AI Agent 的上下文工程:从构建 Manus 中汲取的经验教训

安徽

开始使用人工智能代理的上下文工程:从构建Manus中汲取的经验教训

关键点

  • Manus项目选择基于前沿模型的上下文学习能力,而非端到端训练代理模型,从而实现快速迭代并与底层模型保持独立。
  • KV缓存命中率是生产阶段AI代理的关键指标,影响延迟和成本,优化方法包括保持提示前缀稳定、上下文仅追加以及显式标记缓存断点。
  • 动态调整工具定义会破坏KV缓存并导致模型混乱,Manus通过上下文感知状态机管理工具可用性并使用掩码约束选择。
  • 文件系统被用作无限大小的上下文和结构化外部记忆,避免信息丢失,同时支持可恢复的压缩策略。
  • Manus通过更新任务清单操控注意力,减少目标偏离并提高复杂任务处理能力。
  • 错误处理是代理行为改进的重要指标,保留失败证据帮助模型适应并减少重复错误。
  • 在上下文中引入多样性避免模型陷入重复行为模式,增强代理的灵活性和鲁棒性。
  • 上下文工程定义了代理的行为和性能,是开发智能代理系统的关键。
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