С нарастващата мощност на LLM, подсказването вече не е най-трудната част. Контекстът се превръща в ограничение.
Контекстното инженерство предоставя на LLM (големи езикови модели) правилната информация в подходящия формат.
Какво прави контекстуалното инженерство трудно?
Трябва да проектирате всеки слой от стека, за да уловите контекста и да го направите достъпен. Ако изпратите твърде малко контекст, LLM няма да знаят какво да правят. Изпратете твърде много контекст и ще изчерпите токените. И така, как да намерите баланса?
По-долу споделяме всичко, което трябва да знаете за контекстуалното инженерство.
Какво е AI контекстуално инженерство?
Контекстното инженерство в областта на изкуствения интелект е процесът на проектиране и оптимизиране на инструкции и подходящ контекст за LLM и усъвършенствани модели на изкуствен интелект и мултимодални модели, за да изпълняват ефективно задачите си.
Това е нещо повече от просто писане на подсказки. Инженерството на контекста определя:
- Каква информация се показва
- Откъде идва той (памет, инструменти, бази данни, документи)
- Как е форматиран (схеми, резюмета, ограничения)
- Когато се инжектира в цикъла на разсъжденията на модела
🌟 Целта: Да оптимизирате информацията, която предоставяте в контекстуалния прозорец на LLM, и да отсеете ненужната информация.
Как контекстът подобрява отговорите на AI?
Без контекст LLM предсказва най-вероятното статистически продължение на текста. От друга страна, доброто инженерство на контекста подобрява резултатите чрез:
- Основаване на разсъжденията: Моделът основава отговорите си на известни факти, а не на статистически предположения.
- Намаляване на халюцинациите: Ясните ограничения и релевантните данни стесняват пространството за решения.
- Подобряване на последователността: Подобни входни данни дават подобни резултати, защото контекстът е стабилен.
- Намаляване на разходите и латентността: Целенасоченият контекст е по-добър от изхвърлянето на цели документи или истории.
Да обобщим с думите на Тоби Лутке, главен изпълнителен директор на Shopify:
Много ми харесва терминът „контекстно инженерство” в сравнение с „промт инженерство”. Той описва по-добре основното умение: изкуството да се предостави цялостният контекст на задачата, за да може LLM да я реши по правдоподобен начин.
Много ми харесва терминът „контекстно инженерство” в сравнение с „промт инженерство”. Той описва по-добре основното умение: изкуството да се предостави цялостният контекст на задачата, за да може LLM да я реши по правдоподобен начин.
Ролята на контекстното инженерство в работните процеси, задвижвани от изкуствен интелект
В работните процеси, задвижвани от изкуствен интелект, LLM не са самостоятелни инструменти. Те работят в системи, които вече разполагат с данни, правила и състояние.
Контекстното инженерство позволява на модела да разбере къде се намира в работния процес и какво може да направи след това.
Когато моделът е запознат с текущото състояние, минали действия и липсващи данни, той може да препоръча или изпълни правилния следващ ход, вместо да генерира общи съвети.
Това означава също така изричното предоставяне на бизнес логика, като правила за одобрение, ограничения за съответствие и пътища за ескалация. Когато те са част от контекста, решенията на AI остават съобразени с оперативната реалност.
Накрая, контекстното инженерство позволява многоетапни и агентни работни потоци, като осигурява чисто предаване на състоянието и решенията на всеки етап.
Това предотвратява натрупването на грешки при мащабиране на работните потоци, като по този начин подобрява ефективността на контекста.
👀 Знаете ли, че... 95% от внедренията на GenAI в предприятията не дават желаните резултати, не защото моделите са слаби, а защото организациите не успяват да интегрират AI в реалните работни процеси.
Общите AI инструменти като ChatGPT работят добре за отделни лица, но се провалят в мащаб, защото не се учат от системния контекст, бизнес правилата или променящото се състояние. С други думи, повечето провали на AI са провали на интеграцията и контекста, а не провали на модела.
📮ClickUp Insight: 62% от нашите респонденти разчитат на инструменти за разговорна изкуствена интелигентност като ChatGPT и Claude. Познатият им интерфейс на чатбот и многофункционалните им способности – да генерират съдържание, да анализират данни и др. – може да са причината за тяхната популярност в различни роли и индустрии. Ако обаче потребителят трябва да превключва на друг раздел, за да зададе въпрос на AI, свързаните с това разходи за превключване и смяна на контекста се натрупват с времето. С ClickUp Brain обаче това не е така. Той се намира в твоето работно пространство, знае върху какво работиш, разбира обикновени текстови команди и ти дава отговори, които са изключително релевантни за твоите задачи! Повиши производителността си двойно с ClickUp!
Как работи инженерингът на контекста?
