O mundo da inteligência artificial avança rápido. A conversa não é mais só sobre “engenharia de prompt“. Agora, o foco se volta para algo maior: o Context Engineering. Tobi Lutke define isso como “a arte de fornecer todo o contexto para que a LLM possa resolver a tarefa de forma plausível”. E ele está certo.
Com a ascensão dos Agentes de IA, a informação que carregamos na “memória de trabalho limitada” se torna crucial. O sucesso ou fracasso de um agente depende da qualidade do contexto que ele recebe. Falhas em agentes, hoje, não são mais falhas do modelo, mas falhas de contexto.
Desmistificando o Contexto: O Que Realmente Significa?
Para entender o Context Engineering, precisamos expandir nossa definição de “contexto”. Não é apenas o prompt único que você envia para uma Large Language Model (LLM). Pense no contexto como tudo que o modelo vê antes de gerar uma resposta.
Componentes Essenciais do Contexto
O contexto de um agente de IA é composto por diversas camadas de informação.
- Instructions / System Prompt: Um conjunto inicial de instruções que define o comportamento do modelo. Pode incluir exemplos e regras.
- User Prompt: A tarefa ou pergunta imediata do usuário.
- State / Histórico (Memória de Curto Prazo): A conversa atual, incluindo respostas do usuário e do modelo que levaram a este momento.
- Memória de Longo Prazo: Uma base de conhecimento persistente. Ela é construída ao longo de várias conversas, contendo preferências do usuário.
- Retrieved Information (RAG): Conhecimento externo e atualizado. É informação relevante de documentos ou APIs para responder perguntas.
- Ferramentas Disponíveis: Definições de todas as funções ou ferramentas que a IA pode usar. Exemplos incluem ‘verificar_estoque’ ou ‘enviar_email’.
- Structured Output: Definições do formato da resposta do modelo. Por exemplo, um objeto JSON.
A Magia Acontece no Contexto: Da Demonstração Simples ao Produto “Mágico”
O segredo para construir agentes de IA realmente eficazes não está na complexidade do código. Está na qualidade do contexto que você oferece. A diferença entre uma “demonstração barata” e um agente “mágico” é a riqueza do contexto.
Imagine um assistente de IA que precisa agendar uma reunião baseada em um e-mail simples:
“Ei, só checando se você está disponível para um rápido sync amanhã.”
O Agente “Demo Barata”
Este agente tem pouco contexto. Ele vê apenas a solicitação do usuário. Seu código pode ser funcional, mas a resposta é robótica e pouco útil:
“Obrigado pela sua mensagem. Amanhã funciona para mim. Posso perguntar que horas você tinha em mente?”
O Agente “Mágico”
Este agente é alimentado por um contexto rico. A principal função do código é reunir as informações que a LLM precisa. Antes de chamar a LLM, o contexto seria expandido para incluir:
- Informações da sua agenda (que mostram que você está totalmente ocupado).
- Seus e-mails anteriores com essa pessoa (para determinar o tom informal apropriado).
- Sua lista de contatos (para identificá-la como um parceiro-chave).
- Ferramentas para ‘enviar_convite’ ou ‘enviar_email’.
Só então a resposta é gerada:
“Ei, Jim! Amanhã está lotado por aqui, de ponta a ponta o dia todo. Quinta-feira de manhã está livre, serve para você? Enviei um convite, me avise se funcionar.”
A magia não está em um modelo mais inteligente. Nem em um algoritmo mais elaborado. Está em fornecer o contexto certo para a tarefa certa. Por isso, o Context Engineering é tão importante. As falhas em agentes não são apenas falhas do modelo, são falhas de contexto.
De Prompt Engineering a Context Engineering
Enquanto “engenharia de prompt” foca em criar a instrução perfeita, o Context Engineering é muito mais amplo. Podemos simplificar:
Context Engineering é a disciplina de projetar e construir sistemas dinâmicos. Esses sistemas fornecem a informação e as ferramentas certas. No formato correto, no momento certo. Dando à LLM tudo que ela precisa para cumprir uma tarefa.
Características do Context Engineering
- Um Sistema, Não uma String: O contexto não é apenas um template de prompt estático. É o resultado de um sistema que roda antes da chamada principal da LLM.
- Dinâmico: Criado em tempo real, adaptado à tarefa imediata. Para uma solicitação, pode ser dados de calendário; para outra, e-mails ou uma pesquisa na web.
- Informação e Ferramentas no Momento Certo: A tarefa principal é garantir que o modelo não perca detalhes cruciais. Isso significa oferecer conhecimento (informação) e capacidades (ferramentas) apenas quando necessário e útil.
- O Formato Importa: Como você apresenta a informação faz diferença. Um resumo conciso é melhor que um despejo de dados brutos. Um esquema de ferramenta claro é melhor que uma instrução vaga.
A Relevância do Conteúdo Útil e Confiável no Cenário da IA
O Google enfatiza a criação de conteúdo útil e confiável para pessoas. Isso se alinha perfeitamente com o
Context Engineering. Conteúdo de qualidade deve ser feito para beneficiar o leitor. Não para manipular rankings de busca.
