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政务网站建设办法,商城网站建设公司爱问,wordpress自定义主页,沧州网络运营中心简介 Anthropic提出Context Engineering比Prompt Engineering更重要#xff0c;因AI工作记忆有限且存在上下文腐化问题。有效上下文管理需遵循三个原则#xff1a;系统提示恰到好处、工具设计高效、例子典型精炼。针对长任务#xff0c;可采用压缩、结构化笔记或多Agent架构…简介Anthropic提出Context Engineering比Prompt Engineering更重要因AI工作记忆有限且存在上下文腐化问题。有效上下文管理需遵循三个原则系统提示恰到好处、工具设计高效、例子典型精炼。针对长任务可采用压缩、结构化笔记或多Agent架构技术。未来AI应用开发将向动态管理、按需加载和分布式协作方向发展即使模型能力提升将上下文视为稀缺资源的原则不变。什么是Context EngineeringAnthropic说这比Prompt更重要Anthropic 的工程团队最近发了篇文章提出一个新概念Context Engineering上下文工程。他们的观点很明确构建 AI 应用的重点正在从怎么写提示词转向怎么管理上下文。什么是上下文工程Context上下文就是发给大模型的所有 token——系统提示、工具描述、历史对话、外部数据等等。传统的 Prompt Engineering 关注怎么写好提示词。但当 AI Agent 需要连续工作几小时、处理几十万字的信息时光写好提示词不够了你需要动态管理整个上下文。原因很简单AI 和人类一样工作记忆是有限的。研究发现随着上下文长度增加模型回忆信息的准确率会下降。这个现象叫context rot上下文腐化——就像人脑塞入太多信息后会记不清哪件事更重要。为什么会腐化技术原因在于 Transformer 架构每个 token 都要关注其他所有 token产生 n² 个配对关系。举个例子10 个 token 产生 100 个关系对1000 个 token 就是 100 万个。token 越多模型的注意力越分散。而且模型训练时短序列比长序列多得多它对处理超长上下文的经验不足。所以上下文必须被当作稀缺资源来管理。有效上下文的三个原则Anthropic 总结的核心原则是找到最小的高信号 token 集合最大化实现目标的可能性。具体来说1. 系统提示要恰到好处太详细会变成硬编码的 if-else 逻辑脆弱且难维护。太模糊又给不出有效指导。要找到金发女孩区间——既具体到能指导行为又灵活到能让模型自主判断。2. 工具设计要高效每个工具功能明确不重叠。如果人类工程师都分不清该用哪个工具AI 更做不到。Anthropic 说模糊的工具集是他们看到的最常见失败模式。3. 例子要典型而精炼不要试图覆盖所有边界情况而是提供几个多样化的典型例子。对 AI 来说例子就是一图胜千言的画面。从预加载到即时检索传统做法是预先把所有相关数据塞进上下文。现在的趋势是just in time策略——保存轻量级的索引文件路径、查询语句、网页链接需要时才动态加载。Claude Code 就是这么做的分析大型数据库时它不会加载完整数据而是写针对性的查询用head和tail命令分析结果。这像人类的认知方式——我们不会记住所有信息而是建立索引系统文件夹、书签、收件箱需要时再检索。更妙的是这些索引本身也提供信号。对于 AI一个叫test_utils.py的文件在tests文件夹里跟在src/core_logic里含义完全不同。文件夹层级、命名规范、时间戳都是重要的提示。长任务的三种技术对于跨越几小时的复杂任务Anthropic 开发了三种技术1. 压缩Compaction当对话接近上下文限制时总结内容用摘要开启新对话。Claude Code 会保留架构决策、未解决的 bug、实现细节丢弃冗余的工具输出。用户感觉不到中断任务继续进行。最简单的压缩是清除工具结果——一个工具调用完成后为什么还要保留原始输出2. 结构化笔记让 Agent 定期写笔记保存在上下文窗口之外需要时再读取。Anthropic 举了个有趣的例子让 Claude 玩《宝可梦》游戏。AI 会自动记录过去 1,234 步我一直在 1 号道路训练宝可梦皮卡丘已经升了 8 级目标是 10 级。它还会画探索过的地图、记录解锁的成就、总结哪些攻击对不同对手最有效。即使上下文重置AI 读取笔记就能继续多小时的训练或探索任务。没有任何提示词告诉它该记什么它自己学会了做笔记。3. 多 Agent 架构主 Agent 负责高层规划子 Agent 处理具体任务。每个子 Agent 可能用几万个 token 深度探索但只返回 1,000-2,000 字的摘要给主 Agent。这样主 Agent 保持清晰的全局视野子 Agent 负责深入细节。Anthropic 的研究系统就是这样构建的在复杂研究任务上表现明显好于单 Agent 系统。选择哪种技术Anthropic 给出了建议需要大量对话往复的任务 → 用压缩有清晰里程碑的迭代开发 → 用笔记需要并行探索的复杂研究 → 用多 Agent核心启示这篇文章透露的趋势很明显从静态到动态不再是一次性准备好所有信息而是动态管理信息流从全量到按需不是把所有数据都塞进去而是按需加载从单体到分布复杂任务用多 Agent 协作而不是一个 Agent 硬撑最有价值的观点是“即使模型能力不断提升把上下文当作宝贵的有限资源来管理仍然是构建可靠 Agent 的核心。”这就像编程中的内存管理——无论硬件多强大优化内存使用永远重要。唯一的区别是随着模型变聪明它们需要的人工管理会越来越少自主性会越来越强。但把上下文当作稀缺资源这个原则不会改变。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】