Контекстното инженерство работи чрез постепенно оформяне на информацията, преди тя да достигне модела.
Анатомията на една система, разработена с контекст, включва:
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: Предпочитания, история и данни за персонализация
- T𝗼𝗼𝗹 u𝘀𝗲: API, калкулатори, търсачки – всичко, от което LLM се нуждае, за да свърши работата.
- 𝗥𝗔𝗚 c𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁: Извлечена информация от векторни бази данни като Weaviate
- 𝗨𝘀𝗲𝗿 i𝗻𝗽𝘂𝘁: Действителното запитване или задачата, която трябва да се изпълни
- 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 r𝗲𝗮𝘀𝗼𝗻𝗶𝗻𝗴: Процесът на мислене и веригата на вземане на решения на LLM
- 𝗖𝗵𝗮𝘁 h𝗶𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆: Предишни взаимодействия, които осигуряват непрекъснатост
Предимства на контекстуалното инженерство в AI системите
Ето защо се нуждаете от контекстуално инженерство при създаването на AI приложения:
По-точни резултати
Предоставянето на контекст, който е от значение за вземането на решения, намалява двусмислието. Моделът разсъждава в рамките на известни факти, ограничения и състояния, вместо да разчита на вероятностни предположения.
Последователно поведение в мащаб
Стабилните контекстни структури произвеждат повтаряеми резултати. Подобни входни данни водят до подобни решения – нещо, което е от съществено значение за производствените работни процеси.
Намалени разходи и латентност
Целенасоченият, компресиран контекст избягва загубата на токени. Системите реагират по-бързо, без да се налага да зареждат многократно пълната история или документи.
По-безопасна автоматизация
Контекстът кодира бизнес правилата и разрешенията. Това позволява на AI да действа, без да нарушава политиките или да предизвиква рискови действия.
По-добри многоетапни работни процеси
Чистите прехвърляния на контекста запазват състоянието през всички етапи. Грешките не се натрупват, когато работните процеси стават по-сложни или по-агентни.
По-лесно отстраняване на грешки и итерация
Структурираният контекст прави грешките видими. Можете да проследите грешките до липсващи, остарели или неправилно класифицирани входни данни, вместо да обвинявате модела.
По-силно внедряване в предприятията
AI системите, които зачитат контекста на работния процес, изглеждат надеждни – това е критична разлика между пилотните проекти и инструментите за внедряване в цялото предприятие.
📚 Прочетете още: Как да се възползвате от AI с достъп до данни в реално време
👀 Знаете ли? AI, която отчита контекста, оказва пряко влияние върху производителността. Проучване на Boston Consulting Group установи, че само екипите по комуникации могат да спестят 26–36% от времето си днес с генеративна AI, а с преработени работни процеси и агентни системи, които разбират контекста, производителността може да се повиши до 50%.
Контекстуално инженерство с изкуствен интелект срещу инженерство с подсказки
Инженеринг на подсказки: Помолете ChatGPT да напише имейл за обявяване на нова функция. Вие пишете инструкции за една единствена задача.
Контекстуално инженерство: Създавате бот за обслужване на клиенти. Той трябва да запомня предишни заявки, да има достъп до данните на потребителския акаунт и да поддържа история на разговорите.
Както обяснява изследователят в областта на изкуствения интелект Андрей Карпати:
Хората свързват подсказките с кратки описания на задачи, които бихте дали на LLM в ежедневната си употреба. Във всяко LLM приложение с индустриална мощност инженерството на контекста е деликатното изкуство и наука да се попълни прозорецът на контекста с точното количество информация за следващата стъпка.
Хората свързват подсказките с кратки описания на задачи, които бихте дали на LLM в ежедневната си употреба. Във всяко LLM приложение с индустриална мощност инженерството на контекста е деликатното изкуство и наука да се попълни прозорецът на контекста с точното количество информация за следващата стъпка.
+1 за „контекстуално инженерство” пред „промт инженерство”.
Хората свързват подсказките с кратки описания на задачи, които бихте дали на LLM в ежедневната си употреба. Когато във всяка индустриална LLM приложение, инженерството на контекста е деликатното изкуство и наука за попълване на прозореца на контекста... https://t.co/Ne65F6vFcf
— Андрей Карпати (@karpathy) 25 юни 2025 г.
+1 за „контекстуално инженерство” пред „промт инженерство”.
