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张大妈

如何构建高效的Agent上下文工程：核心逻辑与实战策略

源自抖音：依旧

04-10 22:45

精选参考来源

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。

依旧 2025-12-07

来自抖音
内容由AI生成

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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。

抖音 2025-12-07 00:00:00

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