Контекст-инжиниринг: как управлять ИИ-агентами как командой, а не подбирать промпты

Проблема не в промпте, а в том, что ты больше не исполнитель

Контекст-инжиниринг — это работа не над формулировкой запроса, а над всем, что агент знает и видит, когда выполняет задачу. Станислав Шульгин, предприниматель и автор канала про нейросети, на NeyroSummit 17 разобрал его через простую рамку: с ИИ-агентами ты из исполнителя становишься руководителем. Раньше ты спрашивал у нейросети, как что-то сделать, и шёл делать сам. Теперь ты ставишь задачи агентам и собираешь из них систему — а это работа менеджера.

Отсюда знакомый сценарий. Сотрудника нанимать страшно, объяснять задачу долго, проверять некогда — «проще сделать самому». Появляется агент, кажется, что вот он, идеальный исполнитель. Ему пишут задачу, первое время всё идёт хорошо, потом агент начинает путаться, лимиты кончаются, терпение тоже. Вывод «это так не работает» Станислав считает ошибкой адреса: с сотрудником было бы то же самое, только ты узнал бы о провале через неделю, а агент провалит задачу за две минуты.

Что такое контекст-инжиниринг и почему подбор слов больше не решает

Станислав разводит два понятия так:

• Промпт-инжиниринг — как правильно спросить: подбор слов, структура, формат. Тот самый «золотой промпт»: роль, контекст, задача, формат, пример.
• Контекст-инжиниринг (context engineering) — весь объём данных, которые агент получает и до которых может дотянуться, чтобы выполнить задачу: кто он как должность, какие у него инструменты, что он помнит, какие примеры хорошего результата у него перед глазами, какие правила соблюдает.

Почему подбор слов перестал быть главным? Современные агенты уже сами пишут промпты: агент-руководитель формулирует задачу агенту-исполнителю, «машина пишет промпт машине». Соревноваться с моделью в формулировках, по словам Станислава, бессмысленно — она в этом лучше. И даже файл главной инструкции агента — это всё тот же промпт, просто оформленный в Markdown.

Решает контекст. Пример из практики Станислава: он делал проект для ведения соцсетей и, по его словам, «задушил» агента контекстом — дал тяжёлую, перегруженную инструкцию, и результат был отвратительным. Убрал лишнее, оставил только то, на что опирался бы человек на этой должности, — и претензии исчезли. Отсюда формула, которую он приписывает Anthropic: плохой контекст убивает даже сильную модель, хороший вытягивает даже слабую.

Context drift и правило «5 ± 2»: почему агент «тупеет» к концу разговора

Ты наверняка замечал: первые сообщения агента отличные, а дальше он ссылается на то, чего ты не говорил, забывает договорённости, переделывает готовое. Станислав называет это context drift — перегрузкой контекста. У агента ограниченное окно внимания, и чем длиннее диалог, тем больше в нём шума.

Он объясняет это образом рабочего стола. Один документ — всё видно. Два-три — порядок. Десять — уже ищешь нужный. Тридцать — нижние не видны совсем. Человеческое внимание удерживает примерно 5 ± 2 объекта — столько папок на столе у агента и норма, по словам Станислава. «Подключил всё, что можно, и жду» — путь к работе по верхам.

Перегрузить можно и избытком правил. Станислав вспоминает госслужбу, где каждое действие нужно было записывать для отчёта — и люди занимались отчётами вместо работы. Агент, которому прописали каждый шаг влево и вправо, тонет так же.

Вывод управленческий, а не технический: контекст — твоя зона ответственности. Дай сотруднику, живому или цифровому, всё нужное для результата — и не больше.

AGENTS.md (Agent.md) — это должностная инструкция

Главная аналогия доклада: системный промпт агента, его Agent.md, — это должностная инструкция. Велосипед изобретать не нужно: у любой нейросети можно спросить, какой должна быть инструкция у сотрудника, который, например, исследует контент или пишет код.

Станислав раскладывает сходство живого сотрудника и агента так:

Плюс у агента есть преимущество, которого нет у человека: настроенного агента можно скопировать и запустить параллельно. Обучить второго такого же сотрудника — ещё месяц.

Пример AGENTS.md: шаблон должностной инструкции

Готового шаблона нет ни в докладе, ни в документе Станислава к нему — только состав: роль, задача, контекст, примеры, ограничения, «не промпт на строчку, а Agent.md». Ниже — реконструкция инструкции для ИИ-агента по этой схеме и по четырём функциям менеджмента из следующего раздела.

