Context Engineering：概念与技术实现 Context Engineering：概念与技术实现深度解析 #langchain #rag #agent #llm #ai

Context工程方法

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发布时间：2025-10-25 12:57

马克的技术工作坊

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高级Context工程【🎯高级上下文工程核心揭秘】8月26日YC分享干货总结！🔥
✨关键发现：
语言模型本质是“输入-输出tokens”的函数，但上下文越长，任务准确度反而下降！解决方案是——Context is everything（上下文即一切）！
🚀核心洞见：
通过「子Agent」机制将上下文优化拆分为独立工具！
▸ 保证信息正确性、完整性
▸ 压缩上下文体积
▸ 实现链路可追踪
让主Agent专注执行，子Agent负责上下文提纯，双线协同精准度飙升！
💡进阶策略：
1️⃣ 人类对齐计划：AI执行前需与人类思想校准
2️⃣ 分层处理：将Research/Planning/Execution分层用子Agent处理
3️⃣ 流程闭环：人类审核→子Agent清洗上下文→主Agent执行→人类复核
🌟金字塔优先级：
最顶层——AI执行前的人类思想对齐才是王道！
#AI #上下文工程 #YC干货 #Agent架构 #LLM优化 #人工智能进阶
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上下文工程Context Engineering到底怎么搞？本视频深入探讨上下文工程(Context Engineering)这一大模型应用关键技术，并详细剖析MemGPT与Letta两个前沿解决方案的工作原理。传统大模型受限于固定上下文窗口，而这些创新技术通过精巧的记忆管理机制，实现了长期记忆、动态上下文压缩和高效信息检索。我们将系统讲解：上下文工程的核心挑战与解决思路、MemGPT的外部记忆架构设计、Letta的轻量级注意力机制、如何实现有效的上下文压缩与检索、以及这些技术在实际应用中的部署策略。无论你是开发者、研究人员还是对AI应用感兴趣的爱好者，都能从中获取实用的技术洞见。
#上下文工程 #ContextEngineering #MemGPT #Letta #大模型 #AI记忆 #长期记忆 #注意力机制 #LLM #上下文窗口 #GPT #记忆管理 #AI技术 #提示工程 #大语言模型 #知识检索
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想让AI更好用上下文工程了解一下 AI大神Karpathy又带火了一个新词上下文工程（context engineering），刚好我这两天也在跟同事密集地讨论系统提示词和大模型的记忆。上下文的概念，还是很重要的，用户提示词、系统提示词、长期记忆、短期记忆、RAG的资料、工具的调用，这些都是大模型的上下文。想让AI给你更准确的回应，上下文要重点关注下。#上下文工程 #ContextEngineering #Karpathy #提示词工程
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让大模型的输出效果好5倍！-上下文工程教程01之简单提示除开大模型本身，上下文工程或许是决定最终应用效果和商业价值最重要的技能。
如果说提示工程 (Prompt Engineering) 是 “你对模型说的话” ，那上下文工程 (Context Engineering)就是“模型能看到的所有其他信息”
这期我们首先从上下文工程中的，提示词工程，而且是从提示词工程中最简单和最常用的简单提示词开始，包括示例、记忆、检索、工具、状态、结构化输出。这期我们首先从上下文工程中的，提示词工程，而且是从提示词工程中最简单和最常用的简单提示词开始。
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