Хората свързват подсказките с кратки описания на задачи, които бихте дали на LLM в ежедневната си употреба. Когато във всяка индустриална LLM приложение, инженерството на контекста е деликатното изкуство и наука за попълване на прозореца на контекста... https://t.co/Ne65F6vFcf
— Андрей Карпати (@karpathy) 25 юни 2025 г.
| Подход | На какво се фокусира | Най-подходящо за |
| Инженеринг на подсказки | Създаване на инструкции и формати на изхода за модела | Еднократни задачи, генериране на съдържание, изходи, специфични за формата |
| Контекстно инженерство | Предоставяне на подходящи данни, състояние и ограничения на модела | Разговорна изкуствена интелигентност, инструменти за анализ на документи, асистенти за кодиране |
| И двете заедно | Комбиниране на ясни инструкции с контекст на системно ниво | Производствени AI приложения, които се нуждаят от последователна и надеждна работа |
Повечето приложения използват комбинация от инженеринг на подсказки и инженеринг на контекста. Все пак се нуждаете от добре написани подсказки във вашата система за инженеринг на контекста.
Разликата е, че тези подсказки работят с внимателно управлявана фонова информация. Не е нужно да започвате отначало всеки път.
📮 ClickUp Insight: Повече от половината от анкетираните пишат в три или повече инструмента ежедневно, борейки се с „ AI Sprawl ” и разпръснати работни процеси.
Макар да изглежда продуктивно и натоварено, контекстът ви просто се губи в различните приложения, да не говорим за енергията, която изразходвате за писане. Brain MAX обединява всичко: кажете веднъж и вашите актуализации, задачи и бележки се появяват точно там, където им е мястото в ClickUp. Няма повече превключване, няма повече хаос – само безпроблемна, централизирана продуктивност.
Приложения на AI контекстуалното инженерство
Ключовите области, в които вече се прилага инженерингът на контекста с изкуствен интелект, са 👇
Автоматизация на обслужването на клиенти и помощния център
Повечето чатботове третират всяко съобщение като ново, което принуждава потребителите да се повтарят отново и отново.
С инженеринга на контекста AI може да се позовава на историята на потребителя, предишни взаимодействия, записи за покупки и документация за продуктите. По този начин той реагира като съотборник, който вече знае проблема.
📌 Пример от реалния свят: Екипът за поддръжка на Coda се занимава с технически въпроси за продуктите, които изискват разбиране на предишни съобщения и справки с документацията за продуктите. За да разширят обхвата на поддръжката, те използват Intercom Fin. Fin чете документацията и предишните разговори, преди да отговори, като помага за разрешаването на 50–70% от въпросите на клиентите автономно, като същевременно поддържа висок CSAT.
AI писане и асистенти за продуктивност на работното място
AI инструментите за писане носят полза само когато разбират върху какво работите, защо е важно и какво вече съществува. Без този контекст те спестяват време при изготвянето на чернови, но все пак изискват значителни преработки и ръчно съгласуване.
Тук контекстуалното инженерство на AI променя резултатите. Като основават AI на състоянието на задачите, документите, миналите решения и конвенциите на екипа, асистентите за писане преминават от генериране на общи текстове към поддръжка, съобразена с работния процес.
📌 Пример от реалния свят: ClickUp Brain, собствената AI на ClickUp, прилага контекстуалното инженерство на ниво работно пространство. Вместо да иска от потребителите да поставят контекста в подсказките, тя извлича контекста директно от задачите, документите, коментарите, приоритетите и времевите линии.
Ключова способност е вземането на решения в контекста. То оценява текущите проекти заедно с капацитета на екипа и миналите резултати, за да изведе полезни заключения.
Първо, Brain може да открива претоварване, забавяния и затруднения. Освен че обобщава проблема, той препоръчва и конкретни корекции – под формата на преразпределение на задачите, актуализиране на графиците и преразпределение на приоритетите.
Тъй като тези решения се основават на контекста на реалното работно място, резултатът е веднага използваем. Няма нужда да се повтарят подробностите, да се обясняват приоритетите или ръчно да се съгласуват препоръките с реалността.
Екипите, които използват ClickUp Brain, отчитат 2,26 пъти по-високи нива на пълна интеграция и най-ниски резултати за неудовлетвореност от AI (27,1%).
Продажби и CRM интелигентност
Работните процеси в продажбите обхващат имейли, срещи, CRM системи и електронни таблици. Без контекст AI не може да разбере динамиката на сделката или намерението на купувача.
Контекстното инженерство дава на AI видимост върху разговорите на купувачите, времевите рамки, тона на комуникацията и миналите взаимодействия. Това помага да се изведат на повърхността прозрения, да се открият забавени сделки и да се предложи подходящото следващо действие.
📌 Пример от реалния свят: Собственият екип по продажбите на Microsoft използва Copilot for Sales, който извлича контекст от Outlook, разговори в Teams, актуализации в CRM и бележки, за да изведе правилните заключения и да изготви последващи действия. Вътрешните екипи отбелязаха 20% увеличение на спечелените сделки и 9,4% ръст на приходите на продавач, което показва как AI, задвижвана от контекста, подобрява производителността.
