Context Engineering Architecture 2.0
От сервисов к проектированию контекста
Содержание слайдов
1. Context Engineering Architecture 2.0
От сервисов к проектированию контекста
2. О чём статья
Аналогия → enterprise strategy
Часть 1: LLM-сервис — узкая оптика.
Часть 2: Architecture 1.0 vs 2.0.
Часть 3: сигналы 2025–2026.
Части 4–5: цена гибкости и стратегия.
3. 01. Историческая аналогия
Почему «добавим LLM-сервис» — слишком маленькая оптика
4. Архитектурные сдвиги недооценивают
Новый unit of coordination
Раньше: запрос, сервис, бизнес-логика.
Теперь: context, decisions, tools, state.
AWS: workflows смещают logic к agents.
AI = context, tools, decisions layer.
5. 02. Два режима архитектуры
Architecture 1.0 — детерминированные системы, Architecture 2.0 — управление неопределённостью
6. Architecture 1.0 vs 2.0
Не замена, а новый слой поверх существующего
Architecture 1.0
Запрос, сервис, logic, ответ.
Контракты, транзакции, master data.
Architecture 2.0
Запрос, context, tools/model, memory.
Models, tools, state, orchestration, MCP.
7. 03. Сигналы индустрии 2025–2026
7 трендов, которые уже меняют архитектуру
8. Контекст и durable execution
Два самых недооценённых сдвига в AI-native архитектуре
Context → отдельный слой
От prompt engineering к context engineering.
Context rot: больше токенов ≠ лучше.
Durable execution
Агенты живут минутами, часами, неделями.
Background mode + state checkpoints.
9. Память и tool layer
Memory и capability surface становятся архитектурой
Память — не метафора
LangGraph: short/long-term memory.
Semantic / episodic / procedural memory.
Tool layer = integration layer
MCP tool: name, schema, contract.
Model discovers tools by context.
10. Evaluation и security
Quality observability + least privilege
Evaluation → production
Вероятностное поведение → eval system.
LangSmith: online eval на продовых трейсах.
Security: least privilege
OWASP: минимальные tools и scopes.
Host контролирует permissions и boundaries.
11. Event-driven + cognitive и масштаб в токенах
Decision pipeline и новый scalability pattern
Event → Decision pipeline
AWS: cognition-augmented workflows.
Событие интерпретируется, не только роутится.
Масштаб в токенах
Anthropic: context window = working memory.
Compaction + prompt caching для cost/latency.
12. 04. Architecture 2.0 не бесплатна
Каждый из 7 трендов создаёт новый класс рисков
13. Почему гибкость не бесплатна
Несущие элементы AI-native архитектуры
Uncontrolled context → recall/latency/cost.
Рантайм без состояния → потеря работы.
Over-privileged tools → prompt injection risk.
No online eval → blind production.
14. 05. Стратегия для enterprise
AI как control plane над legacy, platform и knowledge systems
15. Control layer поверх ландшафта
Не замена core-систем, а слой координации поверх них
Systems of record (1.0)
Транзакции, учёт, master data, identity, права.
Регуляторная логика, биллинг.
AI control layer (2.0)
Context assembly, tool mediation, model routing.
Memory, evaluation, approvals, durable orchestration.
16. Что откуда заимствовать
Architecture 1.0 и 2.0 обогащают друг друга
1.0 → 2.0: identity, audit, policy, rollback.
2.0 → 1.0: context, evals, HITL, routing.
AI-native слой встраивается в защитные ограничения.
17. Verdict
От fixed paths к context
Единица проектирования: контекст, решения, выполнение.
Architecture 2.0 управляет неопределённостью поверх 1.0.
Enterprise: AI = control plane поверх legacy.
tellmeabout.tech · ai4sdlc-research.space
18. Ссылки и материалы
Agentic architecture, context, security
Anthropic: Building effective agents.
MCP and tool integration.
OpenAI Agents SDK and Responses API.
LangGraph agents + OWASP LLM Top 10.
19. Спасибо!
Architecture 1.0 → 2.0
Материалы и ссылки — в канале "Книжный куб"
Александр Поломодов, Technical Director & Fellow, Т-Технологии