In un'era in cui l'intelligenza artificiale sta evolvendo rapidamente da semplici modelli di domanda e risposta a complessi agenti autonomi, la capacità di fornire il giusto contesto è diventata fondamentale. Michael Hunger, responsabile dell'innovazione di prodotto e della strategia per gli sviluppatori presso Neo4j, il 19 dicembre 2025, ha pubblicato una guida essenziale sull'ingegneria del contesto negli agenti AI, stimando una lettura di 18 minuti. Questa disciplina garantisce che un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) riceva istruzioni, strumenti e prove pertinenti al momento opportuno per completare le attività in modo affidabile.

Molti team iniziano ottimizzando i prompt, che definiscono la "richiesta" del modello. Tuttavia, i soli prompt non possono tenere traccia di ID, filtri o decisioni precedenti, né assemblare fatti affidabili o coordinare l'uso degli strumenti. Le applicazioni basate su agenti necessitano di un contesto completo per comportarsi in modo affidabile. Sebbene l'ingegneria dei prompt possa produrre risultati robusti in casi d'uso semplici, le applicazioni avanzate, in particolare gli agenti, richiedono più di semplici istruzioni ben formulate. Dipendono da un contesto strutturato: definizioni chiare dei compiti, informazioni appropriate in ogni fase, accesso agli strumenti e un modo affidabile per ricordare e trasmettere ID, vincoli e risultati intermedi. Senza questa impalcatura, il sistema non può coordinare in modo affidabile compiti a più passaggi o mantenere la coerenza tra le decisioni. Il problema non è il modello in sé, ma il fatto che i soli prompt non possono fornire l'architettura che le applicazioni complesse richiedono.

I prompt da soli non sono più sufficienti per applicazioni complesse. Gli ingegneri AI devono ora progettare il contesto attorno al modello in modo più deliberato. L'ingegneria del contesto è il modo per farlo. Questo articolo spiega cos'è l'ingegneria del contesto e come funziona con l'ingegneria dei prompt. Offre tecniche pratiche per la progettazione, l'archiviazione e il recupero del contesto con Neo4j, in modo che gli agenti rimangano ancorati, spiegabili e verificabili.

Prompt Engineering vs. Context Engineering: Perché il Contesto è Importante

Mentre l'ingegneria dei prompt definisce il modo in cui si pone una domanda, non fornisce le informazioni mancanti, portando a frasi intelligenti anziché a fatti concreti. Con solo un prompt, un bot di supporto indovina, e in produzione, molti fallimenti dei modelli si rivelano essere fallimenti del contesto: l'agente non ha mai visto i fatti, le regole o gli strumenti giusti al momento giusto. Il contesto diventa critico quando si passa da semplici domande e risposte ad agenti multi-step. Con l'ingegneria del contesto, l'agente recupera i dati del cliente, i ticket, gli SLA e le politiche in ogni fase, garantendo che le risposte rimangano pertinenti, spiegabili e governate.

Pensateci, anche gli esseri umani necessitano di contesto in ogni data situazione per prendere decisioni informate e interagire in modo significativo. I prompt dovrebbero essere utilizzati per definire il ruolo, l'obiettivo e il formato dell'output. L'ingegneria del contesto, invece, permette di passare da un'ingegneria incentrata sul modello a un'ingegneria incentrata sull'architettura, recuperando e modellando i fatti, con un recupero "graph-aware" e traversate sul vostro knowledge graph. È importante notare che un contesto più ampio non è necessariamente migliore; mentre le finestre di contesto grandi possono indurre a inserire più testo, un input strutturato e pertinente supera la semplice dimensione grezza.

Cos'è una Finestra di Contesto in un LLM?

La finestra di contesto è la quantità di testo che il modello può leggere contemporaneamente. Limita quanto si può mostrare al modello, modella ciò a cui presta attenzione e influisce sui costi e sulla latenza, poiché i token in entrata e in uscita determinano l'utilizzo. È fondamentale progettare la pipeline per includere solo ciò che è rilevante e comprimere o riassumere il resto, al fine di ottimizzare le prestazioni e l'efficienza.

Prompt o Context Engineering? Ecco Come Decidere

Utilizzare l'ingegneria dei prompt per compiti ristretti e statici quando il modello conosce già i fatti.
Utilizzare l'ingegneria del contesto per domande provenienti da più fonti o legate al tempo, quando i dati sono sotto controllo degli accessi, o ogni volta che gli agenti devono "mostrare il loro lavoro" e giustificare le loro risposte.

Quali Sono i Componenti del Contesto negli Agenti AI?

