В современном мире искусственного интеллекта на основе больших языковых моделей (LLM) одной из ключевых задач становится правильное управление контекстом — объемом информации, доступным модели во время работы. Развитие LLM привело к появлению концепции LLM OS — операционной системы, специализированной для управления контекстом и обеспечивающей взаимодействие компонентов агента. В основе этой системы лежит уникальное разделение контекста на две основные части: пользовательский и ядровой контекст. Понимание их различий и принципов работы является фундаментальным для построения эффективных, долгоживущих AI-агентов, способных запоминать, учиться и решать сложные задачи. Контекстная инженерия сегодня выходит за рамки обычных запросов и ответов.
Она охватывает методы структурирования, расширения и коррекции среды, в которой работает модель. В основе лежит так называемое «окно контекста» — ограниченное пространство, где хранятся все активные данные, управляющие поведением агента. В зависимости от функциональной роли контекста окно разделяется на несколько компонентов, среди которых выделяются системный промпт, инструменты, метаданные, постоянные блоки памяти, файлы и, конечно, буфер сообщений. Каждый из этих элементов играет свою роль, однако именно разделение на пользовательский и ядровой контекст позволяет эффективно управлять состоянием агента. Ядровой контекст (kernel context) выступает в роли «ядра» оперативной памяти агента.
Он отвечает за управление конфигурацией и внутренним состоянием, включая системный промпт — основу архитектуры агента, набор инструментов и определенных блоков памяти. Эти блоки памяти создаются, чтобы хранить постоянную информацию, которую агент может использовать при выполнении различных задач. Например, память, в которой накапливаются знания, полученные во время предыдущих взаимодействий, или рабочая память, необходимая для текущих вычислительных процессов. Ключевое отличие ядрового контекста — его мутабельность, но доступ к изменению осуществляется только через строго контролируемые интерфейсы, аналоги системных вызовов в классических операционных системах. Это позволяет обеспечивать целостность и безопасность внутреннего состояния агента.
Системные вызовы или интроспективные инструменты ядрового контекста предоставляют набор операций для управления памятью и файлами. К ним относятся функции замены, переосмысления и дополнения содержимого блоков памяти, а также открытие, закрытие и поиск по файлам, которые связаны с внутренней работой агента. Такой подход позволяет реализовать контролируемое взаимодействие между ядром и остальной частью системы, а также дает возможность сторонним или фоновых агентам управлять состоянием, обеспечивая тем самым модульность и масштабируемость LLM OS. Пользовательский контекст (user context) является пространством, в котором происходит активный обмен сообщениями: диалоги с пользователями, системные уведомления, вызовы инструментов и их результаты. Это аналог пользовательской области памяти в традиционной операционной системе, где работают основные процессы.
В пользовательском контексте сосредоточены сообщения пользователей и ассистентов, логирование инструментов и дополнительные системные сообщения. Этот сегмент контекста динамичен, его содержимое постоянно меняется под воздействием активной коммуникации и операций. Ключевая задача пользовательского контекста — обеспечение взаимодействия с внешним миром. Именно здесь извлекаются и интегрируются внешние данные через пользовательские инструменты, которые, в отличие от системных, не имеют прямого доступа к ядру. Эти инструменты работают в пользовательском пространстве, выполняют поиск в реальном времени, получают данные через Model Context Protocol (MCP) и другие способы, и предоставляют агенту свежую информацию, необходимую для эффективного ответа.
Такой уровень разделения гарантируюет стабильность ядрового состояния и предотвращает неконтролируемое вмешательство в память агента. Понятие контекстной инженерии связывает эти два слоя в единое целое, формируя стратегию управления памятью и информацией, которая эволюционирует вместе с агентом. Инженеры контекста разрабатывают архитектуру, которая не только оптимизирует размер окна контекста, но и обеспечивает долгосрочную устойчивость и обучаемость агента. Это позволяет создавать «государственные» агенты, способные сохранять накопленные знания, развиваться и адаптироваться с течением времени. Одной из инноваций является концепция блоков памяти, введенная MemGPT и интегрированная в современные LLM OS, такие как Letta.
Блоки памяти — это структурированные сегменты контекста с жесткими ограничениями по размеру, метаданными для описания и четкими правилами доступа. Они представляют собой долговременную память агента, причем могут обладать флагами защиты, позволяющими, например, делать некоторые блоки доступными только для чтения. Файлы и артефакты также важны для полноценной работы агента. Использование файловой метафоры для управления данными дает мощный инструмент, учитывая, что многие LLM обучены работать с программным кодом и текстовыми документами. Файлы могут находиться в открытом состоянии с загруженным контентом или в закрытом — с метаданными для быстрого доступа и поиска.
Артефакты позволяют итеративно изменять содержимое — будь то код, документы или креативные тексты, что расширяет возможности для глубокой адаптации и рефакторинга. Унифицированный подход к разделению контекста на пользовательский и ядровой дает множество преимуществ. Он обеспечивает четкий интерфейс взаимодействия между динамичными процессами обмена сообщениями и стабильной системой управления внутренним состоянием. Такая архитектура повышает надежность агентов, снижает риск деградации качества при долгом использовании и улучшает способность системы обучаться и запоминать. Для разработчиков и исследователей понимание этой модели открывает новые горизонты.
Концепция LLM OS со своей «операционной системой» для языковых моделей предоставляет инструменты для тонкой настройки, управления контекстом и расширения возможностей агентов. Использование системных вызовов как инструментария взаимодействия с ядром и разработка пользовательских расширений для подключения к внешним источникам данных делает архитектуру гибкой и адаптируемой под различные задачи. В современных условиях, когда AI-интеллект переходит от статической модели к динамичной, долгосрочно обучающейся системе, правильное управление контекстом становится решающим фактором. Контекстная инженерия — это не просто разработка интерфейсов, а создание целостной среды, где язык, знания и инструменты работают в гармонии. Это фундамент построения разумных агентов, способных не только отвечать на запросы, но и развиваться, запоминать опыт, использовать накопленные знания для сложных решений и взаимодействовать с внешними системами.