Асистенти в здравеопазването и клиничната AI
Медицинските решения се основават на историята на пациента, лабораторни резултати, рецепти и бележки на лекарите, но тази информация често се намира в несвързани системи. Това води до загуба на много време от страна на лекарите за повторно въвеждане на данни и риск от пропускане на важни детайли. Понякога те прекарват почти 40% от времето си в административна работа.
Контекстното инженерство с изкуствен интелект свързва тези точки от данните. То подпомага лекарите с точни обобщения, чернови на документация, подчертава значима история и извежда потенциални рискове или следващи стъпки.
📌 Пример от реалния свят: Atrium Health използва Nuance DAX Copilot, разработен в партньорство с Microsoft, за автоматично документиране на клинични посещения, използвайки предишни записи и разговори в реално време. В резултат на това лекарите спестяват 30–40 минути на ден за документиране, а проучване в 12 медицински специалности отчита по-висока ефективност и удовлетвореност на доставчиците, без да се компрометира безопасността на пациентите.
HR и асистенти по подбор на персонал
Решенията за наемане на персонал зависят от контекста, като умения, обратна връзка от интервюто, подходяща позиция и данни за минали наеми. Инженерството на контекста с AI ви позволява да анализирате автобиографии, описания на длъжности, стенограми от интервюта и исторически модели, за да идентифицирате по-бързо подходящите кандидати.
📌 Пример от реалния свят: Екипите на Micron използват Eightfold AI, платформа за анализ на таланти, която анализира автобиографии, изисквания за длъжности, вътрешни кариерни пътеки и резултати от минали наемания, за да предскаже подходящите кандидати за дадена длъжност. Платформата оценява кандидатите въз основа на уменията и потенциала им. Резултатът? Разширяване на резерва от таланти и наемане на осем допълнителни кандидати на месец с малък екип за подбор на персонал.
Инструменти и платформи, поддържащи контекстуалното инженерство
Кои инструменти ви помагат да приложите контекстуалното инженерство в мащаб?
1. LangChain (Най-добре е да съберете контекста програмно)
LangChain е отворена платформа за оркестриране за изграждане на AI системи, където контекстът трябва да бъде събран, актуализиран и маршрутизиран програмно.
Инструментът за AI агенти помага на разработчиците да свържат LLM с инструменти, източници на данни, памет и контролна логика, вместо да разчитат на статични подсказки.
Core LangChain се занимава с верижното свързване и извличането, докато LangGraph позволява състоятелни, базирани на графики работни потоци за сложно, многоетапно разсъждение.
DeepAgents се основава на тази основа, за да поддържа дългосрочни, автономни агенти с планиране, подагенти и постоянен контекст.
Заедно тези компоненти правят LangChain контролен слой за контекстното инженерство, като решават кога да се извлече контекстът, как да се развива и къде да тече през агентни работни потоци.
Най-добрите функции на LangChain
- Наблюдавайте изпълнението с инструменти за наблюдение, за да проследявате извикванията на модели, латентността, грешките и потока на контекста от начало до край за отстраняване на грешки и информация за производителността.
- Оценявайте систематично поведението на модела, като използвате вградени тестови рамки, които измерват коректността, сравняват резултатите и валидират промените спрямо еталони.
- Разгърнете работни потоци в мащаб с управлявани среди, които поддържат версиониране, контрол на внедряването и готово за производство изпълнение на вериги и агенти.
Ограничения на LangChain
- Инструментът е труден за усвояване от начинаещи, а документацията, която се актуализира на всеки няколко дни, го прави прекалено сложен.
Ценообразуване на LangChain
- Разработчик: Безплатно
- Плюс: 39 $/потребител/месец
- Предприятие: Персонализирано ценообразуване
Оценки и рецензии за LangChain
- G2: 4. 7/5, (30+ отзива)
- Capterra: Недостатъчно оценки и рецензии
Какво казват реалните потребители за LangChain?
Според един потребител в Reddit:
След като тествах няколко различни метода, в крайна сметка ми хареса използването на стандартно извикване на инструменти с langgraph worfklows. Така че обвързвам детерминистичните работни потоци като агенти, които основният LLM извиква като инструменти. По този начин основният LLM предоставя истински динамичен UX и просто предава на работния поток да свърши тежка работа, която след това връща резултата си обратно на основния LLM.
След като тествах няколко различни метода, в крайна сметка ми хареса използването на стандартно извикване на инструменти с langgraph worfklows. Така че обвързвам детерминистичните работни потоци като агенти, които основният LLM извиква като инструменти. По този начин основният LLM предоставя истински динамичен UX и просто предава на работния поток да свърши тежка работа, която след това връща резултата си обратно на основния LLM.
2. OpenAI API (Contextual AI API предоставя структуриран контекст, извикване на инструменти и контрол на системно ниво)
OpenAI API е универсален интерфейс за достъп до усъвършенствани генеративни AI модели, които захранват широк спектър от приложения.
