# هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي

> يرى Abdul Osama (عبدول أسامة) أن تكرار شرح المشروع في كل محادثة لم يعد أفضل طريقة للعمل مع وكيل ذكاء اصطناعي. فبدل التركيز على صياغة الطلب وحدها، يقترح تجهيز الوكيل بالمعلومات ذات الصلة عن المشروع، ثم توجيه طلب مختصر إليه.

- عبدول أسامة (Abdul Osama) — الذكاء الاصطناعي والتسويق والأعمال بالعربي
- 5 أكتوبر 2026
- URL: https://abdulosama.com/feed/context-engineering-for-ai-agents
- Video: https://abdulosama.com/feed/video/124
- Instagram: https://www.instagram.com/reel/DaDkND9MhPD/

## أهم النقاط

- الفكرة ليست ترك التعليمات، بل تجنّب شرح المشروع من البداية في كل مرة.
- هندسة السياق تعني اختيار معلومات المشروع الملائمة للمهمة.
- قد يحتاج العمل التسويقي إلى معلومات عن العلامة والجمهور والسوق والأهداف.
- قد يحتاج العمل البرمجي إلى الشيفرة وهيكل المشروع وحلول المشكلات السابقة.
- نافذة السياق الكبيرة لا تمنح الوكيل وصولًا تلقائيًا إلى بياناتك.

## الإجابة المختصرة

لا يقصد عبدول أسامة التوقف عن إعطاء الذكاء الاصطناعي تعليمات، بل التوقف عن بدء كل طلب من الصفر. فهندسة السياق، أو context engineering، تعني اختيار معلومات المشروع ذات الصلة وإتاحتها لوكيل الذكاء الاصطناعي كي يفهم الطلب في ضوئها، بدل الاعتماد على صياغة prompt متقنة وحدها.

> بدل ما تبدأ كل محادثة من الصفر، يبقى فيه سياق كامل للمشروع. — عبدول أسامة

## من كتابة الطلب إلى تجهيز السياق

كانت هندسة الطلبات، أو prompt engineering، تركز على طريقة كتابة التعليمات للنموذج. أما وكيل الذكاء الاصطناعي، أو AI agent، فهو نظام يستخدم النموذج لإنجاز مهام بالاعتماد على التعليمات والسياق والموارد المتاحة له. يوضح عبدول أن فائدة الوكيل تظهر حين يعرف ما يكفي عن المشروع قبل أن تطلب منه حل مشكلة أو كتابة بريد إلكتروني أو إعداد خطة تسويقية.

| أسلوب العمل | ما يعتمد عليه الرد |
| --- | --- |
| محادثة تبدأ من الصفر | الطلب الحالي وما تشرحه أثناء المحادثة |
| وكيل مُجهَّز بسياق المشروع | الطلب الحالي مع معلومات المشروع ذات الصلة |

يقترح عبدول أن يشمل السياق، بحسب المهمة، وثائق المشروع، وهوية العلامة التجارية، والجمهور المستهدف، والمحادثات السابقة مع العملاء. وفي المشاريع البرمجية، يضيف الشيفرة وهيكل المشروع والمشكلات السابقة وكيفية حلها. ويمكن أن تشمل المعلومات المناسبة للسياق أيضًا السوق والمنافسين والتسعير والأهداف.

المقصود ليس تحميل كل ما لديك دفعة واحدة، بل اختيار ما يرتبط بالمهمة. بهذه الطريقة، يصبح طلب مثل «اكتب هذا البريد الإلكتروني» مرتبطًا بواقع المشروع لا بقالب عام.

## بالأرقام

- يقارن عبدول بين الاعتماد على كتابة prompts في 2024 أو 2025 وطريقة العمل التي يدعو إليها في 2026.
- يذكر أن نافذة السياق في بعض النماذج قد تصل إلى مليون token أو أكثر؛ وهذه ليست قدرة ثابتة لكل نموذج.

## خلفية

نافذة السياق، أو context window، هي مقدار النص والمعلومات الذي يستطيع النموذج التعامل معه ضمن طلب واحد وفق حدوده التقنية. واتساعها لا يعني أن الوكيل يعرف ملفاتك أو محادثات عملائك تلقائيًا؛ بل يجب إتاحة ما يلزم له مع مراعاة الصلاحيات والخصوصية.

## ماذا تفعل الآن؟

ابدأ بتحديد المهمة، ثم اختر الوثائق والمعلومات اللازمة لها فقط. يذكر عبدول ChatGPT، وهو مساعد ذكاء اصطناعي للمحادثة، وClaude، وهو مساعد ذكاء اصطناعي آخر، ضمن أمثلة الأدوات التي يمكن تعلّم تطبيق هندسة السياق معها.