Como Avaliar o Conteúdo Focado nas Pessoas (e na IA)
Se você responde “sim” a estas perguntas, está no caminho certo com uma abordagem que prioriza as pessoas:
- Seu público-alvo acharia o conteúdo útil se fosse direto?
- O conteúdo demonstra experiência de primeira mão e conhecimento profundo? Por exemplo, usando um produto ou serviço.
- Seu site tem um objetivo ou foco principal claro?
- Após ler, a pessoa sentirá que aprendeu o suficiente para seu objetivo?
- Alguém que ler seu conteúdo terá uma experiência satisfatória?
Evitando Conteúdo Focado Apenas no Mecanismo de Busca
Cuidado com a produção de conteúdo apenas para ranquear. Se você responde “sim” a algumas ou todas as perguntas abaixo, é um sinal de que deve reavaliar como está criando conteúdo:
- O conteúdo visa principalmente atrair visitas de motores de busca?
- Você produz muito conteúdo sobre diversos tópicos, esperando algum sucesso?
- Usa muita automação para produzir conteúdo em massa?
- Você resume o que outros dizem sem adicionar valor significativo?
- Escreve sobre tópicos em alta, mesmo sem interesse genuíno?
- O leitor sente que precisa pesquisar novamente para ter informações melhores de outras fontes?
- Você escreve para uma contagem de palavras específica (o Google não tem preferência)?
- Entra em nichos sem experiência, buscando tráfego?
- Seu conteúdo promete respostas para perguntas sem solução real?
- Muda datas de páginas para parecerem atualizadas, sem alteração real?
- Adiciona ou remove muito conteúdo para parecer “novo” e melhorar o ranking? (Isso não funciona).
O Papel do E-E-A-T e a Confiança
Os sistemas automatizados do Google recompensam conteúdo que demonstra aspectos da
Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade (E-E-A-T). A
confiança é o mais importante desses aspectos. Outros fatores contribuem para a confiança. Por exemplo, alguns conteúdos são úteis pela experiência demonstrada. Outros, pela experiência compartilhada. Nossos sistemas dão ainda mais peso para conteúdo que esteja alinhado com um E-E-A-T adequado em tópicos que podem afetar significativamente a saúde, a estabilidade financeira ou a segurança das pessoas ou o bem-estar social, chamados de “Seu dinheiro ou sua vida” (YMYL).
Quem, Como e Por Quê: Pilares do Conteúdo de Qualidade
Avaliar seu conteúdo em termos de “quem, como e por quê” ajuda a alinhar-se com o que nossos sistemas buscam recompensar.
Quem criou o conteúdo
É fundamental que os visitantes saibam quem criou o conteúdo. Isso inclui a autoria clara em artigos. Assinaturas devem levar a mais informações sobre os autores, dando detalhes sobre eles e sobre as áreas que escrevem. Isso aumenta a
confiança e o E-E-A-T.
Como o conteúdo foi criado
É útil para os leitores saberem como um conteúdo foi produzido. Em avaliações de produtos, por exemplo, é possível ganhar a confiança dos leitores quando eles entendem o número de produtos testados, quais foram os resultados e como eles foram realizados. Evidências como fotografias do trabalho são importantes.
Para conteúdo gerado por IA, a transparência é crucial. Divulgue o uso de automação ou IA com divulgações ou outras formas. Explique como a automação ou a IA foi usada para criar o conteúdo e por que foi considerada útil para produzir o conteúdo. Isso ajuda os leitores a entender a função única da automação.
Por que o conteúdo foi criado
Esta é talvez a pergunta mais importante a ser respondida sobre o conteúdo. O principal motivo deve ser
ajudar as pessoas, que seja útil para os visitantes que acessam seu site diretamente. Isso alinha você ao E-E-A-T em geral e ao que nossos principais sistemas de classificação buscam recompensar.
Criar conteúdo apenas para atrair tráfego de busca não está de acordo com o que nossos sistemas buscam recompensar. Usar automação, incluindo a geração de IA, para produzir conteúdo com o objetivo principal de manipular classificações de pesquisa é uma violação das nossas políticas de
spam.
Conclusão: O Contexto é o Novo Rei
Construir agentes de IA poderosos e confiáveis não é mais sobre um prompt mágico ou atualizações de modelos. É sobre a engenharia do contexto. Fornecer a informação e as ferramentas certas, no formato adequado e no momento certo.
O Context Engineering é um desafio multifuncional. Ele envolve entender seu caso de uso. Definir seus resultados e estruturar todas as informações necessárias. Tudo para que uma LLM possa “cumprir a tarefa”. Este é o futuro da IA eficiente.
Referências:
- Google. Como criar conteúdo útil, confiável e que prioriza as pessoas. Link: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content?hl=pt-br (Acessado em 1º de julho de 2025).
- The New Skill in AI is Not Prompting, It’s Context Engineering.