एक हफ्ते में तय हुए AI एजेंट डेवलपमेंट के 6 सिद्धांत

जैसे ही 2026 शुरू हुआ, Context Engineering बन गया AI की दुनिया का सबसे गर्म विषय।

बात साफ है: अगर आप AI एजेंट बना रहे हैं और ये सिद्धांत नहीं जानते, तो 2026 में आप पीछे रह जाएंगे। यहाँ वह सब कुछ है जो वैश्विक AI समुदाय ने सिर्फ एक हफ्ते में स्थापित किया।

Context को Static नहीं, Dynamic तरीके से चलाएं

Static context का जमाना खत्म हो चुका है।

• Manus: File system को externalized memory के रूप में इस्तेमाल करता है, सिर्फ URLs और paths रखता है जबकि जरूरत पड़ने पर पूरा content restore कर लेता है। KV-Cache hit rate ही मुख्य मापदंड है
• Cursor: Dynamic Context Discovery लाया, जिसने MCP tool descriptions को folders में sync किया और token usage में 46.9% की कटौती की
• Context7: Server-side reranking ने context tokens में 65% की कमी की, latency में 38% की, और वास्तव में output quality भी बेहतर हो गई

जब आपका context एक जीवंत, सांस लेती हुई system बन जाता है जो जरूरत के अनुसार information को load और unload करता है, तो आप उन tokens के लिए भुगतान करना बंद कर देते हैं जिनकी आपको जरूरत नहीं है - और model उसी पर focused रहता है जो महत्वपूर्ण है।

Planning ही सब कुछ है

जो agents अस्पष्ट निर्देश लेकर तुरंत execute करना शुरू कर देते हैं, वे fail हो जाते हैं।

• Claude Code का AskUserQuestionTool: एक consultant की तरह user का interview करता है, एक भी line of code लिखने से पहले targeted questions पूछकर requirements की clarity को maximize करता है
• Plan Mode: Execution से पहले एक markdown file में plan लिखता है। 80% outcome planning stage पर ही तय हो जाता है

सबसे बेहतरीन AI-assisted code बेहतर prompts से नहीं आता। यह बेहतर plans से आता है।

Tools को Bash और Code Generation के इर्द-गिर्द Design करें

Custom tools बनाने से पहले, Bash और Codegen पर विचार करें।

• Bash: Composable है, context पर हल्का है, और मौजूदा software तक instant access देता है - ffmpeg, jq, grep, और हजारों और
• Codegen: इसके core में API composition है। मौसम पूछिए और agent एक script लिख देगा जो सीधे Weather API को call करती है

Trade-off यह है: Custom Tools (stable, high context cost) बनाम Bash (composable, discovery time चाहिए) बनाम Codegen (flexible, execution time ज्यादा)।

Loop को अपनाएं

पहली बार में perfect results की उम्मीद न रखें।

• Claude Code की Ralph Wiggum skill और Recursive Language Models (RLM): Self-correction loops को maximize करना ही quality की कुंजी है
• जितना ज्यादा task verifiable होगा, यह उतना ही बेहतर काम करता है। अगर आप output को validate कर सकते हैं, तो आप perfection की ओर iterate कर सकते हैं

Single-shot prompting एक जाल है। AI agents की असली शक्ति तब उभरती है जब उन्हें try करने, fail होने, evaluate करने, और फिर से try करने की इजाजत मिलती है।

Multi-Model Strategy अपनाएं

एक ही model से सब कुछ solve करने की कोशिश अकुशल है।

• Claude Opus 4.5: End-to-end planning और complex development
• Gemini 3 Pro: Frontend implementation, बड़े पैमाने पर document processing
• GPT-5.2: Debugging और abstract reasoning
• Speed और specialization दोनों के लिए प्रत्येक task के लिए sub-agents को optimal model पर route करें

कोई भी single model हर चीज में excel नहीं करता। जीतने की strategy है model routing - प्रत्येक task को उस model से match करना जो उसके लिए सबसे उपयुक्त है।

Layered Memory से State को Manage करें

Task progress और errors को systematically manage किया जाना चाहिए।

• Manus का todo.md: Context के अंत में बार-बार goals insert करता है ताकि “lost-in-the-middle” समस्या solve हो
• Memory separation: Short-term (working context), medium-term (session history), long-term (file system)
• Failed actions और stack traces को retain करना model को वही गलतियाँ दोहराने से रोकता है

Structured memory के बिना, agents भटक जाते हैं। इसके साथ, वे sessions में knowledge को compound करते हैं।

निष्कर्ष

2026 में, हम उन agents से आगे बढ़ चुके हैं जो केवल questions का जवाब देते हैं या simple workflows को automate करते हैं। अब हम ऐसे agents बना रहे हैं जो असली, जटिल काम करते हैं।

ये छह सिद्धांत पहले से ही Manus, Cursor और Claude Code द्वारा production में validate किए जा चुके हैं। अगर आप इन्हें लागू नहीं करते, तो आपके competitors करेंगे।