Prompt Engineering vs Context Engineering: differenze

Possiamo costruire un agente AI con istruzioni perfette, collegarlo ai documenti aziendali e ottenere risultati molto buoni. Poi, dopo qualche mese, iniziare a ricevere risposte meno precise o addirittura sbagliate, senza aver modificato una sola riga del prompt.

Il motivo è che Prompt Engineering e Context Engineering lavorano su due livelli diversi.

Il Prompt Engineering riguarda soprattutto il modo in cui formuliamo le istruzioni fornite al modello. Il Context Engineering riguarda invece l’intero insieme di informazioni che il modello riceve mentre deve prendere una decisione o generare una risposta: prompt, system instruction, cronologia, documenti recuperati tramite RAG, memoria, output dei tool, API e dati esterni.

Anthropic descrive il Context Engineering come una naturale evoluzione del Prompt Engineering nei sistemi agentici, dove il problema non è più soltanto trovare le parole giuste nel prompt, ma costruire e mantenere il contesto più utile possibile per il modello.

Che cos’è il Prompt Engineering?

Il Prompt Engineering è la progettazione delle istruzioni che guidano il comportamento di un modello AI.

Un prompt può definire:

• il compito da svolgere;
• il risultato atteso;
• il tono;
• il formato dell’output;
• i vincoli da rispettare;
• esempi corretti;
• dati o contesto necessari per svolgere il task.

Un prompt potrebbe essere, per esempio:

Analizza il seguente documento commerciale e restituisci una tabella con prodotto, prezzo e condizioni. Non utilizzare informazioni che non siano presenti nel documento.

In questo caso il problema principale è come chiediamo al modello di svolgere un compito.

Che cos’è il Context Engineering?

Il Context Engineering amplia il perimetro.

Un modello utilizzato in un’applicazione aziendale non riceve necessariamente soltanto il prompt scritto dall’utente.

Può utilizzare contemporaneamente:

• istruzioni di sistema;
• cronologia della conversazione;
• memoria;
• documenti recuperati tramite RAG;
• risultati provenienti da database;
• dati di CRM o gestionali;
• output di API;
• strumenti esterni;
• risultati prodotti in passaggi precedenti da altri agenti.

Anthropic definisce il contesto come l’insieme dei token disponibili al modello durante l’inferenza e descrive il Context Engineering come il lavoro necessario per selezionare e mantenere l’insieme di informazioni più utile possibile entro i limiti della context window.

La domanda quindi cambia.

Non è più soltanto:

Come devo scrivere il prompt?

Diventa:

Quali informazioni deve avere il modello nel momento in cui esegue quel prompt?

Prompt Engineering vs Context Engineering: tabella delle differenze

La distinzione può essere sintetizzata così:

Prompt Engineering = come chiediamo al modello di svolgere il compito.

Context Engineering = cosa mettiamo a disposizione del modello mentre svolge il compito.

Perché un prompt corretto può produrre risposte sbagliate?

Un esempio aiuta a capire perché la differenza è importante.

Immaginiamo un assistente AI per un’azienda collegato tramite RAG a:

• cataloghi prodotti;
• listini;
• manuali;
• condizioni commerciali;
• FAQ;
• procedure operative.

Il prompt stabilisce che l’assistente deve rispondere soltanto sulla base delle informazioni aziendali disponibili.

Dopo alcuni mesi l’azienda aggiorna il listino e modifica una procedura commerciale.

Se la vecchia versione continua a essere disponibile nel sistema di retrieval, il modello potrebbe ricevere contemporaneamente il nuovo e il vecchio documento.

Il prompt continua a essere corretto, ma il problema è diventato il contesto.

Il sistema deve sapere quale documento è più recente, quale fonte ha priorità e se una versione precedente deve essere esclusa.

Cos’è il context rot?

Nei sistemi agentici il contesto può crescere progressivamente.

Ogni nuova conversazione, chiamata a un tool, documento recuperato o output intermedio può aggiungere informazioni alla context window.

Il contesto, però, è una risorsa limitata e, aumentando la quantità di informazioni disponibili, può diminuire la capacità del modello di concentrarsi su quelle realmente rilevanti.

Per questo il Context Engineering richiede selezione, compressione e gestione del contesto, non semplicemente l’aggiunta continua di dati.

Più contesto non significa automaticamente migliore contesto.

Per un’azienda questo significa evitare che un agente accumuli:

• informazioni obsolete;
• documenti duplicati;
• procedure contraddittorie;
• conversazioni non più pertinenti;
• output intermedi inutili;
• risultati dei tool che non servono più al task corrente.

Qual è il rapporto tra Context Engineering e RAG?

Il Retrieval-Augmented Generation è una delle tecniche più importanti per costruire il contesto di un modello.

