Why Context Engineering Is Now Key in AI

If you've been building or even using AI, you've certainly heard of prompt engineering—the art of writing the perfect instructions to get your AI to do what you want.

But there's a new concept you probably haven't heard of yet (I hadn't, either): context engineering. And it's quickly becoming the most critical skill for building effective AI agents.

The Shift: From Prompts to Context

Think of it this way: Prompt engineering is telling someone what to do. Context engineering is deciding what resources to give them. You can give the clearest instructions in the world, but if someone doesn't have the right information at hand, they'll still fail. The same is true for AI agents.

Why This Matters Now

Early AI applications were simple: one question, one answer. But today's AI agents are different. They:

• Run in loops, making decisions over multiple steps
• Use external tools and databases
• Build up information over time
• Handle complex, multi-turn tasks

Every time an AI agent takes action, it generates more data. The challenge? Deciding what information should go into the next step.

This is where context engineering comes in.

The Restaurant Kitchen Analogy

Imagine a chef working in a kitchen. The counter space is their "context window"—it's limited. Bad context management: Cluttering the counter with every ingredient in the pantry. The chef can't find what he needs and wastes time sorting through irrelevant items. Good context management: Placing only the ingredients needed for the current dish within arm's reach. Everything else stays organized but accessible when needed.

That's context engineering in action.

The Ever Difficult "Sweet Spot"

One of the key insights from Anthropic's research is finding the right "altitude" for your system prompts—not too rigid, not too vague. Too rigid: Hardcoding every scenario with if-else logic. This creates brittle systems that break when faced with anything unexpected. Too vague: High-level guidance that assumes the AI shares your context. This leads to confusion and inconsistent results. The sweet spot: Specific enough to guide behavior, flexible enough to let the AI apply strong judgment.

Instead of: "If the user asks about pricing in dollars, convert to euros. If they ask in euros, convert to dollars. If they ask in pounds..."

Try: "When users ask about pricing, use the appropriate currency based on their location and clearly state the currency in your response."

Core Strategies

• Keep your system prompts clear and direct
• Use simple language.
• Explain concepts at the right level.
• Avoid jargon unless necessary.

Design tools that don't bloat context If a tool could return massive amounts of data, implement pagination or filtering. Set sensible defaults. An agent should be able to make multiple small, targeted queries instead of one giant dump.

Curate what goes in Not everything needs to be in context all the time. Prioritize:

• High priority: Current task, recent results, critical instructions
• Medium priority: Examples, historical decisions
• Low priority: Full documents, extensive logs (fetch these only when needed)

Use memory strategically Instead of keeping everything in the context window, store information externally and retrieve it just-in-time. Think of it like having a well-organized filing system rather than spreading every document on your desk.

Why Both Matter

Here's the truth: Prompt engineering without context engineering means clear questions with the wrong materials. Context engineering without prompt engineering means all the right information but vague instructions.

You need both.

The future of reliable AI agents depends on mastering this balance—knowing not just what to tell your AI to do, but what information to equip it with at each step.

The Bottom Line

Context engineering isn't just a technical skill—it's a discipline of thoughtful curation. And honestly? It's a lesson we all need in daily life. We're constantly overloaded with information. Deciding what deserves our attention right now, what can wait, and what's just noise—that's context engineering for humans.

Master this for AI agents, and you might just become better at managing your own mental bandwidth.

What's your experience with building AI agents? Are you facing context management challenges? Let's discuss in the comments.

Source : Effective context engineering for AI agents

Beautifully Written by Anthropic's Applied AI team: Prithvi Rajashekar , Ethan Dixon , Carly Ryan , and Jeremy Hadfield , with contributions from team members Rafi Ayub , Hannah Moran , Cal Rueb , and Connor Jennings . Special thanks to Molly Vorwerck , Stuart Ritchie , and Margaret Vo for their support.

#GenAI #AIAgents #PromptEngineering #Innovation

Porque "Context Engineering" é Fundamental em IA Hoje

Se você interage com IA - seja desenvolvendo soluções ou apenas usando no dia a dia , com certeza já ouviu falar de prompt engineering—a arte de escrever as instruções perfeitas para fazer sua IA fazer o que você quer.

Mas existe um conceito novo que você provavelmente ainda não ouviu falar (eu também não tinha ouvido): context engineering. Ele está rapidamente se tornando a habilidade mais crítica para construir agentes de IA eficazes.

