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Next蔡蔡10月前
第20课：四种方法，让Cursor不那么“健忘 在多轮对话后，如果大家发现Cursor写的代码开始不尽人意，那么很可能是对话超出上下文限制了。 . 上下文限制是AI模型的通病之一，即使Cursor官方人员也表示他们还没找到针对“无限上下文”的解决方案。所以今天这条视频，并不是，也没有能力从根本上解决这个问题，而是给大家分享四种增强上下文管理的方法，让Cursor不那么“健忘”： . 方法一：Summarized Composers 方法二：Optional Long Context 方法三：README.md记录项目信息 方法四：Notepads保存常用逻辑 . 我们第21课见 ~
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磊叔的AI成长手记5月前
号称Cursor替代者，Kiro有多强？又如何下载？ #AI应用 #AI成长手记 #AI
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程序员鱼皮5月前
谷歌新AI工具杀疯了？Gemini CLI 抢先实测 免费，但好像有点坑……？#AI工具 #Gemini #Google #编程语言 #程序员
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清华姜学长4月前
别再琢磨提示词了！上下文工程才是王道 别再琢磨提示词了！上下文工程才是王道 #大模型 #AI智能体 #人工智能 #提示词 #上下文工程
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【俗人六哥】Ai企业获客盈利系统1年前
终于找到了解决gpt偷懒或忘掉上下文的方法，你可以尽情的和他聊天了#claude3 #ChatGPT
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大模型算法工程师老霍3周前
上下文隔离最佳架构—多agent架构 #人工智能 #大模型 #ai #程序员 #大模型应用
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Kiroswitch4天前
每天认识一款黑科技软件 第116期～kiroswitch Kiro无限续杯 | 独享550额度 | Cursor最完美平替无限续杯方案
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AI超元域4月前
🚀Claude Code重磅推出Sub agents功能 🚀Claude Code重磅推出Sub agents功能！轻松实现任务专业化和模块化！三分钟完美复现Kiro工作流，规范驱动开发时代正式到来！从Vibe Coding到spec-driven软件开发！ 🚀🚀🚀视频简介： ✅【保姆级教程】开发神器！手把手教你用Claude Code Sub Agents复现Kiro的Spec-driven编程，体验亚马逊Kiro同款规范驱动开发，挑战Vibe Coding！ 🚀 本期视频详细演示了Claude Code最新版Sub Agents功能的完整使用方法！这一革命性更新让AI编程进入专业化团队协作模式，每个Sub Agent都拥有独立的专长领域和沙箱环境。 💡 核心亮点： 三步快速创建专业化agent（代码审查、需求文档、项目管理） 完美复现亚马逊Kiro的Spec-driven AI编程工作流 独立上下文窗口避免信息污染，支持MCP工具调用 跨项目共享和团队协作，实现一致性开发标准 🎯 实战演示： 从零开始创建三个专业agent，完成to-do list项目的完整开发流程：项目初始化→功能规划→架构设计→代码实现，告别传统的Vibe Coding模式！ 🔥🔥🔥时间戳： 00:00 开场介绍 - Claude Code Sub Agents功能概述和专业化优势 01:11 安装使用 - Claude Code最新版安装和VS Code中快速启动方法 01:52 创建管理 - 代码审查agent创建流程和配置文件详解 03:32 实战测试 - 调用code reviewer分析Python项目代码演示 03:53 从零创建 - 手把手教你创建产品需求文档生成agent 05:20 PRD演示 - 使用自定义agent生成完整电商APP需求文档 05:53 Kiro复现 - 亚马逊Kiro的Spec-driven AI编程工作流原理解析 07:01 三agent创建 - 项目指导架构师、软件架构师、软件工程师agent构建 08:41 项目初始化 - 使用第一个agent创建to-do list项目指导文件 09:20 功能规划 09:54 代码执行 10:15 成果展示 #ClaudeCode #subagents #kiro #ai编程 #cursor
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杨博士说AI2月前
基于智能体的上下文工程 #AI #上下文工程 #智能体 #大模型
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晓辉博士5月前
