Context engineering
IA / LLM 🔴 SeniorDéfinition
Ensemble des stratégies pour choisir et maintenir le meilleur jeu de tokens dans la fenêtre à chaque appel : au-delà du prompt, cela couvre outils, historique, documents, mémoire. Anthropic (29 septembre 2025) le distingue du prompt engineering et décrit le « context rot » : plus le contexte grossit, moins le rappel est fiable. Techniques : compaction, prise de notes structurée, récupération juste-à-temps, sous-agents.
Analogie
Ranger son bureau avant chaque tâche : seuls les dossiers utiles restent ouverts, le reste va dans l'armoire étiquetée.
Exemple de code
// Compaction maison quand l'historique dépasse un seuil
async function compact(history: Anthropic.MessageParam[]) {
const summary = await client.messages.create({
model: 'claude-haiku-4-5', max_tokens: 1500,
messages: [{ role: 'user', content:
`Résume cette conversation pour un agent qui doit la reprendre :
décisions prises, fichiers modifiés, problèmes ouverts, prochaines étapes.
<history>${JSON.stringify(history.slice(0, -4))}</history>` }],
});
return [
{ role: 'user' as const, content: `<resume_contexte>${summary.content[0].text}</resume_contexte>` },
...history.slice(-4), // on garde les derniers tours intacts
];
}
// + notes dans un fichier (mémoire), outils de lecture à la demande plutôt que tout chargerCas d'usage
Agents longs (heures), assistants sur gros dépôts, tout système où le coût par tour dérive.
Anti-pattern
Ajouter du contexte « au cas où » : chaque token superflu dilue l'attention et coûte à chaque tour.
Termes liés
Sources
Fiche mise à jour le 2026-09-27