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上下文工程(Context Engineering)
本文将上下文工程定位为 AI 智能体开发的关键学科，将大语言模型(LLM)比作操作系统，其中上下文窗口的功能类似于随机存取存储器(RAM)。详细阐述了四种核心策略：写入（通过暂存器/记忆模块外部保存上下文）、选择（检索相关上下文如工具/记忆）、压缩（通过摘要生成/修剪减少 token 数量）、隔离（将上下文拆分到子智能体或沙箱环境）。每种方法都针对特定挑战，如 token 限制和性能退化。文章重点…- 0
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AI 智能体的上下文工程：实用指南
本文深入探讨了 AI 智能体开发中的“上下文工程”这一新兴领域，将其视为传统提示词工程的自然演进。文章首先定义了上下文为 LLM 输入的所有 Token 集合，并指出工程目标是在 LLM 固有注意力限制下优化 Token 效用。它详细对比了提示词工程与上下文工程的区别，强调后者关注模型推理过程中所有信息的筛选与维护。文章剖析了 LLM 面临的“上下文衰减”和注意力预算限制，强调了高效上下文工程的重…- 0
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LLM开发
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