Разработчиците го използват, за да интегрират разбирането и генерирането на език в продуктите. Той поддържа също обобщаване, превод, помощ при кодиране и разсъждения.
API поддържа чат, вграждане, извикване на функции, модерация и мултимодални входове, което позволява структурирани взаимодействия с моделите. OpenAI е подходящ за бързо прототипиране, тъй като се занимава с удостоверяване, мащабиране и версиониране.
Лесното използване се дължи на това, че API абстрахира сложното поведение на модела в прости и надеждни крайни точки.
Най-добрите функции на OpenAI API
- Генерирайте контекстно-ориентирани резултати в текстови, кодови и мултимодални входни данни за задачи и разсъждения на естествен език.
- Създайте богати вграждания, за да подпомогнете семантичното търсене, клъстерирането и векторно-базираните работни потоци за извличане на информация.
- Извиквайте функции и инструменти чрез структурирани повиквания, които позволяват на моделите да взаимодействат с външни системи и услуги.
Ограничение на OpenAI API
- Няма вградена дългосрочна памет. API-то е без състояние по подразбиране.
Цени на OpenAI API
GPT-5. 2
- Вход: 1,750 $ / 1 млн. токена
- Кеширана входна информация: 0,175 $ / 1 млн. токена
- Резултат: 14 000 долара / 1 милион токена
GPT-5. 2 Pro
- Вход: 21,00 $ / 1 млн. токена
- Кеширана информация: Не е налична
- Резултат: 168,00 $ / 1 млн. токена
GPT-5 Mini
- Вход: 0,250 $ / 1 млн. токена
- Кеширана входна информация: $0,025 / 1 млн. токена
- Резултат: 2 000 $ / 1 млн. токена
Оценки и рецензии за OpenAI API
- G2: Недостатъчно рецензии
- Capterra: Недостатъчно рецензии
Какво казват реалните потребители за OpenAI API?
Според един потребител в Reddit:
API-тата на OpenAI са като всички останали, така че от техническа гледна точка не би трябвало да има никаква крива на обучение. Всички крайни точки, параметри и примерни отговори са добре документирани. Ако имате основен опит в разработката, не би трябвало да се нуждаете от курс. Съгласен съм с горната точка за изучаването на Python. Библиотеките на Python съдържат цялата необходима информация, за да ви улеснят живота. Има и Node библиотеки, ако искате да се придържате към JS. Най-голямата крива на обучение ще бъде как да ги използвате стратегически. Отделете малко време, за да изпробвате системните съобщения, потребителските подсказки и параметрите в Playground, преди да се опитате да ги изградите с код. (Сигурен съм, че можете да получите примерни кодове от Playground, след като намерите нещо, което работи. )
API-тата на OpenAI са като всички останали, така че от техническа гледна точка не би трябвало да има никаква крива на обучение. Всички крайни точки, параметри и примерни отговори са добре документирани. Ако имате основен опит в разработката, не би трябвало да се нуждаете от курс. Съгласен съм с горната точка за изучаването на Python. Библиотеките на Python съдържат цялата необходима информация, за да ви улеснят живота. Има и Node библиотеки, ако искате да се придържате към JS. Най-голямата крива на обучение ще бъде как да ги използвате стратегически. Отделете малко време, за да изпробвате системните съобщения, потребителските подсказки и параметрите в Playground, преди да се опитате да ги изградите с код. (Сигурен съм, че можете да получите примерни кодове от Playground, след като намерите нещо, което работи. )
3. LlamaIndex (Най-доброто за система за генериране на увеличаване на извличането)
LlamaIndex е отворена платформа за данни, създадена, за да направи външните данни достъпни и използваеми за големи езикови модели.
Той предоставя конектори, индекси и интерфейси за заявки, които преобразуват структурирани и неструктурирани данни в представяния, които LLM могат да обработват ефективно.
Можете да изградите RAG системи без дълбока персонализирана инфраструктура. Тя абстрахира извличането, векторизацията и класифицирането по релевантност.
Той се използва често за случаи като семантично търсене, обобщаване и отговаряне на въпроси, основани на реални данни.
Най-добрите функции на LlamaIndex
- Индексирайте хетерогенни източници на данни в структури, които могат да се търсят и които LLM могат да запитват ефективно.
- Извличайте контекста стратегически, като използвате векторно търсене и планиране на заявки за прецизно въвеждане на доказателства.
- Компресирайте и обобщете контекста, за да запазите ефективността и релевантността на разсъжденията.
Ценообразуване на LlamaIndex
- Безплатно
- Стартово ниво: 50 $/месец
- Плюс: 500 долара на месец
- Предприятие: Персонализирано ценообразуване
Оценки и рецензии на LlamaIndex
- G2: Недостатъчно рецензии
- Capterra: Недостатъчно рецензии
Какво казват реалните потребители за LlamaIndex?
