9 ошибок контекста, которые превращают AI-агентов в «магию» вместо инженерии

AI-агенты часто теряют качество не из-за ограничений LLM, а из-за неправильно организованного контекста. В статье разбираются типовые ошибки: перегруженные базы знаний, отсутствие памяти, устаревшие инструкции и попытки решить всё одним промптом.

Автор предлагает подход к построению архитектуры знаний, чтобы агент стал предсказуемым инструментом, а не «магией». Практические советы помогут избежать деградации качества и сделать внедрение более инженерным.