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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LLM-X-Factors3周前
告别上下文爆炸：Anthropic重构Agent开发？ 你是否也为AI Agent那惊人的API账单和无法忍受的响应速度而头疼？Anthropic最新的“Advanced Tool Use”更新，号称能节省85%的Token，但这背后远不止“省钱”那么简单。 本期视频，我们将深入剖析这次更新如何用“Tool Search”和“Programmatic Tool Calling”彻底重构Agent的开发逻辑，从“背着背包干活”变为“随用随查、代码执行”。同时，我们也将直面开发者社区的尖锐争议：这是解决根本问题的架构革新，还是另一种形式的“厂商锁定”？我们是否从一开始就错了？JSON Schema是必备，还是累赘？GraphQL会不会是那个被低估的终极答案？ 最终，所有开发者都将面临一个核心抉择：是选择官方的便利，还是坚守架构的掌控权？ #aiagent #大模型 #科技 #AI #anthropic @LLM-X-Factors
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K森动画1周前
如何速成一套高质量提示词？ #AI #提示词 #上下文 #AI新星计划 #Gemini
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清华姜学长6月前
AI根本无记忆！一条视频搞懂 大模型上下文窗口！ AI根本无记忆！一条视频搞懂 大模型上下文窗口！#AI #上下文 #GPT4 #模型上下文 #ChatGPT
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清华鑫哥讲AI智能体4月前
5分钟讲透硅谷爆火的「上下文工程」到底是什么？ 硅谷上个月开始「上下文工程」突然爆火，与提示词工程有何区别？为什么被认为是AI大模型的未来？#AI智能体 #coze智能体 #提示词工程 #上下文工程 #上下文工程是什么
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这就是葛老师5月前
阅读理解如何联系上下文#葛老师 #小学语文 #阅读理解 #联系上下文
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凡人AI联盟6月前
Kontent 模型介绍：上下文理解新突破 Kontent 模型介绍：上下文理解新突破 #AI聚集地 #Flux #上下文 #生图 #简单易学
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lover4天前
圣诞节梦女陪伴感接入微信web速通教程#教程来了 #聊天记录 #不可思议 #圣诞节 #梦女
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凹凸曼先生1周前
轻松学会Ai编程！小白就能用的Ai编程大法！对对碰概率！ Ai编程软件对比，Trae VS Kiro，#ai编程 #Trae #Kiro #亚马逊云科技#对对碰
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AI随风6天前
AI编程2025总结2️⃣：Cursor常用十个技巧 本文将对 Cursor技巧进行总结： 一、Agent 与 Editor 界面模式 二、Cursor 官方Composer1 模型 三、自定义模型 四、Agent/Plan/Debug/Ask 四种模式 五、浏览器（Browser） 六、Rules及上下文 七、 mcp 八、WorkTree 九、多模型 十、Commands #AI编程 #Cursor #AI编程工具
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阿涅丝AI笔记5月前
大模型“失忆症”揭秘🧠上下文越长越糊涂？ #上下文工程#Agent#LangChain#AI智能体#Prompt工程师
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jesse-自然智群（成都团队招人）2周前
代码执行mcp工具，解决上下文爆炸问题 #claude #大模型 #mcp工具
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博弈2周前
通过6张2080ti22G版本，使用llama.cpp运行GLM-4.5-Air-Derestricted，128K上下文占用显存120G左右，大模型去除限制，智商已达最高，使用vscode插件roo code对通过newapi进行对接大模型的api调用，可达30token/s以上，当上下文占用50%时，速度降为10token/s左右，跑满128K，在8token/s左右，对做T程序进行了长达5个月的模拟，程序版本更新为V0.01.041，新增利润统计显示功能，已实现稳定盈利，月2-3%收益，年化20%-30%收益，3年可翻倍本金，最大回撤资金不超过5%，下一步将对接qmt实时显示数据，自动化做T，实现桌面版程序，预计6个月后开启实盘挑战#大模型 #2080ti #做T
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GPT5社区5天前
