【新智元导读】继提示工程之后，「上下文工程」又红了！这一概念深得Karpathy等硅谷大佬的喜欢，堪称「全新的氛围编程」。而智能体成败的关键，不在于精湛的代码，而是上下文工程。 长期记忆：跨多次之前对话收集的持久知识库，包含学习到的用户偏好、过去项目的摘要或要求记住以备将来使用的事实。 · 它是一个系统，而非一个字符串：上下文并非一个静态的提示词模板，而是一个系统的输出，这个系统在对LLM进行主调用之前就已经运行。 · 它是动态的：上下文是即时生成的，为当前任务量身定制。比如，某个请求可能需要的是日历数据，而另一个请求则可能需要电子邮件内容或网络搜索结果。 · 它强调在恰当时机提供恰当信息与工具：其核心任务是确保模型不会遗漏关键细节（谨记「垃圾进，垃圾出」原则）。这意味着只在必要且有益的情况下，才向模型提供知识（信息）和能力（工具）。 · 它注重格式：信息的呈现方式至关重要。一份简洁的摘要远胜于原始数据的罗列；一个清晰的工具接口定义也远比一条模糊的指令有效。 你会用一个提示词去问LLM「天空为什么是蓝色的」。但应用程序呢，则是需要为大模型构建上下文，才能解决那些为它量身定制的任务。 这是一项跨职能的挑战，它要求我们深入理解业务用例、明确定义输出，并精心组织所有必要信息，从而使LLM能够真正「完成任务」。
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? 王洪昌记者 王俊淼 摄
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? 贾清江记者 张洪钦 摄
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