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网站开发所需的技术,有个可以做图片的网站,前端培训机构哪个最好,西安网站定制之前介绍了什么是上下文工程及其重要性#xff0c;接下来我们讲如何有效优化上下文工程。 如图#xff0c;优化策略通常分为四类#xff1a;写入#xff08;Write#xff09;、选择#xff08;Select#xff09;、压缩#xff08;Compress#xff09;和隔离#xff0…之前介绍了什么是上下文工程及其重要性接下来我们讲如何有效优化上下文工程。如图优化策略通常分为四类写入Write、选择Select、压缩Compress和隔离Isolate。写入将信息保存在上下文窗口之外需要时再检索写入功能就是给智能体提供外部的记忆支持。这包括便笺Scratchpad在执行长期任务时记录关键信息避免因上下文窗口容量限制上下文截断而丢失重要内容。可以通过调用工具将信息写入文件也可以是运行时状态对象中的一个字段。记忆Memories可以跨多个会话记住信息实现长期学习和个性化。如 ChatGPT 等产品都内置了根据用户交互自动生成长期记忆的机制。岔题我觉得这个过程神似哈利波特中冥想盆的功能选择将相关信息放入上下文窗口选择策略强调信息不是越多越好关键在于提供精准、相关的内容。因为过多的工具或不相关记忆容易导致“上下文混淆”干扰模型判断。智能体需要对应从便笺或记忆中选择需要的内容另外还需要选择正确的工具和知识。Q记忆的类型有哪些A记忆可分为以下三类语义记忆Semantic提供相关背景的事实情景记忆Episodic过去的经验行为、少量案例Few-shot作为示例程序记忆Procedural指令或规则文件用于指导行为Q选择记忆的方法有哪些A如嵌入向量Embeddings、RAG、grep/file 搜索、基于知识图谱Knowledge Graph的检索。Q如何选择相关工具A对工具描述应用检索增强生成RAG技术基于语义相似度动态选择最相关的工具。最新研究表明该方法能将工具选择准确率提升3倍。压缩仅保留执行任务所必需的上下文压缩是为了解决上下文过长导致的成本增加、延迟变高以及性能下降。有两种方法总结 (Summarization)将大段内容概括成摘要。如 Claude Code 在会话达到上下文窗口 95% 后会自动运行auto-compact进行总结。总结可以在流程中的特定节点添加如处理很消耗 Token 的工具输出或在智能体间传递信息时。修剪 (Trimming / Pruning)删除无关或不必要的信息。如只保留最近的几条消息 或使用一个 LLM 来判断哪些信息可以被安全地移除。隔离将上下文拆分有三种方式隔离上下文多智能体Multi-agent将一个复杂任务分解为多个子任务分配给不同的子智能体处理。该方法实现了“关注点分离”separation of concerns每个子智能体仅关注自身上下文、工具与指令避免上下文中信息交互导致的混乱。好处是表现更好但同时也会消耗更多 Token且需要仔细的提示词工程来规划子智能体的工作及之间的协调。通过环境隔离Environments智能体只负责生成代码代码的运行和状态管理等操作放在沙盒Sandbox中进行最后只返回需要的结果。使用运行时状态隔离State定义一个结构化的数据模型Schema将不同类型的上下文信息存放在不同的字段中。在 Agent 运行的特定阶段可以只将部分字段暴露给LLM而将其他信息隔离在其它字段中供需要时选择性使用。结语上下文管理通常是构建智能体中最重要的环节。理解以上策略的关键在于上下文不是免费也不是无限制的其中的每个 Token 都会或多或少地影响模型行为。所以要经常问自己目前上下文中的内容都值得保留吗如果不是就该知道如何优化了。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”