Il contesto è l'insieme di input che un agente può vedere e utilizzare per ragionare. Pensate al contesto come al kit che preparate per un compito lavorativo: istruzioni chiare, la domanda specifica, appunti recenti, fatti affidabili, strumenti pertinenti e il momento in cui passare alla fase successiva. Se un pezzo è mancante o rumoroso, le risposte deviano e le revisioni richiedono più tempo. Utilizzate questa checklist per assicurarvi che ogni esecuzione abbia ciò di cui ha bisogno:

Istruzioni di sistema: Inquadrare il ruolo, gli obiettivi, i vincoli e le regole di sicurezza in modo che il modello comprenda come agire.
Prompt dell'utente: Catturare la domanda specifica e eventuali vincoli, come finestra temporale, regione o segmento di clientela.
Memoria (a breve e lungo termine): Mantenere lo stato recente per la continuità e archiviare fatti duraturi o riassunti per il riutilizzo.
Base di conoscenza (recupero): Estrarre fatti da fonti affidabili in modo che le risposte citino prove invece di indovinare.
Strumenti: Fornire API o funzioni che il modello può chiamare; progettare gli output come fatti piccoli e strutturati.
Output: Normalizzare i risultati degli strumenti e le risposte precedenti in fatti concisi che il passaggio successivo possa consumare.
Stato di sessione globale: Tenere traccia di ID, permessi, fuso orario e altri metadati che viaggiano attraverso i passaggi.

Contesto Minimo Indispensabile (MVC) e la Piramide del Contesto

È fondamentale organizzare il contesto in modo ottimale e fornirlo al momento giusto. Le seguenti tecniche vi aiuteranno a farlo:

Contesto minimo indispensabile (MVC): Pensate all'MVC come al più piccolo insieme di input di cui il modello ha bisogno per completare il compito attuale. Tipicamente include istruzioni e obiettivi chiari, la richiesta specifica dell'utente, alcuni esempi mirati, un set minimo di strumenti abilitati e i fatti chiave legati a questa richiesta. Escludere riempitivi e "dump" di strumenti sovradimensionati mantiene alto il segnale e impedisce al modello di inseguire dettagli irrilevanti, migliorando l'efficienza e la rilevanza.
Piramide del contesto: Organizzate ciò che il modello vede in tre strati. La base persistente contiene materiale stabile, come il prompt di sistema, le politiche di sicurezza e i fatti canonici; memorizzate questo in cache in modo che cambi raramente. Sopra di essa si trova lo strato dinamico (esempi, memoria recente e metadati), che si ruota per compito o passo. In cima c'è lo strato effimero (la query dell'utente e gli output degli strumenti), che si mantiene piccolo e di breve durata. La memorizzazione nella cache della base, mentre si aggiornano gli strati superiori, controlla i costi dei token e aiuta il modello a prestare attenzione a ciò che conta veramente.

Necessità di Contesto in Ogni Fase del Ciclo dell'Agente

Prima che un agente esegua un ciclo, ogni fase necessita di una diversa porzione di contesto. Seguite questi passaggi per assicurarvi di fornire il contesto giusto al momento giusto, eliminando il rumore:

Ragionamento (Reason): Fornire l'obiettivo, i vincoli, i fatti pertinenti e gli strumenti disponibili. Mantenere la descrizione breve in modo che il piano rimanga focalizzato.
Azione (Act): Fornire le specifiche degli strumenti selezionati, i parametri validati e i fatti di supporto minimi. Limitare gli output e registrare le fonti.
Osservazione (Observe): Fornire i risultati degli strumenti, una checklist per la qualità e lo spazio per estrarre nuovi fatti. Scrivere i fatti verificati e le citazioni di nuovo nel grafo.

Se più agenti eseguono contemporaneamente, mantenere le letture parallele e designare un singolo scrittore per prevenire conflitti. Condividere solo lo stato necessario e riconciliare eventuali output contrastanti prima del passaggio successivo è cruciale per la coerenza.

Gestione e Protocolli Pratici

Man mano che gli agenti avanzano attraverso le fasi, è essenziale impacchettare e passare il contesto in modo pulito, affinché lo stato rimanga compatto, coerente e verificabile.

Definire il ruolo, gli input, gli output e gli strumenti consentiti di ciascun agente: Mantenere una memoria piccola e specifica per il ruolo in modo che l'agente rimanga focalizzato.
Coordinare più agenti: Favorire le letture parallele e un pattern di scrittura singola; decidere esplicitamente cosa condividere e riconciliare decisioni contrastanti per evitare incoerenze.
Isolare il contesto ove possibile: Favorire un pattern di scrittura singola, parallelizzare le letture e decidere esplicitamente cosa condividere rispetto a cosa mantenere locale per evitare scritture in conflitto.
Condividere solo ciò che è necessario tra gli agenti: Passare uno stato compatto, brevi riassunti e rappresentazioni concise basate su grafi.