# Должность
Ты — [должность: например, редактор постов для Telegram-канала].
Отвечаешь за один процесс: [процесс от входа до выхода].

# Зачем (цель)
Результат нужен, чтобы [бизнес-цель: например, приводить заявки на консультацию
от предпринимателей, которые застряли в операционке].

# Вход и выход
Получаешь: [что приходит на вход и откуда].
Отдаёшь: [формат, объём, куда сохранить].

# Контекст — читай перед работой
- [описание продукта.md]
- [портрет клиента.md]
- [примеры/ — 3 удачных результата, это планка качества]

# Инструменты и доступы
Только: [список инструментов, нужных для этого процесса].

# Правила и запреты
- [что делать нельзя]
- Не додумывай от себя: если данных не хватает — остановись и задай вопрос.

# Как работаешь
1. Сначала покажи план и дождись подтверждения.
2. Выполняй по шагам, после каждого этапа — короткий отчёт.
3. Сверь результат с критериями ниже.

# Критерии хорошего результата
- [измеримый критерий 1]
- [критерий 2]

Как управлять ИИ-агентами: 4 функции менеджмента

Курс менеджмента «на пальцах» у Станислава — четыре функции: планирование, организация, мотивация, контроль. По его словам, этим функциям больше ста лет: они восходят к Анри Файолю (1916), а потом их переупаковали Мескон, Альберт и Хедоури в учебник «Основы менеджмента». И для агентов, считает он, они работают один в один — только с ИИ пропускать этапы нельзя: живой человек как-то компенсирует твои пробелы, агент — нет.

Планирование: одна задача — один агент

У любого агента есть режим планирования: сначала план, потом действие. Но планирование — это и твоя работа. Не знаешь, с чего начать, — пойми, чем хочешь закончить: сначала точка назначения в навигаторе, потом маршрут. Что нужно спланировать: какая задача, как выглядит успешный результат, для кого, в каком формате, к какому сроку. Задача должна быть конкретной — например, по SMART; Станислав подчёркивает, что это лишь один из способов. Как превратить задачу в целевое состояние с критерием успеха, подробно разобрано в материале по докладу Ильи Красинского.

Сначала стратегия, потом тактика, потом декомпозиция. И правило, которое Станислав просит запомнить: одна задача — один агент.

Организация: рабочее место для агента

Организацию он понимает не как бумаги и оргструктуру, а как создание условий для выполнения задачи. Сотруднику нужны рабочее место, аккаунты, доступы, понимание, к кому обращаться, регламенты. Агенту — то же самое:

• инструменты подключены, настроены и оплачены: хочешь картинки — дай доступ к сервису генерации через API или MCP, зарегистрируйся и привяжи оплату сам;
• доступ к данным: документы, базы, файлы — или места, где агент их найдёт;
• связи между агентами: кто кому передаёт результат и в каком формате;
• протоколы общения: чтобы агенты не делали одно и то же и не тормозили цепочку.

Есть всё, чтобы задачу было легко выполнить? Это вопрос к тебе, а не к агенту.

Мотивация: «зачем» вместо «что»

У агента нет «хочу», но есть аналог того, что мотивация даёт на выходе. Мотивированный человек понимает, зачем делает задачу, видит общую картину и сам выбирает лучший путь. Станислав иллюстрирует это первым правилом автоматизации: задача не в том, чтобы убрать человека, который ходит к колодцу, а в том, чтобы вода была в нужном месте в нужное время. Кто понимает цель, может придумать путь лучше текущего.

Для агента мотивация — это глубина контекста и уровень доверия. На слайде доклада пример: не «напиши пост», а «напиши пост, чтобы привлечь заявки на консультацию от предпринимателей, которые застряли в операционке». Дальше — свобода в рамках вместо микроменеджмента каждого слова и планка выше минимума: примеры отличной работы вместо «сделай нормально».

Контроль: чекпоинты и агент-контролёр

Классическая управленческая боль: дал задачу в понедельник, в пятницу выясняется, что человек не начинал — ждал данные от коллеги, а тот в отпуске. С агентом та же ловушка: на третьем шаге он ушёл в цикл, сжёг кредиты, а ты видишь только печальный финал.

Решение — промежуточные чекпоинты, особенно в первое время: сначала план, потом пошаговое выполнение с проверкой, а не приёмка итога. В документе к докладу Станислав добавляет третий приём: попроси агента показывать ход рассуждений, а не только ответ. Как с человеком: «во вторник» спросить, всё ли есть и на каком этапе задача.

