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智能代理的上下文工程:每个决策背后的基础设施

本文讨论了上下文工程在智能代理决策中的重要性,强调有效管理和优化上下文输入以提高代理的响应速度和准确性。文章介绍了系统指令、目标、记忆和检索等动态输入的角色,并探讨了如何通过Redis等技术实现快速数据访问和处理,从而提升代理性能和用户体验。

智能代理的上下文工程:每个决策背后的基础设施

Redis Blog
Redis Blog · 2026-06-09T00:00:00Z
成为AI原生工程师的实用指南

本文探讨了成为AI原生工程师的四个核心实践:上下文工程、规范驱动开发、关键验证和问题分解。工程师需转变角色,协调AI工具以提升生产力。AI生成代码的质量依赖于输入规范,且需严格验证以确保安全。团队文化和心理安全也至关重要,成功转型需将AI视为协作伙伴,并持续提升专业知识。

成为AI原生工程师的实用指南

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2026-06-02T14:31:47Z
阻碍您AI代理的五大数据基础设施和技术栈缺口

企业在采用自主AI系统时面临五大基础设施和技术缺口:数据可访问性与质量、上下文工程能力、遗留系统集成挑战、AI性能监控不足,以及缺乏治理和组织结构。为解决这些问题,需要建立统一的数据访问层、实施实时数据管道、优化上下文检索、增强监控能力,并建立有效的治理框架,以确保AI系统的成功和业务价值。

阻碍您AI代理的五大数据基础设施和技术栈缺口

Elastic Blog - Elasticsearch, Kibana, and ELK Stack
Elastic Blog - Elasticsearch, Kibana, and ELK Stack · 2026-05-26T00:00:00Z
第735期:代理架构、Python的奇妙之处、3.15版本及更多(2026年5月19日)

本文讨论了代理架构和上下文工程的局限性,特别是文件驱动的代理工作流程在处理大上下文窗口时面临的挑战。Mikiko Bazeley分享了在AI代理开发中采用的新方法和工具。

第735期:代理架构、Python的奇妙之处、3.15版本及更多(2026年5月19日)

PyCoder’s Weekly
PyCoder’s Weekly · 2026-05-19T19:30:00Z
Databricks上下文工程师助理:行业首个可靠AI代理系统认证

Databricks推出了首个专注于上下文工程的认证,旨在评估个人在设计和管理AI系统信息方面的能力。该认证涵盖有效提示、检索系统配置、记忆架构设计和数据治理等关键领域,帮助专业人士构建可靠的上下文感知AI系统。

Databricks上下文工程师助理:行业首个可靠AI代理系统认证

Databricks
Databricks · 2026-05-19T15:30:00Z
大模型缓存技术工程指南(下):面向缓存命中的 Prompt 与 Agent 工程实践

本文讨论了大模型缓存技术的工程实践,强调通过合理组织Prompt和工具定义来提高缓存命中率。建议使用稳定前缀和动态后缀的结构,避免在稳定前缀中使用动态变量,并确保固定内容版本化。同时,建议建立Prompt Block Registry和缓存观测指标,以实现缓存优化和成本治理,最终目标是构建高效的上下文工程体系,提升模型调用的稳定性和效率。

大模型缓存技术工程指南(下):面向缓存命中的 Prompt 与 Agent 工程实践

Wayne的技术博客
Wayne的技术博客 · 2026-05-16T02:23:00Z
AI的上下文工程:它是什么以及如何构建

文章讨论了上下文工程在构建AI应用中的重要性,强调有效管理和设计上下文窗口的信息。上下文工程通过选择、保存和压缩输入,提高AI代理的可靠性,减少错误并提升模型输出质量。Redis作为实时上下文引擎,提供存储、检索和消息传递的解决方案,助力构建更可靠的AI系统。

AI的上下文工程:它是什么以及如何构建

Redis Blog
Redis Blog · 2026-05-13T00:00:00Z

文章探讨了如何将Claude转变为上下文工程工具,通过引入Skills和Subagents来优化上下文管理,降低token消耗。Skills模块化知识,Subagents独立处理复杂任务,确保输出质量。建议从简单的prompt开始,逐步引入复杂结构,以提高工作流的效率和可维护性。

读:超越对话——用 Skills 和 Agents 工程化上下文

暗无天日
暗无天日 · 2026-05-10T00:00:00Z

易点天下在Agentic AI领域的工程化实践中,通过上下文工程和多云基础设施推动AI Agent的规模化应用。公司构建了多云架构,实现资源统一调度,并以“Context Engineering”为核心,形成六层上下文体系,提升推理效率和工具调用准确率,同时建立五层防御机制以降低风险。

易点天下分享Agentic AI工程化实践,推动规模化应用

全球TMT-美通国际
全球TMT-美通国际 · 2026-05-09T08:22:38Z
AI代理的有效上下文工程:开发者指南

本文探讨了有效的上下文工程在AI代理中的应用,强调上下文窗口管理对提高代理可靠性和成本效率的重要性。关键内容包括将上下文视为有限资源、分离静态与动态内容、管理对话历史以及将检索设计为预算决策。通过合理的上下文结构和质量评估,可以避免信息冗余和错误传播,从而提升AI代理的性能。

