Монадическое контекстное проектирование

Аннотация

Распространение больших языковых моделей (LLM) стимулировало переход к автономным агентам, способным к сложным рассуждениям и использованию инструментов. Однако современные архитектуры агентов часто строятся с использованием императивных, ad hoc подходов. Это приводит к созданию хрупких систем, страдающих от проблем с управлением состоянием, обработкой ошибок и параллелизмом. В данной статье представлена инженерия монадических контекстов (Monadic Context Engineering, MCE) — новая архитектурная парадигма, использующая алгебраические структуры функторов, аппликативных функторов и монад для создания формального фундамента проектирования агентов. MCE рассматривает рабочие процессы агентов как вычислительные контексты, в которых сквозные аспекты, такие как распространение состояния, обработка ошибок с прерыванием и асинхронное выполнение, управляются внутренне через алгебраические свойства абстракции. Мы демонстрируем, как монады обеспечивают надежную последовательную композицию, как аппликативные функторы предоставляют принципиальную структуру для параллельного выполнения и, что ключевое, как монадические трансформеры позволяют системно комбинировать эти возможности. Такой многоуровневый подход позволяет разработчикам строить сложных, устойчивых и эффективных ИИ-агентов из простых, независимо верифицируемых компонентов. Мы также расширяем эту структуру для описания Мета-агентов, которые используют MCE для генеративной оркестровки, динамически создавая и управляя рабочими процессами под-агентов через метапрограммирование. Страница проекта: 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.