Второй вариант — отдельный агент-контролёр. Станислав сравнивает его с код-ревью у программистов: один пишет код, другой проверяет, и у них разные контексты и инструкции. Система, которая проверяет сама себя, скажет «всё правильно, соответствует плану» — потому что этот план у неё в контексте. Контролёр — ОТК в миниатюре: смотрит на работу свежим взглядом, без накопленного context drift.

Ты — контролёр качества. Ты не делаешь работу и не переписываешь её —
ты проверяешь результат другого агента.

Задача исполнителя: [вставь постановку задачи и критерии из его инструкции].
Результат: [вставь результат или путь к файлу].

Проверь по пунктам:
1. Решена ли именно поставленная задача, а не похожая.
2. Выполнен ли каждый критерий результата — да / нет / частично, с цитатой.
3. Соблюдены ли формат, объём, правила и запреты.
4. Есть ли утверждения, которые не опираются на данные из контекста.

Итог: «принять» или «вернуть на доработку» и список конкретных правок
по важности. Если данных для проверки не хватает — так и скажи.

Оргструктура команды агентов и почему не будет универсального Джарвиса

Когда задач становится больше, их начинают вешать на одного агента: пост, анализ конкурентов, презентация, ответ клиенту. Получается не универсальный гений, а перегруженный сотрудник, который всё делает на троечку, — а у агента ещё и быстрее нарастает context drift. Выход тот же, что в менеджменте: команда специалистов.

Станислав называет три варианта оргструктуры:

1. Конвейер — задача идёт по цепочке, каждый агент делает один этап с чистым контекстом: исследование → черновик → редактура. Подходит для контента, отчётов, аналитики — любой задачи с последовательными этапами.
2. Иерархия — ты ставишь задачу агенту-координатору, а он, как прораб, разбивает её, раздаёт специалистам, собирает результаты и проверяет. Ты общаешься с одним агентом, исполнители могут работать на более дешёвых моделях. Подходит для сложных проектов, где нужна координация. Как устроена команда агентов на практике, разобрано в материале про Hermes.
3. Параллель — несколько агентов одновременно разбирают разные части задачи, например в разных терминалах: один — конкурентов, другой — аудиторию, третий — тренды, а потом результаты сводятся в общий вывод. Подходит для исследований, аудитов и сравнительного анализа.

В документе к докладу Станислав переложил на агентов все 14 принципов Файоля — от разделения труда до корпоративного духа («единый тон, стиль, голос — зашит в каждого агента»). В речи он их не разбирал, поэтому мы выбрали пять, которые полезнее всего на старте:

Отсюда и ответ про «Джарвиса». Универсального агента, который скачивается и делает всё за тебя, не будет: Джарвис Тони Старка — система, которую годами собирали под конкретного человека. Фундамент — модели — у всех одинаковый, а строят на нём по-разному: в документе Станислава это сформулировано так — модель стала общедоступным товаром, а конкурентное преимущество даёт система поверх неё (команда агентов, процессы, контекст, стиль, инструкции). Хочешь Джарвиса — стань Тони Старком.

Три шага старта: цель, один процесс, первый агент

Станислав даёт три шага на сегодня:

1. Стратегическая сессия с самим собой. Прежде чем создавать агентов, ответь: какая конечная цель, какие процессы забирают больше всего времени, где ты руками делаешь то, что повторяется. Нарисуй карту — хоть майндмап. Иначе будешь автоматизировать хаос и получишь автоматизированный хаос. Как найти, куда утекает время, разобрано в материале по другому докладу Станислава.
2. Опиши один процесс от начала до конца. Самый понятный, который ты точно умеешь делать, с чётким входом и выходом. По шагам — как для нового сотрудника.
3. Создай первого агента под этот процесс. С полной инструкцией — роль, задача, контекст, примеры, ограничения. Не промпт на строчку, а Agent.md.

Логика — как у самого агента: сначала думаешь, потом описываешь, потом делаешь.

Проведи со мной стратегическую сессию перед автоматизацией.
Задавай вопросы по одному и не переходи дальше, пока я не ответил.

1. Какая у меня конечная цель на ближайший год — в цифрах.
2. Какие процессы в моей работе ([бизнес / фриланс / найм]) забирают
 больше всего времени.
3. Что я делаю руками регулярно и одинаково.

Потом:
- нарисуй карту процессов списком: процесс → вход → выход → сколько времени;
- выбери ОДИН процесс для первого агента: самый понятный, с чётким входом
и выходом, и объясни выбор;
- распиши его по шагам, как для нового сотрудника.

Агента пока не создавай.

С чего начать сегодня

Вопросы и ответы