The new skill in AI is not prompting, it's context engineering

Autore: robotswantdata

Sintesi

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WHAT - Context Engineering è la pratica di fornire tutto il contesto necessario per permettere a un modello di linguaggio di risolvere un compito. Include istruzioni, storia della conversazione, memoria a lungo termine, informazioni recuperate e strumenti disponibili.

WHY - È rilevante perché la qualità del contesto determina il successo degli agenti AI. La maggior parte dei fallimenti degli agenti non è dovuta al modello, ma alla mancanza di contesto adeguato.

WHO - Gli attori principali includono Tobi Lutke, che ha coniato il termine, e la comunità AI che sta adottando questo approccio per migliorare l’efficacia degli agenti.

WHERE - Si posiziona nel mercato AI come una pratica avanzata per migliorare l’efficacia degli agenti AI, integrandosi con tecniche esistenti come il prompt engineering.

WHEN - È un concetto emergente, in fase di adozione crescente, che sta guadagnando trazione con l’aumento dell’uso degli agenti AI.

BUSINESS IMPACT:

• Opportunità: Migliorare l’efficacia degli agenti AI attraverso un contesto più ricco e accurato.
• Rischi: Competitor che adottano rapidamente questa pratica potrebbero ottenere un vantaggio competitivo.
• Integrazione: Può essere integrato con lo stack esistente, migliorando la qualità delle risposte degli agenti AI.

TECHNICAL SUMMARY:

• Core technology stack: Include istruzioni, prompt dell’utente, storia della conversazione, memoria a lungo termine, informazioni recuperate (RAG), strumenti disponibili e output strutturati.
• Scalabilità: Richiede una gestione efficiente della memoria e delle informazioni recuperate per scalare con l’aumento dei dati.
• Differenziatori tecnici: La qualità del contesto fornito è il principale fattore di successo degli agenti AI.

DISCUSSIONE HACKER NEWS: La discussione su Hacker News ha evidenziato l’importanza degli strumenti e delle architetture necessarie per implementare il Context Engineering. La community ha sottolineato come la gestione del contesto sia cruciale per risolvere problemi complessi e migliorare il design degli agenti AI. Il sentimento generale è di interesse e riconoscimento dell’importanza del contesto nel migliorare le prestazioni degli agenti AI. I temi principali emersi sono stati la necessità di strumenti adeguati, la risoluzione dei problemi legati al contesto e il design efficace degli agenti AI.

Casi d’uso

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• Private AI Stack: Integrazione in pipeline proprietarie
• Client Solutions: Implementazione per progetti clienti

Feedback da terzi

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Community feedback: La community HackerNews ha commentato con focus su tool, problem (20 commenti).

Discussione completa

Risorse

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Link Originali

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• The new skill in AI is not prompting, it’s context engineering - Link originale

Articolo segnalato e selezionato dal team Human Technology eXcellence elaborato tramite intelligenza artificiale (in questo caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) il 2025-09-24 07:36 Fonte originale: https://news.ycombinator.com/item?id=44427757

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