Един потребител споделя в Reddit:
Честно казано, мисля, че повечето от тези genAi рамки като langchain,llamaindex не са толкова добри и правят кода по-сложен. По-добре е да се използва vanilla python.
Честно казано, мисля, че повечето от тези genAi рамки като langchain,llamaindex не са толкова добри и правят кода по-сложен. По-добре е да се използва vanilla python.
4. ClickUp BrainGPT (Най-добрият AI асистент за вашата работна среда)
Повечето инструменти в този списък ви помагат с конкретни елементи от инженеринга на контекста. Те събират подсказки, извличат данни или организират работни потоци.
ClickUp Brain използва различен подход. Като първото в света конвергентно AI работно пространство, ClickUp обединява вашите проекти, задачи, документи и комуникации в една платформа, с вграден AI, който разпознава контекста.
Ето как 👇
Работете с AI, която разбира вас и вашата работа
ClickUp Brain разбира контекста на вашата работа.
Той извлича контекста от вашите задачи, документи, коментари, зависимости, статуси, времеви линии и собственост в ClickUp. Не е необходимо да поставяте контекста или да обяснявате историята на проекта всеки път, когато задавате въпрос въз основа на данните от работната среда.
📌 Например, когато мениджърът попита: „Какво забавя кампанията за третото тримесечие?“, той сканира работното пространство и открива конкретни пречки като:
- Неразпределени задачи
- В очакване на одобрение
- Забавени рецензии
- Зависимости, които чакат активи
Получавате доклад за блокиращи фактори, който показва отговорните лица и въздействието във времето.
AI писане, което вече е съобразено с изпълнението
ClickUp Brain действа като AI асистент за писане, но с една съществена разлика: той пише, като е наясно с това, което екипът създава.
Когато продуктов мениджър или маркетинг специалист изготвя съобщение за пускане на продукт в ClickUp Doc, Brain може:
- Определете ценностните предложения, използвайки съществуващия контекст на продукта.
- Адаптирайте съобщенията за различни нива на аудитория
- Пренапишете съдържанието, за да съответства на тона, яснотата или целите за позициониране.
По-важното е, че писането остава свързано със задачите, графиците и одобренията. Няма разминаване между документацията и работата. Това спестява много време, тъй като съдържанието не се налага да се преинтерпретира по-късно.
💡 Професионален съвет: Изберете между няколко AI модела от семействата ChatGPT, Claude и Gemini директно в ClickUp Brain!
- Използвайте бърз, лек модел, за да обобщите бележките от срещата в рамките на задачата.
- Преминайте към модел, който се основава повече на разсъждения, когато анализирате ефективността на кампаниите в Docs, задачите и таблата.
Истинският ход? Съчетайте избора на модел с свързания контекст на ClickUp – задачи, коментари, документи и персонализирани полета – така моделът не е просто „умен“, а работи в реалността на вашето работно пространство.
Автоматизация на контекстуални задачи, която намалява ръчния труд
С AI-задвижваните задачи, ClickUp превръща контекста в действие. Ключовите функции включват:
- Преобразува дискусиите от ClickUp Chat в задачи
- Генерирайте подзадачи и описания на задачи от съществуващо заглавие на задача въз основа на обхвата
- Предложете следващи стъпки, когато работата зацикли
- Автоматизирайте рутинните актуализации, използвайки реалното състояние на проекта
Ето как можете да използвате автоматизацията на задачите с AI в ClickUp, за да намалите рутинната работа 👇
Тъй като автоматизацията се задвижва от жив контекст, екипите прекарват по-малко време в превръщането на намерението в структура. Работата напредва без постоянна ръчна намеса.
Оставете AI агентите да свършат тежка работа
ClickUp Super Agents разширяват контекстуалната AI на ClickUp от единични заявки до автономно изпълнение на няколко стъпки.
Вместо да чакат конкретни команди, тези AI агенти за автоматизация действат от ваше име в работната среда, изпълнявайки задачи, правила и резултати въз основа на контекста и целите, които сте определили.
Какво ги отличава от обикновените агенти:
- Проактивно изпълнение на задачи: Агентите интерпретират контекста на работната среда – задачи, зависимости, срокове – и изпълняват последователности като актуализиране на статуси, създаване на подзадачи или уведомяване на собствениците без ръчно насочване.
- Целево ориентирани работни процеси: Вие определяте цел на високо ниво (например „Премахване на пречките в кампанията за третото тримесечие“) и агентът планира, извлича контекста и изпълнява действия, които движат работата напред.
