Ошибки контекста признаны главной причиной сбоев ИИ-агентов

Исследование компании Redis показало, что в 73% случаев некорректная работа агентов вызвана проблемами в подготовке контекста данных, а не качеством самой модели. Это критически важный вывод для специалистов по автоматизации: фокус внимания при разработке должен смещаться с выбора наиболее мощной модели на инженерию данных и управление памятью агента, чтобы избежать ошибок в логике выполнения задач.

Ссылка: https://redis.io/resources/state-of-context-engineering-2026/ @AIandproducts