Nel mondo dell’agentic coding c’è una evoluzione continua. Agli albori si parlava di prompt engineering e il focus era su come scrivere prompt efficaci, con quasi un’ossessione per lo one-shot, per ottenere la migliore risposta possibile dagli LLM. Con il tempo, però, è diventato chiaro che non basta scrivere un buon prompt. La chiave per ottenere risultati straordinari è fornire al modello un contesto puntuale.
Il contesto è ciò su cui il modello può “ragionare”. Siccome ogni token proposto è influenzato dai token precedenti, è fondamentale fornire al modello tutte e sole le informazioni che riteniamo rilevanti.
Inoltre, dal 2025 si sono diffusi gli approcci allo sviluppo tramite coding agent in cui non ci si limita a scrivere un prompt per generare una classe o una funziona, ma si delega a un agente la scrittura anche di ampie parti di codebase. In questo scenario, il contesto è cruciale e determinante per la qualità dell’output.
Ecco alcune best practice di “Context Egnineering” che puoi applicare nel tempo e che approfondiremo nei prossimi messaggi:
- Multi-turn orchestration
- Tools
- History
- Sub-agents
- Compaction