Un sistema RAG cerca informazioni in fonti esterne e inserisce i contenuti recuperati nel contesto prima che il modello generi la risposta.

Su SEOandMarketing abbiamo approfondito il funzionamento del RAG e il suo utilizzo per collegare un LLM a documenti, database e procedure aziendali.

Approfondisci: cos’è il RAG e perché è importante per le aziende

Il Context Engineering, però, è un concetto più ampio.

Non riguarda soltanto il recupero dei documenti, ma anche:

• quali fonti possono essere interrogate;
• come vengono selezionati i contenuti;
• quale versione deve avere priorità;
• quanti documenti inserire nella context window;
• cosa conservare nella memoria;
• quali tool utilizzare;
• come gestire informazioni in conflitto;
• cosa eliminare dal contesto quando non serve più.

Il passaggio al Context Engineering avviene quando questa gestione non è più una semplice aggiunta manuale al prompt, ma diventa parte dell’architettura dell’applicazione AI.

Prompt Engineering e Context Engineering sono alternativi?

No.

Il Context Engineering non sostituisce il Prompt Engineering.

Un agente può avere un contesto perfettamente progettato e continuare a produrre risultati mediocri se le istruzioni sono ambigue.

Allo stesso modo, un prompt perfetto non può compensare informazioni sbagliate, vecchie o contraddittorie.

I due livelli lavorano insieme:

1. il Prompt Engineering definisce il comportamento atteso;
2. il Context Engineering fornisce le informazioni necessarie per ottenere quel comportamento.

È soprattutto nei sistemi aziendali che questa distinzione diventa importante.

Quando basta il Prompt Engineering?

Il Prompt Engineering può essere sufficiente quando il task è relativamente circoscritto e tutte le informazioni necessarie sono già disponibili nella richiesta.

Per esempio:

• riscrivere un testo;
• classificare un contenuto;
• riassumere un documento;
• estrarre dati da una pagina;
• generare una bozza;
• trasformare un input in un formato strutturato.

In questi casi la qualità delle istruzioni può avere un impatto diretto molto elevato sul risultato.

Quando serve il Context Engineering?

Il Context Engineering diventa molto più importante quando l’applicazione:

• lavora su più turni;
• utilizza memoria;
• consulta documenti esterni;
• integra un sistema RAG;
• usa tool o API;
• recupera dati da CRM e gestionali;
• opera come agente;
• deve mantenere informazioni nel tempo;
• prende decisioni basate su più fonti.

In questi scenari la qualità del risultato dipende dall’intero stato informativo disponibile al modello.

Esempio di Context Engineering: assistente AI per il customer care

Immaginiamo una domanda:

Posso restituire questo prodotto dopo 45 giorni?

L’agente potrebbe avere accesso contemporaneamente a:

• policy resi;
• cronologia dell’ordine;
• categoria del prodotto;
• informazioni sul cliente;
• eventuali eccezioni;
• vecchie FAQ ancora indicizzate.

Il Prompt Engineering può stabilire:

Rispondi utilizzando esclusivamente le policy aziendali e cita la fonte.

Il Context Engineering deve invece decidere:

• quale policy recuperare;
• se la FAQ è ancora valida;
• quali dati dell’ordine servono;
• quale fonte prevale in caso di conflitto;
• quante informazioni fornire al modello.

La correttezza finale dipende da entrambi i livelli.

Context Engineering e agenti AI

Gli agenti rendono il problema ancora più evidente perché possono operare attraverso più passaggi.

Un agente può:

1. interpretare una richiesta;
2. decidere quale tool utilizzare;
3. recuperare informazioni;
4. analizzare un risultato;
5. eseguire un’altra ricerca;
6. utilizzare gli output precedenti per prendere la decisione successiva.

Il contesto cambia quindi continuamente.

Ogni nuova azione può aggiungere informazioni utili, ma anche rumore, dati obsoleti o elementi poco pertinenti.

Per questo, nei sistemi agentici, il Context Engineering diventa un’attività continua: bisogna decidere cosa mantenere, cosa recuperare nuovamente, cosa riassumere e cosa eliminare.

Come fare Context Engineering in azienda

Un progetto può partire da cinque domande operative.

1. Quali fonti sono autorevoli?

Per ogni categoria di informazione bisogna identificare la fonte ufficiale.

Per esempio:

• ERP per i prezzi;
• CRM per i dati cliente;
• knowledge base per le procedure;
• catalogo centrale per le specifiche prodotto.

2. Come vengono gestite le versioni?

Documenti e policy cambiano.

Il sistema deve sapere quando un contenuto è stato sostituito e impedire che una vecchia versione continui a competere con quella aggiornata.

3. Quanto contesto serve?

Non tutto ciò che può essere recuperato deve essere passato al modello.

L’obiettivo non è massimizzare la quantità di informazioni, ma la loro pertinenza rispetto al singolo task.

