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邢台学校网站建设价格,如何建立自己的电商平台,工业企业网站建设,wordpress博上下文工程是构建高效AI智能体的关键方法论#xff0c;针对大模型存在的上下文衰减和注意力预算限制。核心策略是使用最少但信息量高的token#xff0c;包括即时上下文检索、压缩和结构化笔记等技术应对长周期任务。通过精细管理系统指令、工具、外部数据和消息历史#xff…上下文工程是构建高效AI智能体的关键方法论针对大模型存在的上下文衰减和注意力预算限制。核心策略是使用最少但信息量高的token包括即时上下文检索、压缩和结构化笔记等技术应对长周期任务。通过精细管理系统指令、工具、外部数据和消息历史智能体可在有限上下文窗口下实现最佳性能成为超越传统提示词工程的重要演进方向。上下文工程是构建高效AI智能体的关键方法论。由于大模型存在上下文衰减和注意力预算限制需要谨慎管理系统指令、工具、外部数据和消息历史。核心策略是使用最少但信息量高的token如采用即时上下文检索、通过压缩和结构化笔记应对长周期任务。上下文工程与提示词工程为什么上下文工程对于构建强大的智能体至关重要高效上下文的结构上下文检索与自主智能检索长周期任务的上下文工程应对上下文污染的方法6.1 压缩6.2 结构化笔记6.3 子智能体架构上下文工程与提示词工程上下文工程可以看作是提示词工程的延伸。提示词工程说的是如何编写和安排对大模型的指令让模型更容易给出理想的结果。而上下文工程指的是在模型推理时怎样挑选和管理进入上下文的一整套信息这些信息不仅来自提示本身也包括各种可能以其他方式比如工具调用被放进上下文的内容。在用大模型做工程的早期大部分工作都集中在提示词上因为除了日常对话之外许多场景都需要专门为一次性分类或文本生成任务优化过的提示。顾名思义提示工程关注的核心是怎样把提示写得有效尤其是系统提示。但随着我们开始构建更强的智能体这些智能体需要在多轮推理和更长时间尺度下运作比如各种代码开发IDE光靠写提示词已经不够了我们还需要能管理整个上下文状态的策略包括系统指令、工具、Model Context ProtocolMCP、外部数据、消息历史等。一个在循环中运行的智能体会不断产出可能对下一轮推理有用的新信息而这些信息需要被持续整理和提炼。上下文工程关注的就是在上下文窗口有限的情况下从这一整套不断变化的内容里挑选出真正该放进去的部分可以说既是一门技巧也是一门方法论。相比于写提示这种相对独立的任务上下文工程是反复进行的每次要决定把什么内容交给模型时都要重新进行一轮整理和筛选。为什么上下文工程对于构建强大的智能体至关重要尽管大语言模型处理速度快能管理越来越多的数据但我们观察到它们和人类一样在达到一定程度时会出现注意力分散或混乱的情况。在“针捡干草堆”式的基准测试中研究发现了“上下文退化”的现象随着上下文窗口中的 token 数量增加模型从中准确回忆信息的能力会下降。虽然不同模型的衰减速度不同但几乎所有模型都会表现出这一特性。因此上下文必须被视为一种有限资源其边际效益会递减。就像人类的工作记忆有限一样大模型在解析大量上下文时也有一个“注意力预算”。每增加一个 token这个预算就会被消耗一部分因此需要更加仔细地挑选可以提供给模型的 token。这种注意力稀缺源于大模型的架构限制。大模型基于 Transformer 架构每个 token 都可以关注上下文中所有其他 token这意味着 n 个 token 会产生 n² 的两两关系。随着上下文长度增加模型捕捉这些两两关系的能力会被拉得很薄。此外模型的注意力模式是从训练数据分布中形成的而短序列通常比长序列更常见这意味着模型在处理全上下文依赖关系时经验不足专门参数也较少。模型在长上下文下仍然有很强能力但在信息检索和长程推理上可能不如短上下文时精确。因此要构建高效智能体必须进行谨慎的上下文工程。高效上下文的结构由于大模型的注意力预算有限良好的上下文工程意味着找到最少数量但信息量高的 token以最大化实现预期结果的可能性。System prompts应当非常清晰使用简单直接的语言以适合智能体理解的高度呈现信息。这里的“高度”指的是避免两种常见失败模式的最佳平衡。失败模式一在提示词中硬编码复杂、脆弱的逻辑来引导模型产生特定行为这种做法增加了系统脆弱性和维护难度。失败模式二提供过于模糊的高层指导无法给模型具体信号。最佳的高度应当兼顾这两者足够具体以有效引导行为同时又有一定灵活性为模型提供强有力的启发式规则来引导行为。在一个极端我们会看到脆弱的 if-else 硬编码提示而在另一个极端则是过于笼统的提示或者错误地假设双方有共享的上下文。可以将提示词分成不同的部分例如 background_information、、## 工具指南、## 输出说明 等并使用 XML 标签或 Markdown 标题等方式来区分这些部分。不过随着模型能力的提升提示的具体格式可能不再那么重要。工具让智能体能够与环境交互并在工作过程中引入新的上下文。由于工具定义了智能体与信息或行动空间的契约因此它们的效率非常重要不仅要返回 token 高效的信息还要促使智能体行为高效。我们经常看到的失败模式之一是工具集合过于臃肿覆盖过多功能或导致在选择使用哪种工具时出现模糊的决策点。如果人类工程师都无法明确指出在特定情况下应使用哪个工具那么 AI 智能体更不可能做得比人类好。