- Постоянен контекст и памет: Агентите поддържат състоянието през всички етапи, което им позволява да разсъждават върху вече свършеното и оставащото, подобрявайки точността и намалявайки излишната работа.
- Интеграция с инструменти за работната среда: Те взаимодействат с ClickUp Tasks, Docs и коментари, както и с свързани инструменти, координирайки се между системите, за да завършат работните процеси, вместо да предлагат действия без контекст.
📚 Прочетете още: Какво представляват моделно-базираните рефлексни агенти
Най-добрите функции на ClickUp
- Въведете AI в десктопа си и свързаните приложения с ClickUp Brain MAX: търсете в цялото си работно пространство, преобразувайте речта в текст, превключвайте между най-добрите AI модели и предприемайте действия по задачи, документи и чатове, без да излизате от работния си поток.
- Намерете отговорите незабавно с Enterprise Search : Търсете в задачи, документи, коментари, файлове и свързани инструменти, за да не се губи или изолира критичният контекст.
- Записвайте идеите си бързо с Talk to Text : Диктувайте бележки, планове или актуализации и преобразувайте речта в структурирана работа, без да губите концентрация или инерция.
- Намалете ръчната работа с ClickUp Dashboards : Задействайте автоматично актуализации на задачи, възлагания и последващи действия въз основа на реалния контекст на работното пространство и промените в състоянието.
- Поддържайте дискусиите практични с ClickUp Chat: Обсъждайте решения, обратна връзка и одобрения директно заедно със задачите, за да останат разговорите свързани с изпълнението.
- Заменете срещите с SyncUps: споделяйте асинхронни актуализации, получавайте обобщения, генерирани от AI, и поддържайте екипите в синхрон без повтарящи се разговори.
- Координирайте екипите с Teams Hub: Преглеждайте дейността, отговорностите, приоритетите и капацитета на екипа на едно място, за да откривате рисковете и да преразпределяте работата навреме.
- Планирайте деня си с ClickUp Calendar : Получавайте ежедневни планове, подпомагани от изкуствен интелект, въз основа на крайни срокове, приоритети и натовареност, така че личните ви цели да са в синхрон с целите на екипа.
Ограничения на ClickUp
- Наборът от функции и опциите за персонализиране могат да объркат новите потребители.
Цени на ClickUp
Оценки и рецензии за ClickUp
- G2: 4. 7/5 (10 585+ отзива)
- Capterra: 4. 6/5 (4500+ рецензии)
Какво казват реалните потребители за ClickUp AI?
Потребител на ClickUp също споделя своя опит в G2:
ClickUp Brain MAX е невероятно допълнение към моя работен процес. Начинът, по който комбинира няколко LLM в една платформа, прави отговорите по-бързи и по-надеждни, а преобразуването на реч в текст в цялата платформа спестява много време. Много ценя и сигурността на корпоративно ниво, която ми дава спокойствие при работа с чувствителна информация. […] Най-забележителното е как ми помага да премахна шума и да мисля по-ясно – независимо дали обобщавам срещи, изготвям съдържание или обмислям нови идеи. Усещането е, че имам всеобхватен AI асистент, който се адаптира към всичко, от което се нуждая.
ClickUp Brain MAX е невероятно допълнение към моя работен процес. Начинът, по който комбинира няколко LLM в една платформа, прави отговорите по-бързи и по-надеждни, а преобразуването на реч в текст в цялата платформа спестява много време. Много ценя и сигурността на корпоративно ниво, която ми дава спокойствие при работа с чувствителна информация. […] Най-забележителното е как ми помага да премахна шума и да мисля по-ясно – независимо дали обобщавам срещи, изготвям съдържание или обмислям нови идеи. Усещането е, че имам всеобхватен AI асистент, който се адаптира към всичко, от което се нуждая.
Предизвикателства и съображения при работа с AI контекстуално инженерство
Ето основните предизвикателства, които трябва да имате предвид. Контекстът може да излезе извън контрол, дори когато моделът поддържа 1 милион токен контекстни прозорци. Ето основните предизвикателства, които трябва да имате предвид 👇
Отравяне на контекста
Ако в контекста се промъкне халюцинация или неправилно заключение и то се повтаря многократно, моделът го третира като факт. Този отровен контекст може да блокира работните процеси в невалидни предположения, които се запазват във времето и влошават качеството на резултатите.
Отвличане на вниманието от контекста
По-големите контексти са изкусителни, но когато контекстът стане прекалено голям, моделите започват да се фокусират прекалено върху натрупаната история и да подценяват това, което са научили по време на обучението. Това може да доведе до това AI да се зацикли върху минали подробности, вместо да синтезира следващата най-добра стъпка.
👀 Знаете ли? Проучване на Databricks установи, че точността на модела за Llama 3. 1 405B започва да спада при около 32 000 токена, много преди контекстуалният прозорец да се запълни. По-малките модели се влошават още по-рано.