上下文工程的两个核心机制#干货分享 #知识分享 #ai #ai工具 #效率
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Leeka讲RPA7月前
0成本解锁地表最强AI编程助手！ 💻被Cursor收费劝退的程序媛狂喜！！ 终于找到免费平替天花板Augment 还是Claude3.7sonnet 和OpenAI 的 o1 内核+超强长代码理解 今天连人带教程打包送你们👇 ✨为什么我连夜安利Augment？ ✅ 免费！免费！免费！（说三遍） ✅ 直接调用Claude3.7-Sonnet 和o1 ✅ 3000行代码秒解析不卡顿 ✅ 手残党也能做游戏 我是Leeka，一位爱用影刀搞副业的同时在做AI编程的RPA老师 #cursor #编程 #AI编程 #代码 #网页设计
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懂生活的马六1年前
理解Linux进程管理：创建、终止和调度进程 #科技 #it #理解Linux进程管理：创建、终止和调度进程
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斯坦福机器人庞博士Leo5月前
硅谷最新的上下文工程和Dobby通用智能体使用指南 硅谷最新的Context Engineering上下文工程是什么？它为什么代替了Prompt Engineering？这也是Dobb通用智能体的四大核心之一。Dobby和Manus有何不同？Dobby的使用指南的技巧 #上下文工程 #智能体 #AI #ContextEngineering #Dobby
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欣爸AI教育6月前
豆包加菁忧网如何高效刷英语#学习 #中考
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森哥·AI产品创业者1月前
AI应用的长上下文爆内存？ 有新答案告诉你！ #上下文工程 #提示词工程 #大模型 #AI应用 #RAG
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众创AI1周前
上下文工程：从对话到上下文工程 AI大模型开发零基础入门到精通，彻底掌握AI全栈技术，全程干货，通俗易懂 #AI大模型 #大模型微调 #RAG #智能体 #Agent
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AIGCLINK5月前
拥有百万token上下文、可处理多模态的AI程序员来了 GEMINI CLI：拥有百万token上下文、可处理多模态的AI程序员来了，轻松集成支持mcp工具调用#geminicli #gemini #ai程序员 #claudecode #google
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写故事的Cathy8月前
新手写小说怎么快速拆书和仿写？#写小说 #写小说技巧和方法 #追妻火葬场小说 #创作者中心 #创作灵感
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磊叔的AI成长手记5月前
上下文工程爆火，提示工程就失宠了？ #AI应用 #AI成长手记 #AI
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AI酋长Andy5天前
给 URL 加个前缀 就能直接拿到干净文本？Jina Reader 是 2025 年最受开发者欢迎的‘轻量级’工具。它没有复杂的配置，就是简单粗暴地把任何复杂的网页（甚至包含 Flash、Canvas 的）变成 LLM 能读懂的文字#AI #Agent #大模型 #人工智能
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不读500篇AI论文不罢休的蒂普榭尔7月前
transformer的上下文学习能力 #transformer #深度学习 #机器学习 #人工智能 #上下文学习
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leenotes4月前
#GPT-5 #openAI #AI 如果AI的上下文窗口是400K tokens（即40万tokens），差不多能一次性“记住”并处理这样一本800页的厚书，甚至还能额外容纳一些对话内容，处理长文本的能力会很实用。
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开源项目盘点1周前
Claude无限对话神器！永久记忆+95%压缩，随便聊 用 95% 压缩率突破上下文墙，实现 20 倍超长会话能力！#开源 #GitHub #Claude #AI新星计划 #效率神器
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T8star.Aix8月前
Ai绘画进阶158-一致性技术再突破！字节跳动开源UNO！通过diffusion transformer的上下文解锁更多可控性详细测评-T8 Comfyui教程 #AI #人工智能 #uno #Flux #comfyui
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Igor Udot 吴一格4月前