A Mudança: De Prompts para Contexto

Pense assim: Prompt engineering é dizer a alguém o que fazer. Context engineering é decidir a quais recursos ele terá acesso

Você pode dar as instruções mais claras do mundo, mas se alguém não tem a informação certa em mãos, de nada adianta. O mesmo vale para agentes de IA.

Por Que Isso Importa Agora

As aplicações iniciais de IA eram simples: uma pergunta, uma resposta. Mas os agentes de IA de hoje são diferentes. Eles:

• Funcionam em loops, tomando decisões em múltiplas etapas
• Usam ferramentas e bancos de dados externos
• Acumulam informação ao longo do tempo
• Lidam com tarefas complexas e de múltiplas interações

Cada vez que um agente de IA age, ele gera mais dados. O desafio? Decidir qual informação deve ser passada para o próximo passo.

É aqui que entra o context engineering.

A Analogia da Cozinha de Restaurante

Imagine um chef trabalhando numa cozinha. O espaço da bancada é sua "janela de contexto"—é limitado.

Context management ruim: Entupir a bancada com todos os ingredientes da despensa. O chef não consegue encontrar o que precisa e perde tempo filtrando itens irrelevantes.

Context management bom: Colocar apenas os ingredientes necessários para o prato atual ao alcance da mão. Todo o resto fica organizado, mas acessível quando necessário.

Isso é context engineering na prática.

O Difícil "Ponto certo"

Um dos principais insights da pesquisa da Anthropic é encontrar a "altitude" certa para seus prompts de sistema—nem muito rígido, nem muito vago.

Rígido demais: Programar cada cenário com lógica de if-else. Isso cria sistemas frágeis que quebram quando enfrentam algo inesperado.

Vago demais: Orientação de alto nível que assume que a IA compartilha seu contexto. Isso leva à confusão e resultados inconsistentes.

O Ponto Certo: Específico o suficiente para guiar o comportamento, flexível o suficiente para deixar a IA aplicar julgamento forte.

Em vez de: "Se o usuário perguntar sobre preços em dólares, converta para euros. Se perguntar em euros, converta para dólares. Se perguntar em libras..."

Tente: "Quando usuários perguntarem sobre preços, use a moeda apropriada com base na localização deles e declare claramente a moeda na sua resposta."

Estratégias Principais

• Mantenha seus prompts de sistema claros e diretos
• Use linguagem simples.
• Explique conceitos no nível certo.
• Evite jargão a menos que seja necessário.

Projete ferramentas que não inchem o contexto. Se uma ferramenta pode retornar quantidades massivas de dados, implemente paginação ou filtragem. Defina padrões sensatos. Um agente deve conseguir fazer múltiplas consultas pequenas e direcionadas em vez de uma gigante.

Cuide do que entra Nem tudo precisa estar no contexto o tempo todo. Priorize:

• Alta prioridade: Tarefa atual, resultados recentes, instruções críticas
• Média prioridade: Exemplos, decisões históricas
• Baixa prioridade: Documentos completos, logs extensos (busque apenas quando necessário)

Use memória estrategicamente Em vez de manter tudo na janela de contexto, armazene informação externamente e recupere just-in-time. Pense nisso como ter um sistema de arquivo bem organizado em vez de espalhar cada documento na sua mesa.

Por Que Ambos Importam

Aqui está a verdade: Prompt engineering sem context engineering significa perguntas claras com os materiais errados. Context engineering sem prompt engineering significa toda a informação certa mas instruções vagas.

Você precisa de ambos.

O futuro de agentes de IA confiáveis depende de dominar esse equilíbrio—saber não apenas o que dizer para sua IA fazer, mas com qual informação equipá-la a cada passo.

Resumindo

Context engineering não é apenas uma habilidade técnica—é uma disciplina de curadoria cuidadosa. E, sinceramente? É uma lição que todos nós precisamos na vida diária. Estamos constantemente sobrecarregados com informação. Decidir o que merece nossa atenção agora, o que pode esperar e o que é apenas ruído—isso é context engineering para humanos.

Domine isso para agentes de IA, e você pode simplesmente ficar melhor em gerenciar sua própria largura de banda mental.

Qual é sua experiência com construção de agentes de IA? Você está enfrentando desafios de gerenciamento de contexto? Vamos discutir nos comentários.

Por qué el "Context Engineering" es fundamental en la IA hoy

Si has estado desarrollando con IA o simplemente usándola, seguramente ya has escuchado hablar del prompt engineering: el arte de escribir las instrucciones perfectas para que tu IA haga exactamente lo que deseas.

Pero existe un concepto nuevo del que probablemente aún no hayas oído hablar (yo tampoco lo había escuchado): context engineering. Este está convirtiéndose rápidamente en la habilidad más crítica para construir agentes de IA eficaces.

