Stratégies de contexte pour les agents

Les stratégies de contexte décident consciemment ce qu'un agent doit voir dans sa fenêtre de contexte limitée, et ce qu'il ne doit pas voir.

Le problème de fond

La fenêtre de contexte est finie, et plus de contenu n'est pas automatiquement mieux. Trop de matériel non pertinent dilue ce qui compte vraiment — un peu comme un bureau encombré où l'on ne retrouve plus la seule feuille importante. Les stratégies de contexte sont des décisions conscientes sur ce qui a le droit d'entrer dans la fenêtre de contexte.

Stratégies courantes

Récupération juste-à-temps (just-in-time retrieval) : plutôt que de charger d'avance tout le matériel possible dans le contexte, l'agent va chercher de façon ciblée uniquement ce dont il a besoin sur le moment — par exemple via le RAG ou des références précises à des fichiers plutôt qu'à des dossiers entiers.
Compactage : si la fenêtre de contexte devient limitée au cours d'une longue session, les parties les plus anciennes de la conversation sont automatiquement résumées plutôt que totalement supprimées.
Architecture à subagents : les étapes intermédiaires coûteuses (par exemple une longue recherche) s'exécutent dans le contexte d'un subagent ; le contexte principal ne reçoit que le résultat final.
Mémoire externe : les notes ou résultats intermédiaires sont écrits dans des fichiers plutôt que conservés dans la fenêtre de contexte — l'agent les relit de façon ciblée en cas de besoin.

Pourquoi c'est important

L'équipe d'ingénierie d'Anthropic décrit explicitement la gestion du contexte comme une discipline à part entière (« Context Engineering ») : il ne s'agit pas simplement de fournir le plus de connaissances possible, mais la bonne connaissance pertinente au bon moment, avec un rapport signal/bruit élevé.