approccio raggiunge una chiara separazione delle preoccupazioni: il contesto di ricerca dettagliato rimane isolato all'interno dei sub-agenti, mentre l'agente principale si concentra sulla sintesi e analisi dei risultati.
Scelta della Strategia Ottimale
La scelta tra questi approcci dipende dalle caratteristiche del compito:
- La compaction mantiene il flusso conversazionale per compiti che richiedono esteso back-and-forth
- Il note-taking eccelle nello sviluppo iterativo con milestone chiare
- Le architetture multi-agente gestiscono ricerca e analisi complesse dove l'esplorazione parallela produce dividendi
Anche mentre i modelli continuano a migliorare, la sfida di mantenere coerenza attraverso interazioni estese rimarrà centrale per costruire agenti più efficaci.
Conclusione
Il context engineering rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui costruiamo con gli LLM. Con il miglioramento dei modelli, la sfida non è solo creare il prompt perfetto, ma curare ponderatamente quali informazioni entrano nel budget attentivo limitato del modello a ogni passaggio. Che si tratti di implementare compaction per compiti a lungo orizzonte, progettare strumenti token-efficienti o abilitare gli agenti a esplorare il loro ambiente just-in-time, il principio guida rimane lo stesso: trovare il più piccolo insieme di token ad alto segnale che massimizzano la probabilità del risultato desiderato.
Le tecniche descritte continueranno a evolversi con il miglioramento dei modelli. Stiamo già vedendo che modelli più intelligenti richiedono meno ingegneria prescrittiva, permettendo agli agenti di operare con maggiore autonomia. Ma anche mentre le capacità scalano, trattare il contesto come una risorsa preziosa e finita rimarrà centrale per costruire agenti affidabili ed efficaci. La piattaforma Claude Developer Platform offre strumenti per iniziare con il context engineering, inclusi cookbook su gestione della memoria e del contesto.
FAQ
Cos'è il context engineering per agenti AI?
Il context engineering è l'insieme di strategie per curare e mantenere l'insieme ottimale di token (informazioni) durante l'inferenza degli LLM, includendo prompt, strumenti, dati esterni e cronologia messaggi. Va oltre il prompt engineering tradizionale gestendo l'intero stato informativo disponibile all'agente.
Perché il contesto è una risorsa limitata negli LLM?
Gli LLM hanno un "budget attentivo" finito a causa dei vincoli architetturali dei transformer. All'aumentare dei token, la capacità di catturare relazioni pairwise si riduce, causando il fenomeno del "context rot" dove la precisione nel recupero informazioni diminuisce progressivamente.
Come funziona la strategia di context retrieval "just in time"?
Gli agenti mantengono identificatori leggeri (percorsi file, query, link) e caricano dinamicamente i dati nel contesto a runtime usando strumenti, invece di pre-elaborare tutto in anticipo. Questo approccio rispecchia la cognizione umana e mantiene il contesto focalizzato solo su ciò che è immediatamente rilevante.
Qual è la differenza tra compaction e structured note-taking nel context engineering?
La compaction riassume e comprime la cronologia dei messaggi quando si avvicina al limite della finestra di contesto, reiniziando con un riassunto. Il structured note-taking scrive note persistenti fuori dalla finestra di contesto che vengono recuperate successivamente, fornendo memoria a lungo termine con overhead minimo.
Quando usare architetture multi-agente invece di un singolo agente?
Le architetture multi-agente sono ideali per ricerca e analisi complesse dove serve esplorazione parallela. Sub-agenti specializzati gestiscono compiti focalizzati con contesti puliti, restituendo riassunti condensati all'agente principale che coordina e sintetizza i risultati.
Come si ottimizzano i prompt di sistema per il context engineering?
I prompt dovrebbero essere chiari, usare linguaggio diretto e presentare idee all'"altitudine giusta"—abbastanza specifici da guidare il comportamento, ma abbastanza flessibili da fornire euristiche forti. Si raccomanda di organizzare in sezioni distinte e mirare al set minimo di informazioni essenziali.
Qual è il ruolo degli strumenti nel context engineering?
Gli strumenti permettono agli agenti di interagire con l'ambiente e recuperare contesto dinamicamente. Dovrebbero essere token-efficienti, auto-contenuti, chiari nell'uso previsto e costituire un set minimo vitale senza sovrapposizioni funzionali o ambiguità decisionali.
Il context engineering sarà ancora necessario con finestre di contesto più grandi?
Sì, anche con finestre di contesto più ampie, la gestione strategica del contesto rimarrà cruciale. Il "context rot" e i problemi di rilevanza informativa persistono a tutte le dimensioni di contesto dove è desiderata la massima performance dell'agente.