Monadische Kontext-Engineering

papers.abstract

Die Verbreitung von Large Language Models (LLMs) hat einen Wandel hin zu autonomen Agenten katalysiert, die zu komplexem logischen Schlussfolgern und Werkzeuggebrauch fähig sind. Jedoch werden gegenwärtige Agentenarchitekturen häufig nach imperativen, ad-hoc-Mustern konstruiert. Dies resultiert in spröden Systemen, die von Schwierigkeiten im Zustandsmanagement, Fehlerbehandlung und Nebenläufigkeit geplagt werden. Dieses Papier stellt Monadic Context Engineering (MCE) vor, ein neuartiges Architekturparadigma, das die algebraischen Strukturen von Funktoren, applikativen Funktoren und Monaden nutzt, um eine formale Grundlage für das Agentendesign zu schaffen. MCE behandelt Agenten-Workflows als computationale Kontexte, in denen übergreifende Belange – wie Zustandspropagierung, abbrechende Fehlerbehandlung und asynchrone Ausführung – intrinsisch durch die algebraischen Eigenschaften der Abstraktion verwaltet werden. Wir demonstrieren, wie Monaden robuste sequentielle Komposition ermöglichen, wie Applikative eine prinzipielle Struktur für parallele Ausführung bereitstellen und, entscheidend, wie Monad-Transformatoren die systematische Komposition dieser Fähigkeiten erlauben. Dieser geschichtete Ansatz ermöglicht es Entwicklern, komplexe, widerstandsfähige und effiziente KI-Agenten aus einfachen, unabhängig verifizierbaren Komponenten zu konstruieren. Wir erweitern dieses Framework weiter, um Meta-Agenten zu beschreiben, die MCE zur generativen Orchestrierung nutzen und durch Metaprogrammierung dynamisch Sub-Agenten-Workflows erstellen und verwalten. Projektseite: https://github.com/yifanzhang-pro/monadic-context-engineering.

English

The proliferation of Large Language Models (LLMs) has catalyzed a shift towards autonomous agents capable of complex reasoning and tool use. However, current agent architectures are frequently constructed using imperative, ad hoc patterns. This results in brittle systems plagued by difficulties in state management, error handling, and concurrency. This paper introduces Monadic Context Engineering (MCE), a novel architectural paradigm leveraging the algebraic structures of Functors, Applicative Functors, and Monads to provide a formal foundation for agent design. MCE treats agent workflows as computational contexts where cross-cutting concerns, such as state propagation, short-circuiting error handling, and asynchronous execution, are managed intrinsically by the algebraic properties of the abstraction. We demonstrate how Monads enable robust sequential composition, how Applicatives provide a principled structure for parallel execution, and crucially, how Monad Transformers allow for the systematic composition of these capabilities. This layered approach enables developers to construct complex, resilient, and efficient AI agents from simple, independently verifiable components. We further extend this framework to describe Meta-Agents, which leverage MCE for generative orchestration, dynamically creating and managing sub-agent workflows through metaprogramming. Project Page: https://github.com/yifanzhang-pro/monadic-context-engineering.