Качество контекста критично для работы LLM-агентов

Автор разбирает, как качество контекста влияет на эффективность LLM-агентов, и перечисляет частые ошибки, снижающие результативность. Даются практические рекомендации по оптимизации: компактизация контекста, внешнее хранение данных и использование инструментов для детерминированных задач. Также упоминаются популярные open-source фреймворки для создания агентов.