Context Engineering: o próximo passo após o Prompt
Context Engineering: o próximo passo após o Prompt
Durante muito tempo, o foco principal para usar modelos de linguagem foi o famoso Prompt Engineering que é aquela arte de escrever a “melhor frase” para extrair uma boa resposta de uma IA. Só que os tempos mudaram, e a tecnologia também. Entramos oficialmente na era do Context Engineering.
Context Engineering é sobre desenhar ambientes, fluxos, memórias e ferramentas ao redor da IA, não apenas sobre escrever prompts bonitos.
O repositório de David Kimai, Context Engineering, é um dos melhores pontos de partida para entender essa mudança. Ele reúne princípios, padrões e boas práticas para estruturar sistemas reais com Large Language Models (LLMs) — com ênfase em contexto rico, persistente e inteligente.
Por que o Prompt Engineering está ficando no passado?
Quando os LLMs como GPT-3 surgiram, ainda não existiam ferramentas de memória, agentes nem integração com fontes externas. Tudo se resumia a “prompt in, resposta out”. Mas conforme os modelos evoluíram, percebemos que o prompt sozinho não sustenta aplicações complexas. Ele não resolve problemas como:
- Continuidade de sessões (memória)
- Adaptação ao perfil do usuário
- Recuperação de informações externas (RAG)
- Execução de ações com ferramentas (tools/functions)
- Atenção ao histórico e ao contexto de uso
Hoje, se você está construindo um agente inteligente, uma automação com IA ou até uma integração com usuários reais, depender só do prompt é como tentar construir um app moderno usando apenas HTML.
O que é Context Engineering na prática?
Context Engineering é a habilidade de projetar todo o ecossistema em volta da IA. Isso inclui:
- Sistema de Memória: registrar o que foi dito anteriormente, preferências, histórico.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): recuperar documentos ou dados externos e injetar dinamicamente no contexto.
- Tool Usage: permitir que o modelo acesse ferramentas externas (banco de dados, APIs, comandos).
- Context Stack: organizar o que vai entrar no contexto atual da conversa com base em prioridade, relevância e função.
- Intenção + Estado: identificar a intenção do usuário e manter um estado ativo da interação.
O foco agora não é só “o que você pergunta”, mas “como seu sistema IA é desenhado para entender, lembrar e agir”.
Prompt bom não compensa um sistema ruim
Você pode ter o melhor prompt do mundo. Mas se o seu sistema:
- Não lembrar o que o usuário falou 5 minutos atrás,
- Não conseguir buscar uma informação em tempo real,
- Não conseguir se adaptar ao seu público ou nicho…
Ele vai falhar.
Prompt Engineering virou só uma pequena parte do quebra-cabeça. O que realmente diferencia produtos modernos com IA é o quanto você consegue engenheirar o contexto de forma escalável e adaptável.
Quer trabalhar com IA? Aprenda Context Engineering.
Assim como no início da web bastava saber HTML, mas depois vieram CSS, JS, backend, APIs... o universo de IA está trilhando o mesmo caminho.
Se você está construindo algo com LLMs em 2025, você precisa dominar:
- LangChain / LangGraph / Agents SDK da OpenAI
- Tool calling
- Cache de embeddings e bases vetoriais
- Roteamento de intenção
- Memória e segmentação de contexto
Esses são os novos fundamentos. E dominar o Context Engineering significa saber como usar cada peça disso de forma estratégica para criar soluções reais.
Conclusão
Se você ainda está focando 100% em escrever bons prompts, você está preso em 2022.
Em 2025, as aplicações que estão transformando mercados usam LLMs com contexto dinâmico, inteligente e adaptativo. Isso exige uma mentalidade de engenharia de sistemas, não apenas criatividade textual.
Context Engineering é o que vem depois do Prompt.
Estude. Construa. Teste.