Моделите често губят качеството на разсъжденията си много преди да „изчерпят“ контекста, което прави избора и компресирането на контекста по-ценни от суровия размер на контекста.
📚 Прочетете още: Какво е търсене на работното място и как подобрява производителността на служителите
Объркване на контекста
Нерелевантната или слабозначимата информация в контекста се конкурира за внимание с критичните данни. Когато моделът се чувства принуден да използва всеки токен от контекста, решенията стават объркани и точността страда – дори ако технически има „повече“ информация.
Конфликт на контекста
С натрупването на информация нови факти или описания на инструменти могат да противоречат на по-ранно съдържание. Когато съществува конфликтен контекст, моделите се борят да съгласуват противоречиви сигнали, което води до несъвместими или непоследователни резултати.
Проблеми с претоварване с инструменти и избор
Когато в контекста са включени прекалено много дефиниции на инструменти, без да са филтрирани, моделът може да извика нерелевантни инструменти или да даде приоритет на неоптимални такива. Селективното зареждане само на релевантни инструменти намалява объркването и подобрява качеството на вземането на решения.
Сложност на инженеринга и поддръжка
Ефективното управление на контекста изисква непрекъснато подрязване, обобщаване, разтоварване и карантиниране на контекста. Системите трябва да решават кога да компресират историята и кога да извличат нова информация, което изисква добре обмислена инфраструктура, а не импровизирани трикове.
Дисциплина при разпределянето на токените
Всеки токен влияе на поведението; по-големите контекстни прозорци не гарантират по-добри резултати. Трябва да третирате контекста като управляван ресурс, като претегляте релевантността и актуалността спрямо цената на токена и бюджета за внимание на модела.
⚠️ Статистика: Почти 60% от служителите признават, че използват неразрешени публични AI инструменти на работа, като често поставят чувствителни фирмени данни в платформи без никакъв надзор.
И става още по-лошо: 63% от организациите нямат никакви политики за управление на изкуствения интелект, с които да наблюдават, ограничават или дори откриват тази скрита употреба на изкуствен интелект.
Резултатът? Вашите данни се разкриват, защото никой не наблюдава как се използва изкуственият интелект.
Бъдещето на инженеринга на контекста
Това бележи прехода от експериментиране към мащабиране. Контекстът вече няма да се управлява от хора, а ще се генерира и управлява от код. Той ще бъде функция на самата структура на системата.
Ще обобщим това, като използваме за основа отличната статия на Serge Liatko в общността на разработчиците на OpenAI:
Контекстното инженерство се превръща в архитектура на работния процес
Контекстното инженерство все повече ще отстъпва място на автоматизираната архитектура на работния процес. Задачата няма да се ограничава до подаването на правилните токени.
Ефективното инженерство на контекста включва координиране на цели последователности от разсъждения, инструменти и потоци от данни, които се адаптират автоматично към променящите се нужди.
Това означава да се изградят динамични системи, които сами да управляват правилния контекст в рамките на холистични работни процеси.
Автоматизираната оркестрация замества ръчното подсказване
Следващата граница е AI, която се организира сама. Тя ще свърже извличането, инструментите, паметта и бизнес логиката, без хората да създават ръчно всеки подкана или пакет от контекст. Вместо да предоставят изрично всяка част от данните, системите ще заключават кой контекст е релевантен и ще го управляват автоматично въз основа на целите и историята.
🧠 Това вече се случва с ClickUp Super Agents. Те са амбиентни и винаги активни AI съотборници, което им помага да разбират и изпълняват работата точно както хората. Те непрекъснато се усъвършенстват от миналите взаимодействия, използвайки богата памет – предпочитания за учене, скорошни действия и история на проектите – и могат проактивно да предприемат действия, да ескалират проблеми или да извеждат на повърхността прозрения, без да чакат подсказване.
Цялостната автоматизация се превръща в истински лост за производителност.
С развитието на контекстното инженерство, производителността се повишава благодарение на автоматизираните работни процеси. LLM действат като агенти, координиращи инструменти, наблюдаващи състоянието и изпълняващи многоетапна логика без микроуправление от страна на потребителя.
Няма да е необходимо да въвеждате липсващия контекст ръчно. Системата ще подбира контекста, за да поддържа дългосрочната памет и разсъжденията.
Унифицираният контекст подобрява работата на AI
Точността на AI се нарушава, когато контекстът е фрагментиран между инструменти, работни процеси и хора. Когато информацията е разпръсната, моделите са принудени да гадаят.
Конвергентните AI работни пространства като ClickUp се справят отлично с това – обединяват работата, данните и AI във вашата контекстуална стратегия.
Готови ли сте да опитате? Регистрирайте се безплатно в ClickUp.