AI代理的有效上下文工程:开发者指南

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2026-04-28T12:00:43Z

本文探讨了长上下文模型的工程挑战与解决方案,包括位置编码、注意力计算复杂度、训练策略和推理优化。随着上下文长度增加,模型面临计算复杂度和显存限制。采用RoPE、YaRN等技术扩展位置编码,并结合线性注意力和稀疏注意力优化计算效率。在训练方面,采用短预训练与长继续预训练相结合的策略,推理时利用前缀缓存和KV压缩等技术提高效率。

【大模型基础设施工程】16:长上下文工程

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-22T00:00:00Z
在数据与人工智能峰会上亲身体验代理、氛围编码等更多内容

Databricks将在2026年6月14日至18日于旧金山举办数据与人工智能峰会,提供新培训课程和认证。提前注册可享受50%折扣,现场认证考试费用为100美元。新推出的“上下文工程”认证将帮助AI工程师验证技能,参与者还可获得定制的Databricks认证外套和进入专属休息室的机会。

在数据与人工智能峰会上亲身体验代理、氛围编码等更多内容

Databricks
Databricks · 2026-04-20T13:00:00Z
GitHub AI记忆工具两大阵营揭秘:哪种让智能体越用越聪明

本文探讨了GitHub上的AI记忆工具,分为记忆后端和上下文基板两大阵营。记忆后端负责提取和存储事实,而上下文基板则维护结构化的可读上下文,适合持续运行的智能体。未来,上下文工程将成为主流,优化智能体的长期表现。

GitHub AI记忆工具两大阵营揭秘:哪种让智能体越用越聪明

极道
极道 · 2026-04-16T07:02:00Z
Elastic与Cursor合作加速编码代理的上下文工程

Elastic与Cursor深化合作,推出新插件,提升AI编码代理的上下文工程能力。开发者可在编辑器内访问实时生产日志和安全警报,优化编码工作流程。整合Elastic工具后,Cursor代理能更准确地执行复杂任务,推动产品创新,减少操作负担。

Elastic与Cursor合作加速编码代理的上下文工程

Elastic Blog - Elasticsearch, Kibana, and ELK Stack
Elastic Blog - Elasticsearch, Kibana, and ELK Stack · 2026-04-13T00:00:00Z

文章讨论了三种工程术语:提示工程、上下文工程和代理管理。提示工程关注与模型的交流方式;上下文工程强调提供模型所需的信息;代理管理涉及代理生命周期的资源调度。这三者解决不同层次的问题,混淆可能导致错误的解决方案。

代理工程的三种演变

Finisky Garden
Finisky Garden · 2026-04-08T16:19:33Z
大型语言模型的上下文工程指南

本文探讨了上下文工程在大型语言模型中的重要性。研究表明,过多的输入信息会降低模型性能,尤其是当相关信息位于输入中间时。上下文窗口的设计及信息选择与压缩策略至关重要,有效的上下文工程能够提升模型响应质量,避免信息丢失和注意力稀释。

大型语言模型的上下文工程指南

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2026-04-06T15:30:52Z
2026 AI 开发新范式:Harness Engineering(驾驭工程)为何是智能体的决胜点?

2026年,AI开发的关键在于“驾驭工程”,确保AI在无人干预下稳定、安全地完成复杂任务。文章探讨了提示词工程、上下文工程与驾驭工程的关系,强调驾驭工程的重要性,并构建了AI智能体的完整系统。通过有效的工程方法,AI能够更好地执行任务,提升应用的可靠性。

2026 AI 开发新范式:Harness Engineering(驾驭工程)为何是智能体的决胜点?

王欣的博客
王欣的博客 · 2026-04-05T02:00:00Z
OpenClaw核心原理与架构工程实践全解析:从控制流到多Agent系统的完整指南

本文探讨了Agent智能体系统的核心原理与工程实践,强调成功的关键在于测试与验证基础设施,而非模型能力。详细介绍了控制流、上下文工程、工具设计等八大模块,并通过OpenClaw开源实现展示设计原则的应用。强调了Agent的循环过程及其与工作流的区别,提出了多Agent组织的有效策略和安全措施,最后总结了常见问题及解决方案。

OpenClaw核心原理与架构工程实践全解析:从控制流到多Agent系统的完整指南

极道
极道 · 2026-03-23T23:23:00Z

上下文工程是优化大型语言模型(LLM)处理有限上下文窗口的策略,旨在管理整个输入上下文,确保模型关注重要信息。有效的上下文工程可以防止信息处理能力下降,避免准确性崩溃和指令漂移。通过压缩、子代理架构和文件系统等方法,提高信息传递效率,确保模型在多轮交互中保持高效和准确。

AI Agent 的上下文系统:Context Engineering 指南

luozhiyun`s Blog 我的技术分享
luozhiyun`s Blog 我的技术分享 · 2026-03-22T09:51:12Z
编码代理的上下文工程

Birgitta是Thoughtworks的工程师,专注于AI辅助交付。她探讨了编码代理的上下文工程,强调配置和丰富上下文的重要性,包括可重用提示和技能等,以提升开发者体验。有效的上下文管理需平衡信息量,避免干扰。尽管上下文工程能增强编码代理的效果,但对LLM的解释能力仍需谨慎。

编码代理的上下文工程

Martin Fowler
Martin Fowler · 2026-02-05T15:36:00Z
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