提供示例也就是少样本提示是一个公认的最佳实践。如果在提示词中堆砌大量边缘案例试图将 LLM 在特定任务上应遵循的每条规则都体现出来并不推荐。应努力挑选一套多样化、典型的示例能够有效展示智能体的预期行为。我们对上下文各组成部分系统提示、工具、示例、消息历史等的总体建议是要谨慎、确保上下文信息充实同时保持紧凑。上下文检索与自主智能检索在anthropic另一篇文章《构建高效 AI 智能体》中曾强调过基于 LLM 的工作流与智能体之间的区别。智能体是循环中自主使用工具的大语言模型。许多 AI 原生应用在推理前会采用基于嵌入的检索方式提前获取重要上下文供智能体推理。随着智能体方法的发展团队越来越多地将这些检索系统与“即时上下文”策略结合使用。采用“即时上下文”方法的智能体会保持轻量级的标识符文件路径、存储查询、网页链接等并在运行时利用工具动态加载数据到上下文中。Anthropic 的智能体编程解决方案 Claude Code 就使用这种方式可以在大数据量上执行复杂数据分析。模型可以编写针对性查询、存储结果并使用 Bash 命令如 head 和 tail 分析大量数据而无需将完整数据对象加载到上下文中。这种方法类似于人类认知我们通常不会记住整个信息库而是通过文件系统、收件箱、书签等外部组织和索引系统按需检索信息。这些标识符引用的元数据还能高效地指导行为无论是显式提供的还是直觉性的信息。对于在文件系统中操作的智能体来说tests 文件夹中的 test_utils.py 文件与 src/core_logic/ 下同名文件的用途明显不同。文件层级、命名规则、时间戳等都提供了重要信号帮助人类和智能体理解信息的使用时机和方式。智能体可以逐层构建理解只在工作记忆中保留必要信息并通过笔记策略进行额外持久化。这种自主管理的上下文窗口让智能体专注于相关信息而不会被庞大但可能无关的信息淹没。需要权衡的是运行时探索比预取数据更慢而且需要有经验的工程设计确保 LLM 拥有正确的工具和启发式方法来有效导航信息空间。否则智能体可能因工具使用不当、追踪死胡同或未能识别关键信息而浪费上下文。在某些情况下高效的智能体可能会采用混合策略预先检索部分数据以加快速度同时根据需要进行自主探索。自主性“合适”程度的界限取决于任务。Claude Code 就采用这种混合模式CLAUDE.md 文件在上下文中初始加载而 glob、grep 等原语允许它在环境中即时检索文件有效规避过时索引和复杂语法树的问题。混合策略可能更适合内容不太动态的场景如法律或金融工作。随着模型能力提升智能体设计将倾向于让智能模型自主智能地行动人工干预逐渐减少。在这一快速发展的领域“做最简单可行的事情”仍然是基于 Claude 构建智能体的最佳建议。长周期任务的上下文工程长周期任务要求智能体在操作序列中保持连贯性、上下文一致性和目标明确并持续的行为这些任务的 token 数量可能超过 LLM 的上下文窗口。对于持续几十分钟到数小时的任务如大型代码库迁移或全面研究项目智能体需要特殊技术来绕过上下文窗口的限制。等待更大上下文窗口似乎是显而易见的策略但在可预见的未来不论上下文窗口大小都可能受到上下文污染和信息相关性问题的限制应对上下文污染的方法6.1 压缩压缩是指在对话接近上下文窗口极限时将其内容总结并用总结重启新的上下文窗口。压缩通常是上下文工程中提升长期连贯性的首要手段。核心在于以准确的方式提炼上下文窗口内容使智能体能够在性能下降最小的情况下继续工作。以 Claude Code 为例我们将消息历史传给模型总结并压缩最关键的细节。模型保留架构决策、未解决的 bug 和实现细节同时丢弃冗余工具输出或消息。智能体随后在压缩后的上下文加上最近访问的五个文件继续工作用户无需担心上下文窗口限制而保持连续性。压缩的关键在于选择保留和舍弃的内容。过度压缩可能导致丢失微妙但关键的上下文其重要性可能在后续才显现。工程师在实现压缩系统时应在复杂智能体轨迹上仔细调优提示。首先保证最大化召回确保压缩提示捕获轨迹中每条相关信息然后迭代提高精确度去掉冗余内容。6.2 结构化笔记结构化笔记或称智能体记忆是指智能体定期写笔记并存储在上下文窗口之外的记忆中。这些笔记可在之后重新调入上下文。这一策略提供了低开销的持久记忆。例如 Claude Code 创建待办事项列表或自定义智能体维护 NOTES.md 文件这种模式允许智能体在复杂任务中跟踪进度保持关键上下文和依赖关系否则在多次工具调用后会丢失。6.3 子智能体架构与其让一个智能体维护整个项目状态不如让专门的子智能体处理聚焦任务保持干净的上下文窗口。主智能体负责高层协调子智能体执行深入技术工作或使用工具检索相关信息。每个子智能体可能处理数万 token 的探索但只返回其工作的精炼总结通常 1,000–2,000 token。这种方式实现了明确的职责分离详细搜索上下文保留在子智能体内部而主智能体专注于综合分析结果。不同方法的选择取决于任务特性压缩适合需要频繁交互的任务笔记适合迭代开发、有明确里程碑的任务多智能体架构适合复杂研究与分析需要并行探索以获得收益。即便模型持续改进长时间交互中保持连贯性的挑战仍将是构建高效智能体的核心问题。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 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