Context Engineering: fundamentos para agentes de IA confiáveis

Ao colocar um agente de IA em produção, rapidamente fica evidente que o desempenho não depende apenas do modelo em si. O fator decisivo está no contexto que o agente recebe. É esse insumo que define se a resposta será precisa ou se haverá alucinação, omissão ou perda de relevância.

Nesse cenário, surge o Context Engineering como disciplina complementar ao prompt engineering. Se o prompt trata de como formular uma instrução, o context engineering trata de o que a IA irá efetivamente considerar no raciocínio. Em outras palavras: é o processo de selecionar, estruturar e otimizar o fluxo de informações apresentadas ao modelo.

Princípios do Context Engineering

Um agente efetivo exige três garantias:

1. As informações certas: somente dados relevantes e atualizados.

2. No formato certo: estruturados de forma compatível com a entrada do modelo.

3. No momento certo: transmitidos de forma dinâmica, conforme a necessidade da interação.

Principais técnicas aplicadas

Diversas abordagens podem ser combinadas para atingir esse objetivo. Entre as mais utilizadas na prática:

• Seleção inteligente de informaçõesFiltrar histórico, regras de negócio e dados do usuário, evitando sobrecarga cognitiva do modelo.

• Organização hierárquicaEstabelecer camadas de informação. Conteúdos críticos permanecem íntegros, enquanto elementos secundários são resumidos.

• Memória com curto e longo prazoAdotar mecanismos que diferenciam entre informações contextuais da sessão atual e registros persistentes de interações anteriores.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)Recuperar informações externas em tempo real por meio de consultas a bases de dados ou vetores semânticos.

• Redução de ruído e compressão de contextoMinimizar redundâncias, eliminar informações irrelevantes e utilizar técnicas de compressão textual para otimizar o prompt window.

Exemplo prático: resumos estratégicos

Um caso comum ocorre em atendimentos longos. Repassar todo o histórico ao modelo é ineficiente e tende a gerar resultados piores. A solução adotada é criar resumos incrementais, que preservam pontos essenciais da conversa — objetivos do usuário, decisões tomadas, exceções detectadas — sem incluir trechos redundantes.

Essa técnica reduz consumo de tokens, evita perda de foco e mantém consistência nas respostas, aumentando a precisão do agente em cenários de múltiplas interações.

Projetar agentes robustos exige mais do que bons modelos ou prompts bem escritos. Context Engineering é a camada de infraestrutura cognitiva que garante que a IA trabalhe com dados corretos, estruturados e disponíveis na hora certa.

Em ambientes de produção, onde cada detalhe importa, investir nessa disciplina é o que transforma um agente que apenas conversa em um agente que de fato resolve problemas.