A revelação progressiva de contexto é uma técnica de engenharia de contexto para fornecer informações a LLMs sob demanda. O sistema inicializa a LLM com o contexto essencial e permite que as respostas da LLM ou as entradas do usuário acionem o carregamento de dados adicionais. Estamos movendo a revelação progressiva de contexto para “Adote” porque a prática é quase universal em aplicações sérias, embora assuma muitas formas.
Na programação, um exemplo é manter seu AGENTS.md enxuto e fornecer links para documentações que o agente possa consultar quando necessário. Harnesses de programação também usam essa abordagem para adiar o custo total de contexto de ferramentas MCP e agent skills até que sejam utilizadas. Aplicações de negócios podem usar RAG vetorial ou GraphRAG para recuperar informações adicionais com base na entrada do usuário. Em cada caso, a revelação progressiva de contexto pode reduzir o consumo e os custos de tokens, além de ajudar a combater o context rot.
A revelação progressiva de contexto é uma técnica dentro da prática de engenharia de contexto. Em vez de sobrecarregar um agente com instruções logo de cara, você fornece a ele uma fase leve de descoberta na qual ele seleciona o que precisa com base no prompt da pessoa usuária, carregando informações detalhadas na janela de contexto apenas quando elas se tornam relevantes. Isso funciona muito bem para cenários de RAG, onde um agente primeiro identifica o domínio relevante a partir das consultas das pessoas usuárias e, em seguida, recupera instruções e dados específicos de acordo. É também assim que muitas ferramentas de programação baseadas em agentes lidam com as Skills de agentes, determinando primeiro quais skills são relevantes para uma tarefa antes de carregar instruções detalhadas, em vez de fornecer um conjunto de instruções monolítico e único, cheio de condições e ressalvas. Ao construir sistemas baseados em agentes, é fácil cair na armadilha do inchaço de instruções com infinitas regras do que fazer e não fazer na tentativa de controlar o comportamento, o que pode, em última análise, degradar o desempenho. A divulgação progressiva de contexto evita isso ao garantir que o agente receba a orientação certa no momento certo, mantendo a janela de contexto enxuta e prevenindo a degradação de contexto.
