09.09.2026 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментАнкит Джайн, соучредитель и генеральный директор Aviator, рассказывает на портале The New Stack о том, почему контекстом вашего ИИ-агента следует управлять как ПО и как цикл разработки контекста улучшает качество навыков, тестирование и масштабируемость. Навыки, конфигурации агентов, инструкции к промптам и файлы правил. Эти артефакты теперь определяют то, что создают ваши агенты по кодированию. Они определяют каждую строку сгенерированного кода, каждое архитектурное решение, каждое соглашение, которому агент следует или которое игнорирует. По сути, это ПО. Но никто к ним так не относится. Команды пишут навыки, добавляют их в репозиторий и никогда не проверяют, работают ли они после обновления модели. Конфигурации агентов копируются и переносятся между командами без версионирования. Файлы правил теряют синхронизацию с кодовой базой, которую они описывают. Когда что-то ломается, об этом сигнализирует разработчик, заметивший странный вывод и пожаловавшийся в Slack. Независимый ИТ-консультант Патрик Дюбуа предложил концепцию того, чего не хватает: цикл разработки контекста (Context Development Lifecycle, CDLC). CDLC — это не управление окном контекста или размещение большего количества токенов в запросе. Речь идёт об управлении качеством элементов, которые попадают в контекстное окно. Актуален ли навык? Действительно ли модель правильно реагирует на него? Предоставляете ли вы контекст, который модель уже знает? Если контекст — это новый код, каков его жизненный цикл разработки ...
читать далее.