notebooklm 可以生成内容总结的视频了 notebooklm升级了，现在按照你的内容可以生成像纪录片风格的上下文视频 #notebooklm #rag #ai #谷歌 #ai视频制作
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AI产品果果姐4天前
AI产品经理必学，AI上下文工程到底是什么？#ai产品经理 #ai产品经理学习 #上下文工程 #agent #干货分享
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赋能创新家4天前
上下文工程！ 上下文工程的新型AI开发范式，旨在通过结构化和编排化的上下文处理，解决传统“直觉编码”在可靠性和规模化上的不足。为了实现这一目标，作者引入了名为 Inngest 的开源框架，该框架作为核心引擎，能够提供具有持久性的多步工作流、自动重试以及状态管理功能。
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AI酋长Andy2周前
每天半小时 AI 知识｜AI 总 “记不住”？ Context Window 上下文窗口实用避坑技巧，运营必备
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Hi 果粉10月前
阿里AI接入Siri，体验感拉满！ #通义千问接入Siri #阿里巴巴AI #通义千问
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Yuvison老杨同学4月前
上下文信息在哪里，Agent才会在哪里 90%的Agent产品注定失败，是因为它们的运行环境、运行场景根本没有丰富的上下文。#Agent #AI智能体 #上下文工程 #AI产品 #AI工具
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未来博士wepon5月前
从提示词到上下文工程 最近AI圈有篇很火的文章，提出了一个新概念：上下文工程。意思是，以前大家都在研究怎么写提示词（Prompt Engineering），但现在，这种做法已经不够看了。更大的格局，是研究怎么给大模型提供完整、精准、结构清晰的上下文——也就是所谓的Context Engineering。 Karpathy、Shopify CEO都转发支持，算是直接把这个概念打入主流视野了。那我为什么觉得这个事值得聊？因为这不是一个高高在上的概念，而是一个人人都用得上的方法。尤其是在智能体（Agent）越来越普及的当下，构建上下文的能力，会直接决定你用AI的上限。#人工智能 #大模型 #上下文工程 #提示词
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李老师讲语文2周前
阅读理解中联系上下文解释加点字词，是不是经常遇到，记住这4种方法，轻松解决！#阅读理解 #阅读理解答题技巧 #联系上下文解释词语
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聊AI的小乐匠4月前
从 prompt 到上下文工程 如果说模型能力决定了使用AI的下限，那么构建上下文的能力，某种程度上可以说决定了我们使用AI的上限。 “上下文”到底包含些什么？怎么用好它呢？有几篇圈内转载很多的论文做了总结，和大家分享一下。论文原文链接https://arxiv.org/abs/2507.13334 （翻译版https://zhuanlan.zhihu.com/p/1934605504165950750） https://blog.langchain.com/Context-engineering-for-agents/ #人工智能 #上下文工程 #Agent
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C哥聊科技2月前
DeepSeek-OCR 掀翻 AI 底层逻辑 DeepSeek-OCR刚刚开源，它用“上下文光学压缩”技术，将长文本转为图像处理，效率提升十倍，直接破解长上下文瓶颈。#deepseek #deepseekocr #长文本 #AI #汉字
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技术爬爬虾5天前
豆包1.8深度评测：Agent能力与多模态理解显著增强 上下文管理更灵活高效。相比1.6版本，工具调用（Tool Use）及多模态agent能力实现突破性提升，格式输出稳定性、任务规划与复杂流程处理能力同步增强。 #豆包大模型 #火山引擎 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏
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羊上上1周前
"提示词工程"与"上下文工程"是什么？ #ai #人工智能 #AI人工智能 #提示词工程 #上下文工程
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溪树知识5天前
AI上下文工程一图理解 #ai #大模型 #ai新手入门教程 #上下文工程 #上下文
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晓辉博士3月前
