The Context Window Is a Budget (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
Condizione: Nuovo
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Paperback. Bigger context windows didn't fix your agent. They hid the failure.Your agent worked perfectly in the demo. In production it forgets instructions, contradicts itself, and quietly gets worse the longer it runs, so you reach for a bigger model and a bigger context window, and nothing improves. You are not facing a model problem. You are facing a context problem, and almost no one has named it.Every frontier model degrades as its input grows, measurably, predictably, even far below the token limit. The lab calls it context rot, and it is the single biggest cause of agent failures in the field. The fix is not more capacity. It is treating the context window the way a finance team treats a budget: a scarce attention allocation you spend deliberately, not a bucket you fill to the brim.This book hands you the operating system for that mindset, the Write / Select / Compress / Isolate taxonomy, turned into a four-move system you can ship this week.You will stop blaming the model and start architecting what it sees. The payoff is reliability that survives every model upgrade, the one applied AI skill that does not expire in six months. Curation, not capacity, is the lever. Learn to spend the window.Read chapter one free with Look Inside.Part of the Build Agents You Can Trust series, in The Verifier's Library. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798185413289
- Titolo
- The Context Window Is a Budget (Paperback)
- Autore
- Ravi Vale
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798185413289
- Serie
- Libro 3 di 7: Build Agents You Can Trust
Bigger context windows didn't fix your agent. They hid the failure.
Your agent worked perfectly in the demo. In production it forgets instructions, contradicts itself, and quietly gets worse the longer it runs. So you reach for a bigger model and a bigger window, and nothing improves, because the smooth sentences never sound any worse on the way down. You are not facing a model problem. You are facing a context problem, and almost no one has named it.
Every frontier model degrades as its input grows, measurably and predictably, even far below the token limit. The field calls it context rot, and it is the single biggest cause of agent failures in production. The Context Window Is a Budget treats the fix as an engineering discipline: context engineering, the craft of deciding exactly what your AI agents see, when they see it, and what never enters the window at all. Optimizing what goes into the window beats enlarging it, every time.
Inside, the operating system for building reliable AI agents:
- Context rot, named: why models get worse as input grows, and why you never hear it happen, since the prose stays smooth all the way down.
- The attention budget reframes the window the way a finance team treats money: a scarce allocation you spend deliberately, not a bucket you fill to the brim.
- Write / Select / Compress / Isolate: the four-move taxonomy turned into a working system you can ship this week.
- Why bigger windows hide failures instead of fixing them, and what actually goes wrong inside a long-horizon run.
- Reliability that survives model upgrades: curate what the agent sees, manage its memory outside the window, and stop rebuilding your stack on every release.
Curation, not capacity, is the lever. Read it and you will stop blaming the model and start architecting what it sees, diagnose context rot before your users feel it, and hold your reliability through every upgrade, the one applied AI skill that does not expire in six months. Learn to spend the window.
For applied AI engineers, data scientists, and developers building retrieval augmented generation (RAG) pipelines, agentic RAG systems with rerankers, and long-running agents on the Model Context Protocol (MCP). Part of the Build Agents You Can Trust series, in The Verifier's Library.
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