Context Engineering

هندسة السياق هي ممارسة تحديد المعلومات التي تدخل إلى نافذة السياق الخاصة بالنموذج في كل خطوة من تطبيق ذكاء اصطناعي: التعليمات، والأمثلة، والمستندات المسترجعة، وتعريفات الأدوات، ونتائج الأدوات، والذاكرة، وسجل المحادثة، إلى جانب تحديد مقدار كل منها وترتيبه وما ينبغي استبعاده. انتشر المصطلح في منتصف عام 2025، عندما بدأت وكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ مهام تتألف من عشرات الخطوات أو مئاتها. ووصف Andrej Karpathy ذلك بأنه «الفن والعلم الدقيقان لملء نافذة السياق بالمعلومات المناسبة تمامًا للخطوة التالية»، كما يصف مقال Anthropic بعنوان هندسة السياق الفعّالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي هذا النهج بأنه تنسيق «المجموعة المثلى من الرموز» أثناء الاستدلال. وتُعد هندسة التلقين، أي صياغة التعليمات نفسها، جزءًا منه.

لماذا يحتاج السياق إلى هندسة#

لا يعرف نموذج اللغة الكبير (LLM) سوى بيانات تدريبه وما يوجد في سياقه، لذا يؤدي غياب السياق إلى إجابات عامة أو هلوسات. كما أن الإفراط في السياق لا يجدي. إذ تنخفض الدقة كلما كبرت المدخلات، ويُسمى هذا الأثر تدهور السياق، وقد وجدت دراسة الضياع في الوسط أن النماذج تستفيد من المعلومات على نحو أفضل في بداية المدخل الطويل أو نهايته، وعلى نحو أسوأ في وسطه. وتصف Anthropic السياق بأنه ميزانية انتباه تتناقص عوائدها، إذ يستنفد كل رمز إضافي جزءًا منها. كما يضيف كل رمز تكلفة وزمن استجابة الاستدلال. وتتفاقم المشكلة مع الوكيل، إذ تضيف كل خطوة استدعاءات الأدوات ونتائجها، فينمو السياق مع كل إجراء، سواء ظلت المواد الجديدة ذات صلة أم لا.

الاستراتيجيات الأساسية#

يقسم عرض LangChain لهندسة السياق التقنيات إلى أربع استراتيجيات تتوافق مع الأساليب طويلة الأمد التي تصفها Anthropic:

• الكتابة: حفظ المعلومات خارج نافذة السياق، في مسودة أو ملف ملاحظات أو ذاكرة طويلة الأمد، كي تبقى متاحة بعد انتقال المحادثة إلى موضوع آخر. وتسمي Anthropic هذا تدوين الملاحظات المنظم.
• الانتقاء: استحضار ما تحتاج إليه الخطوة الحالية فقط، مثل المقاطع ذات الصلة أو الذكريات أو أوصاف الأدوات. وتصف Anthropic وكلاء يحتفظون بإشارات مرجعية خفيفة، مثل مسارات الملفات أو الاستعلامات، ويحمّلون المحتوى عند الحاجة إليه.
• الضغط: الإبقاء على الرموز التي تحتاج إليها المهمة فقط، عن طريق التلخيص أو الاختصار. ويلخص الضغط سياقًا أوشك على الامتلاء، ثم يواصل العمل في نافذة جديدة انطلاقًا من ذلك الملخص.
• العزل: توزيع العمل على وكلاء فرعيين ذوي نوافذ سياق مستقلة، يعيدون نتائج موجزة إلى وكيل رئيسي، أو إبقاء البيانات الضخمة في بيئة معزولة أو كائن حالة بدلًا من وضعها في السياق.

لترتيب المحتوى وثباته أهمية تماثل أهمية محتواه. تعيد ذاكرة التخزين المؤقت للتلقين استخدام بادئة مطابقة تمامًا فحسب، لذا تُرتب السياقات عادةً بحيث تأتي التعليمات الثابتة وتعريفات الأدوات أولًا، والمواد المتغيرة أخيرًا. وينظم استعراض لأكثر من 1,400 ورقة بحثية أعدّه Lingrui Mei وزملاؤه المجال في ثلاثة محاور: استرجاع السياق وتوليده، ومعالجة السياق، وإدارة السياق؛ وتُطبّق هذه المحاور في التوليد المعزز بالاسترجاع، وأنظمة الذاكرة، والاستدلال المدعوم بالأدوات، وأنظمة الوكلاء المتعددين.

الأدوات والبروتوكولات والمهارات#

يأتي جزء كبير من سياق الوكيل من الأدوات، ويضع بروتوكول سياق النماذج (MCP)، الذي قدمته Anthropic في نوفمبر 2024 ثم تبرعت به لاحقًا لمؤسسة تابعة لمؤسسة Linux، معيارًا موحدًا لكيفية إتاحة التطبيقات للأدوات والبيانات للنماذج. وتُعد تعريفات الأدوات سياقًا أيضًا: فكل أداة يستطيع الوكيل استدعاءها تستهلك رموزًا في كل طلب، لذا لا تحمّل بعض الوكلاء تعريفات الأدوات إلا عندما تتطلبها المهمة. وتطبق مهارات الوكلاء الفكرة نفسها على التعليمات، إذ تجمع الإرشادات والملفات المرجعية في مجلدات لا يحمّلها الوكيل إلا عندما تستدعيها المهمة.

تستخدم مهارات Ultralytics Agent Skills هذا التصميم لوكلاء البرمجة الذين يعملون مع Ultralytics YOLO. ولا تُحمّل المهارات إلا عند طلب مهمة ذات صلة؛ إذ تربط مهارة التوجيه yolo كل طلب بمرحلة دورة الحياة التي يتناولها، مثل مجموعات البيانات أو التدريب أو التصدير، بينما تُحفظ الحقائق الحساسة للإصدار، مثل أسماء الأوزان ومعاملات التدريب وتنسيقات التصدير، في فهارس تستند إلى إصدار ultralytics مثبت، مع توجيه كل مهارة الوكيل إلى الوثوق بالحزمة المثبتة عند اختلافها عن تلك المعلومات.

هندسة السياق والمصطلحات ذات الصلة#

• هندسة التلقين: تهتم بكيفية صياغة التعليمات والأمثلة. أما هندسة السياق فتدير كل ما يصل إلى النموذج أيضًا، عبر جميع خطوات التطبيق.
• إثراء التلقين: إضافة بيانات إلى طلب واحد قبل وصوله إلى النموذج، وهي إحدى عمليات الانتقاء في هندسة السياق.
• نافذة السياق: الحد الأقصى لطول مدخلات النموذج، وهو ما يحدد الميزانية المتاحة. وتقرر هندسة السياق كيفية إنفاق هذه الميزانية، ولا تلغي النافذة الأكبر الحاجة إلى ذلك، لأن الدقة تتراجع كلما امتلأت النافذة.
• الضبط الدقيق: يغيّر ما يعرفه النموذج من خلال تحديث أوزانه. أما هندسة السياق فتغيّر ما يراه النموذج وقت الاستدلال، وتُبقي الأوزان كما هي.