Le 5 Migliori Tecniche per un'Efficace Ingegneria del Contesto

RAG Ibrido: Questa tecnica combina diverse strategie di recupero delle informazioni per fornire un contesto più ricco e pertinente. Un approccio ibrido potrebbe includere il recupero basato su vettori (per la somiglianza semantica) e il recupero basato su parole chiave (per la precisione terminologica) o il recupero da database a grafo per le relazioni strutturate, garantendo che il modello abbia accesso a una gamma completa di informazioni.
Contesto Aumentato da Knowledge Graph (GraphRAG): I knowledge graph, come quelli gestiti da Neo4j, sono intrinsecamente strutturati e relazionali. L'utilizzo di un knowledge graph per aumentare il contesto permette all'LLM di accedere a fatti interconnessi, relazioni e vincoli logici, rendendo le risposte più precise, veritiere e spiegabili. Questo approccio è fondamentale per superare le allucinazioni e fornire risposte basate su evidenze verificabili.
Gestione della Memoria e Riassunto: Per mantenere il contesto rilevante all'interno delle finestre di contesto limitate degli LLM, è essenziale implementare strategie di gestione della memoria. Ciò include riassumere le conversazioni precedenti o gli stati intermedi e memorizzare la conoscenza a lungo termine in modo strutturato. Questo aiuta a distillare le informazioni cruciali, riducendo il rumore e i costi dei token.
Uso degli Strumenti e Chiamate di Funzione come Leve di Contesto: Gli agenti AI possono interagire con strumenti esterni (API, database, calcolatrici) tramite chiamate di funzione. L'output di questi strumenti diventa un contesto fresco e pertinente per l'agente. Progettare strumenti che restituiscano fatti piccoli e strutturati è cruciale per alimentare il modello con informazioni utilizzabili e per guidare le sue decisioni successive.
Ottimizzazione dell'Ordine e della Formattazione del Contesto: L'ordine in cui le informazioni vengono presentate all'LLM può influenzare significativamente la sua capacità di ragionare. Le ricerche indicano che i modelli spesso prestano maggiore attenzione all'inizio e alla fine del contesto. Ottimizzare la formattazione (ad esempio, utilizzando JSON o XML per i fatti strutturati) e l'ordine delle informazioni (posizionando i fatti più critici strategicamente) può migliorare le prestazioni del modello.

Vantaggi dell'Ingegneria del Contesto

L'adozione dell'ingegneria del contesto porta numerosi vantaggi. Gli agenti diventano più affidabili, poiché basano le loro risposte e azioni su fatti verificabili e istruzioni chiare. Sono più spiegabili, poiché il percorso di ragionamento e le fonti utilizzate per prendere una decisione sono tracciabili e auditabili. Questo è cruciale per la conformità e la fiducia degli utenti. Inoltre, migliorano l'efficienza e la pertinenza, riducendo i costi operativi associati a finestre di contesto eccessivamente grandi e prevenendo le "allucinazioni" del modello, un problema comune quando il contesto è insufficiente o disorganizzato. L'ingegneria del contesto abilita anche agenti che possono mantenere la coerenza attraverso interazioni multi-step complesse, fondamentali per applicazioni aziendali reali.

Sfide Comuni nell'Ingegneria del Contesto

Nonostante i suoi numerosi vantaggi, l'ingegneria del contesto presenta anche diverse sfide. La complessità principale risiede nella gestione della vastità e della dinamicità dei dati che possono costituire un contesto rilevante. Decidere cosa includere e cosa escludere, soprattutto in un ambiente in continua evoluzione, è difficile. Il rischio di sovraccaricare la finestra di contesto con informazioni irrilevanti (il cosiddetto "rumore") può diluire il segnale e confondere il modello. Inoltre, garantire la coerenza e l'accuratezza del contesto attraverso più passaggi o agenti richiede architetture robuste e protocolli di scambio dati ben definiti. La creazione e il mantenimento di knowledge graph aggiornati e la gestione efficiente della memoria a breve e lungo termine rappresentano sforzi ingegneristici significativi.

Knowledge Graph per un Contesto Strutturato

I knowledge graph sono particolarmente efficaci per fornire un contesto strutturato. Essi rappresentano la conoscenza come una rete di entità e relazioni, che può essere interrogata in modo efficiente per recuperare fatti pertinenti e le loro connessioni logiche. Utilizzando un database a grafo come Neo4j, è possibile immagazzinare una vasta rete di fatti aziendali, politiche, dati dei clienti e interazioni, e poi recuperare dinamicamente sottoinsiemi rilevanti di questa rete per alimentare l'LLM. Questo approccio basato su grafi, spesso chiamato GraphRAG (Retrieval Augmented Generation con grafi), migliora notevolmente la capacità dell'agente di fornire risposte accurate, basate su prove e contestualmente ricche, supportando anche la spiegabilità e la verificabilità del processo decisionale.

Il Contesto è Tutto

In sintesi, mentre l'ingegneria dei prompt è utile per formulare domande, l'ingegneria del contesto è l'architettura necessaria per costruire agenti AI robusti e affidabili. Progettando, immagazzinando e recuperando il contesto in modo strategico, gli ingegneri AI possono sbloccare il pieno potenziale degli LLM in applicazioni complesse e agentiche. Per approfondire, la guida menziona anche sezioni su "Esempi di domande sul contesto: una breve checklist di pianificazione", "Perché il meta-contesto è importante", "Domande frequenti sull'ingegneria del contesto" e "GraphRAG essenziale", sottolineando l'ampiezza di questa disciplina cruciale.