El cambio: de prompts a contexto

Piénsalo así: el prompt engineering es decirle a alguien qué hacer. El context engineering es decidir a qué recursos tendrá acceso.

Puedes dar las instrucciones más claras del mundo, pero si alguien no tiene la información correcta a mano, de nada sirve. Lo mismo ocurre con los agentes de IA.

Por qué esto importa ahora

Las primeras aplicaciones de la IA eran simples: una pregunta, una respuesta. Pero los agentes de IA actuales son diferentes. Ellos:

• Funcionan en bucles, tomando decisiones en múltiples etapas
• Usan herramientas y bases de datos externas
• Acumulan información a lo largo del tiempo
• Manejan tareas complejas y con múltiples interacciones

Cada vez que un agente de IA actúa, genera más datos. ¿El desafío? Decidir qué información debe pasar al siguiente paso.

Ahí es donde entra el context engineering.

La analogía de la cocina de un restaurante

Imagina a un chef trabajando en una cocina. El espacio de la encimera es su ventana de contexto—es limitado.

Mala gestión del contexto: Llenar la encimera con todos los ingredientes de la despensa. El chef no puede encontrar lo que necesita y pierde tiempo filtrando elementos irrelevantes.

Buena gestión del contexto: Colocar solo los ingredientes necesarios para el plato actual al alcance de la mano. Todo lo demás está organizado, pero accesible cuando se necesita.

Eso es context engineering en la práctica.

El difícil “punto justo”

Uno de los principales hallazgos de la investigación de Anthropic es encontrar la "altitud" adecuada para tus system prompts: ni demasiado rígida, ni demasiado vaga.

Demasiado rígido: Programar cada escenario con lógica de if-else. Esto crea sistemas frágiles que fallan ante situaciones inesperadas.

Demasiado vago: Instrucciones de alto nivel que asumen que la IA comparte tu contexto. Esto lleva a confusión y resultados inconsistentes.

El punto ideal: Específico lo suficiente para guiar el comportamiento, pero flexible para permitir que la IA aplique buen juicio.

En lugar de:

“Si el usuario pregunta por precios en dólares, conviértelos a euros. Si pregunta en euros, conviértelos a dólares. Si pregunta en libras...”

Prueba con:

“Cuando los usuarios pregunten por precios, usa la moneda adecuada según su ubicación y especifica claramente la moneda en tu respuesta.”

Estrategias principales

• Mantén tus system prompts claros y directos.
• Usa un lenguaje simple.
• Explica los conceptos en el nivel adecuado.
• Evita la jerga técnica a menos que sea estrictamente necesaria.

Diseña herramientas que no sobrecarguen el contexto. Si una herramienta puede devolver grandes volúmenes de datos, implementa paginación o filtrado. Define parámetros predeterminados razonables. Un agente debería poder realizar múltiples consultas pequeñas y específicas en lugar de una enorme.

Cuida lo que entra

No todo necesita estar en el contexto todo el tiempo. Prioriza:

• Alta prioridad: tarea actual, resultados recientes, instrucciones críticas
• Media prioridad: ejemplos, decisiones pasadas
• Baja prioridad: documentos completos, registros extensos (búscalos solo cuando sea necesario)

Usa la memoria estratégicamente

En lugar de mantener todo en la ventana de contexto, almacena la información externamente y recupérala just in time. Piénsalo como tener un sistema de archivos bien organizado, en lugar de tener cada documento esparcido sobre tu escritorio.

Por qué ambos importan

Aquí está la verdad: El prompt engineering sin context engineering significa preguntas claras con los materiales equivocados. El context engineering sin prompt engineering significa toda la información correcta pero instrucciones vagas.

Necesitas ambos.

El futuro de los agentes de IA confiables depende de dominar este equilibrio: saber no solo qué decirle a tu IA que haga, sino también con qué información equiparla en cada paso.

En resumen

El context engineering no es solo una habilidad técnica: es una disciplina de curaduría cuidadosa. Y, sinceramente, es una lección que todos necesitamos en la vida diaria. Estamos constantemente sobrecargados de información. Decidir qué merece nuestra atención ahora, qué puede esperar y qué es solo ruido —eso es context engineering para humanos.

Domina esto para los agentes de IA, y tal vez te vuelvas mejor en gestionar tu propio ancho de banda mental.

¿Cuál es tu experiencia construyendo agentes de IA?¿Estás enfrentando desafíos con la gestión del contexto?¡Hablemos en los comentarios