## أسئلة وأجوبة

### هل يقصد عبدول التوقف تمامًا عن كتابة prompts؟

لا. يقصد أن الطلب وحده أقل فائدة من طلب مدعوم بسياق المشروع المناسب.

### ما الفرق بين prompt engineering وcontext engineering؟

تركز الأولى على صياغة التعليمات، بينما تركز الثانية على تجهيز المعلومات ذات الصلة التي تساعد النموذج على فهم المهمة ضمن واقع المشروع.

### ما المعلومات التي يقترح إتاحتها للوكيل؟

يذكر الوثائق، والعلامة التجارية، والجمهور، ومحادثات العملاء؛ ويضيف للمشاريع البرمجية الشيفرة وهيكل المشروع والمشكلات التي حُلّت سابقًا. يُختار منها ما يلائم المهمة.

### هل يعرف AI agent بيانات المشروع تلقائيًا؟

لا. وهذه معلومة خلفية مهمة: لا بد من إتاحة البيانات المناسبة له، وفق الصلاحيات ومتطلبات الخصوصية.

## المصادر والأدوات المذكورة

- [ChatGPT](https://chatgpt.com)
- [Claude](https://claude.ai)

## النص الكامل للفيديو

مشكلتك إنك لسه بتكتب prompts في 2026. في 24 أو 25 كان ده الطبيعي. كنا بنتعلم prompt engineering، وإزاي تكتب prompt حلو. كل كلمة كانت محسوبة، وكل سطر كان لي معنى، وكان فيه تكنيكس لكتابة الprompt إلى آخره. وده كان الطبيعي، لأنه وقتها الـ AI كان بيعتمد بشكل كبير على اللي إنت بتقولهوله بس. دلوقتي الدنيا اختلفت. إحنا أصلاً ما بقيناش بنكلم chat bot. إحنا بقينا بنتعامل مع AI agent. والفرق كبير. الagent مش المفروض كل مرة تفتح له chat جديد، وتشرح له إنت عايز إيه منه من الأول. المفروض يبقى فاهم المشروع أصلاً. المفروض الagent بتاعك يبقى قاري documentation، عارف الbrand، عارف الجمهور المستهدف، وعارف المحادثات اللي حصلت مع العملة بتوعك حديثاً وزمان. لو المشروع بقى برمجي، المفروض كمان يبقى عارف الكود بتاعك، هيكل المشروع، المشاكل اللي حصلت قبل كده وإنت حلتها إزاي. يعني بدل ما تبدأ كل محادثة من الصفر، يبقى فيه سياق كامل للمشروع. أي طلب تقولهوله، يفهمه في ضوء السياق ده. وده ممكن لأن النمازج دلوقتي بقت عندها سياق ضخم جداً. بعندها حاجة اسمها الcontext window، بيوصل لمليون token أو أكتر. وده الفرق ما بين الagent وما بين chat بيفتكر بس الconversation ده شوي مع شوي training زمان عملنهوله على المعلومات العامة. ساعتها لما تكتب للagent بتاعك اللي عارف سياق المشروع حل المشكلة دي أو اكتب الemail ده أو اعمل خطة تسويقية فهو مش بس واخد أمرك، هو واخد أمرك زائد السياق بتاع المشروع. وبالتالي هو يقدر يعمل لك حاجة فيها الprompt بتاعك زائد السياق فيطلع لك حاجة customized. ماشي على السوق اللي انت شغال فيه، المنافسين والتسعير والأهداف فيطلع لك نتيجة مبنية على واقع مشروعك. مشروعك مش template بتاع chat GPT بيطلعه لأي حد. السر الحقيقي دلوقتي ما بقاش فيه الprompt engineering هو بقى في حاجة جديدة اسمها الcontext engineering لأنه برضو الcontext engineering مش أنك تديله كل حاجة عندك وخلاص أنك تديله الحاجات relevant اللي يقدر على أساسها بكلمة واحدة يطلع لك اللي انت عايزه بالضبط. لو عايز تتعلم إزاي تعمل context engineering صح على chat GPT أو cloud أو الAI agency الopen source بتاعك فردوا بقى تعليق وأبعتولك على الخاص. أنا عبدالله سامة تابعوني عشان تعرفوا كل جديد في الذكاء الصناعي والتسويق.

---
كُتب هذا النص بمساعدة الذكاء الاصطناعي من الفيديو.