上下文和记忆最近观察AI应用的一些想法 大模型的上下文和记忆，是两个很有意思的关键词，我觉得对于帮助我们思考AI产品，思考人与AI的关系，都非常关键。今天先抛一些不成熟的想法。#上下文 #AI记忆 #上下文工程 #系统记忆
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TRAE.ai3周前
TRAE 功能详解：上下文管理 TRAE 国际版 & 中国版 SOLO 和 国际版 IDE 模式都新增了上下文管理功能。无论你使用 SOLO 内置智能体或在国际版 IDE 的 Max 模式下调用自定义智能体，系统都会在每次会话底部清晰展示上下文使用进度，让你对上下文的使用率一目了然。 #TRAE #SOLO #功能
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财经最前线3周前
上下文不丢失！这个AI编程神器太懂程序员#科技#TRAE#AI编程
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一蛙AI2周前
Claude 长任务编码的新工作流：双代理 + 外部状态追踪 这套方法指出，Claude 在长任务中容易因为上下文反复压缩而“忘记进度”，以及因为测试不足而把未验证的功能当成已完成。为解决这两个问题，作者借鉴真实开发团队的协作方式，引入“初始化代理 + 编码代理”的流程，并把关键信息存放在代码库中，而不是只依赖对话上下文：在项目根目录创建 cloud_demand 说明文件、featurelist.json 功能与测试清单（初始全为失败）、progress.md 进度文件，以及可回溯的 Git 提交记录。编码阶段按 featurelist.json 逐个实现与测试功能，每完成一项就更新测试结果、进度文件并提交 Git。这样，即使会话中断，也能依靠文件与提交历史恢复状态，并显著降低“未充分测试就宣称完成”的风险，使 Claude 更适合稳定地完成大型、长时任务。 #大模型 #aiagent #claude
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懂点AI3周前
什么是上下文窗口？ #ai #大模型 #上下文窗口 #热点 #知识前沿派对
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【俗人六哥】Ai企业获客盈利系统2周前
如何让ai输出长文，且保持上下文记忆，这方法分享你 #ai企业赋能库 #长文处理 #ai长上下文
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oeasy3月前
[oeasy]玩转Trae_38_词汇演进_上下文工程 [oeasy]玩转Trae_38_词汇演进_上下文工程_氛围编程_提示词工程
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影惠3周前
惠AI·Kontext扩图 使用性能优异的nunchaku量化Kontext模型，实现扩展图片的功能。 #Kontext #AI #扩图 #nunchaku #PS后期
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炮老师的小课堂6月前
FLUX坐不住了？KONTEXT模型上下文一致性编辑模型 comfyui全程API调用使用指南 每张图大约0.3元，按需使用~不过DEV版本开源测试中，大家可以期待一下 #comfyui #comfyui工作流 #comfyui教程 #ai绘画#runninghub
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文哲聊AI3月前
什么是上下文工程？ 上下文工程与提示工程本质差异，智能体搭建中如何动态组合不同来源的信息格外重要。#智能体#人工智能#gpt #大模型#知识分享
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依旧2周前
如何构建高效的Agent 上下文工程是提示工程的自然发展，标志着AI代理构建方式的根本转变，其核心是优化大型语言模型（LLM）的上下文配置以实现期望行为。 上下文指LLM采样时的标记集合，上下文工程则是LLM推理中策划最优标记集的迭代策略，比编写提示更具持续性。LLM受Transformer架构限制，上下文是有限资源，存在“上下文腐烂”现象——标记量增加会降低模型记忆准确性，因此需基于“注意力预算”精选标记，核心是找到最小、信号最强的标记集。 构建有效上下文需优化三部分：系统提示应语言清晰、层级恰当，可用标签区分结构；工具需标记高效、功能无重叠；建议提供多样化、规范性示例。当前更推崇“即时”上下文策略，代理通过轻量标识符动态加载数据，或采用预检索与按需探索结合的混合模式。 应对超上下文窗口的长时任务，核心技术有三：一是压缩，通过总结对话内容重启新窗口，平衡信息保留与冗余清除；二是结构化笔记，代理将关键信息持久化存储，实现上下文重置后的任务延续；三是子代理架构，主代理协调，子代理专注任务并返回精炼摘要，提升复杂任务性能。 尽管模型性能提升，仍需将上下文视为宝贵有限资源，核心原则是保持信息丰富且紧凑，这是构建可靠AI代理的关键。
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