4. Come vengono gestiti i conflitti?

Se due fonti forniscono informazioni differenti, l’agente deve avere una regola per stabilire la priorità oppure segnalare l’incongruenza.

5. Come vengono valutati i risultati?

Nei sistemi AI più complessi è importante utilizzare test ed evaluation per verificare se modifiche ai prompt, alle fonti, al retrieval o al modello stanno realmente migliorando il comportamento dell’applicazione.

Le valutazioni dovrebbero comprendere anche situazioni in cui:

• l’informazione non esiste;
• due documenti si contraddicono;
• viene recuperato un documento obsoleto;
• un tool restituisce un errore;
• la domanda è ambigua.

Context Engineering e GEO: qual è il collegamento?

Context Engineering e GEO operano su livelli differenti.

Il Context Engineering riguarda la progettazione delle informazioni che un’applicazione AI mette a disposizione del modello.

La Generative Engine Optimization riguarda invece la visibilità e la comprensione di un brand nei sistemi di ricerca e risposta generativa.

Esiste però un punto di contatto importante: il retrieval.

Prima che un contenuto possa contribuire a una risposta AI deve poter essere individuato, interpretato e recuperato.

Questo processo può essere rappresentato attraverso una pipeline:

Crawl → Index → Understand → Retrieve → Ground → Cite

Per le aziende significa che la qualità dell’informazione diventa importante su entrambi i fronti.

All’interno dell’azienda serve a costruire agenti più affidabili.

Sul web serve a rendere prodotti, servizi, caratteristiche ed entità comprensibili e recuperabili dai sistemi AI.

Prompt Engineering vs Context Engineering: cosa cambia per le aziende?

Il passaggio più importante non è terminologico.

È organizzativo.

Con il Prompt Engineering possiamo migliorare il modo in cui interagiamo con un modello.

Con il Context Engineering iniziamo invece a progettare come la conoscenza aziendale viene resa disponibile all’intelligenza artificiale.

Questo coinvolge inevitabilmente:

• qualità dei dati;
• documentazione;
• governance;
• versioning;
• sicurezza;
• integrazione dei sistemi;
• monitoraggio;
• responsabilità delle fonti.

Per questo, nei progetti AI aziendali, il vantaggio competitivo potrebbe dipendere sempre meno dalla capacità di scrivere il “prompt perfetto” e sempre più dalla capacità di costruire un patrimonio informativo affidabile e utilizzabile.

FAQ su Prompt Engineering e Context Engineering

Qual è la differenza tra Prompt Engineering e Context Engineering?

Il Prompt Engineering progetta le istruzioni fornite al modello. Il Context Engineering progetta invece l’intero insieme di informazioni disponibili durante l’inferenza, inclusi documenti, memoria, tool, cronologia e dati esterni.

Il Context Engineering sostituisce il Prompt Engineering?

No. Il Prompt Engineering rimane una parte fondamentale del sistema. Il Context Engineering amplia il problema includendo anche tutte le altre informazioni che possono influenzare la risposta.

Il RAG è Context Engineering?

Il RAG è una tecnica che può essere utilizzata nel Context Engineering per recuperare informazioni esterne e inserirle nel contesto del modello. Il Context Engineering comprende però anche memoria, tool, cronologia, priorità tra fonti e gestione della context window.

Perché il Context Engineering è importante negli agenti AI?

Perché gli agenti lavorano su più passaggi e possono utilizzare memoria, documenti, API e risultati di tool. La qualità del risultato dipende quindi dalla qualità dell’intero contesto disponibile, non soltanto dal prompt iniziale.

Più contesto significa risposte migliori?

Non necessariamente. Informazioni obsolete, duplicate o poco pertinenti possono ridurre la qualità della risposta. Il Context Engineering serve proprio a selezionare e mantenere il contesto più utile per il task.

Come si misura la qualità del Context Engineering?

Attraverso test ed evaluation che verificano retrieval, correttezza delle fonti, gestione delle versioni, conflitti tra documenti e qualità dell’output finale.

Dal prompt alla conoscenza aziendale

Il Prompt Engineering rimane uno strumento fondamentale per lavorare con gli LLM, ma nei sistemi AI aziendali più evoluti il prompt rappresenta soltanto una parte del problema.

Quando entrano in gioco agenti, RAG, memoria, tool e dati aggiornabili, la qualità della risposta dipende anche da ciò che il modello riesce a vedere nel momento in cui deve decidere.

Il Context Engineering porta quindi l’attenzione dalla sola formulazione delle istruzioni alla gestione dell’intero ambiente informativo.

Per le aziende significa passare dalla domanda:

Come scriviamo un prompt migliore?

a una domanda molto più strategica:

Come rendiamo la nostra conoscenza affidabile, aggiornata e utilizzabile dall’intelligenza artificiale?