抖音播放https://www.douyin.com/video/7596977459862588712 作者 封面： 简介：为什么要在上下文中保留错误信息 #上下文工程 #ai应用开发 #agent #大模型开发 #人工智能知识分享 精读构建《Manus的经验教训》⑥...
慢学AI的视频 构建长效Agent功能清单、增量开发与端到端测试 单agent如何突破 上下文窗口上限？用“串行接力”对抗失忆 顶级Agent的上下文工程共识 摘要、压缩与处理大工具输出的技巧 system prompt中工具太多，模型无法选择？ 上下文隔离的两种模式 上下文缩减新视角可逆vs不可逆 如何防止fewshot导致的模仿者陷阱 为什么要在上下文中保留错误信息 Agent的专注力法则—通过复述操控注意力 文件系统即上下文 Manus上下文工程实践—工具选择的工程智慧 如何降低利用KV缓存gent延迟和成本？ Manus为啥选择了上下文工程的路线，放弃了微调？ 解构“隔离上下文”的三种模式 为AI的思考空间“降噪”—解构“压缩上下文”的核心策略 解构“选择上下文”的核心策略 长期任务的上下文工程实践:压缩、笔记与多agent架构—Anthropic《AI Agent的高效上下文工程》④ Anthropic在文章中提到了三种关键技术， 来突破长期任务“记忆瓶颈”： 压缩（Compaction）、结构化笔记（Structured Notetaking）、和subagent架构（Subagent Architecture）。 这三样，就像人类的短期记忆、笔记本、和团队协作系统。#上下文工程 ＃context #大模型开发 #langchain #提示词工程 超越RAG的agentic search 静态上下文工程的组件设计—Anthropic《AI Age
