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AI的真正智能,不在提示词,而在上下文 你知道吗?现在做 AI 应用,Prompt Engineering 已经不够用了。真正的高手,都在研究 Context Engineering。 为什么会这样?当你让 AI Agent 自动调用工具完成任务时,每调用一次,对话记录就暴涨一次。轮数一多,上下文越来越长,模型反而更容易走神,给出不稳的答案。 行业报告已经反复指出一个事实:上下文越长,模型性能越差。可 Agent 任务动不动就几十上百轮,这个冲突必须正面解决。 答案就是 Context Engineering。核心思想只有一条:只给 AI 当下需要的信息。把无关的旧对话暂存到外部存储,随取随用,不要全塞回上下文。这样 Agent 每一步都能聚焦关键条件,决策更稳更快。 怎么落地?先把对话拆成结构化状态,比如目标、计划、已完成步骤、证据、阻塞点。工具调用要生成简短摘要,写清输入输出和影响范围。检索时只回放当前步骤必需的片段,其余内容放进记忆库或任务日志。必要时再按需拉取,别一股脑儿全贴过去。 这不是在炫技,而是为了交付质量。上下文管理做对了,同样的模型也能跑出更稳定的结果,成本更低,延迟更小,可复现性更好。 所以 2025 年,别再只卷 Prompt 了。把时间放在上下文管理上,把每一步的信息边界划清楚,让 Agent 在清爽的上下文里工作,你的系统会立刻不一样。 AI 真的聪明的时候,不是它会背多少提示词,而是我们把信息喂得刚刚好。#AI #Agent #上下文工程 #Prompt工程 #人工智能
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