LangChain, 14 Ekim 2026’da açık kaynak ajan çatısı Deep Agents içinde uzun görevlerde biriken bağlamın doğruluğu düşürmesi anlamına gelen context rot sorununa karşı middleware tabanlı bağlam mühendisliğini anlattı. Bellek düz dosyalarda, sizin kontrolünüzdeki depoda tutulduğu için model/sağlayıcı değiştirince öğrenilenlerin taşınabildiği vurgulanıyor.
Beş teknik
Offloading: büyük araç sonuçları (~20K token üzeri) dosyaya yazılıp modele kısa önizleme verilir; büyük kullanıcı mesajları ~50K eşiğinde. Özetleme: kullanım bağlam penceresinin varsayılan yüzde 85’ine yaklaşınca eski mesajlar özetlenir; özetler /conversation_history/ altında kurtarılabilir. Skills: görev bilgisi yalnızca ilgili olduğunda yüklenir (progressive disclosure). Alt ajanlar: gürültülü araştırma ayrı bağlamda çalışır, ana ajana yalnızca sonuç döner. Uzun süreli bellek: markdown dosyası her koşuda sistem prompt’a enjekte edilir ve güncellenir. Rekabet analizi ajanı örneğiyle pazar verisi/export birikiminin nasıl yönetildiği gösteriliyor.
Kaynak: LangChain: Context Engineering — How Deep Agents Remember
Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!