Kontextengineering besteht nicht nur darin, mehr Daten an Ihr LLM zu werfen - es geht darum, ihm den richtigen Kontext zur richtigen Zeit zu geben. In diesem Vortrag für @OReillyMedia erklärt unsere Developer Relations Engineer @tuanacelik, wie Speicherblöcke Ihnen helfen, Agenten zu erstellen, die strukturierten Kontext für komplexe Aufgaben beibehalten. Sie demonstriert Speicherblöcke für Artefakte anhand eines Bots zur Verfolgung von Restaurantbestellungen - und zeigt, wie man ganze Gespräche auf die wesentlichen strukturierten Informationen (Pizzatype, Beläge, Adresse) reduziert, anstatt die gesamte Chat-Historie zu verarbeiten. Wichtige Konzepte, die behandelt werden: · Verschiedene Arten von Speicherblöcken (statisch, Faktenextraktion, Vektor, Artefakt) · Kontextverhältnismanagement - das Gleichgewicht zwischen Chat-Historie, Systemaufforderungen und Speicher · Verwendung von Agenten-Workflows, um den Kontext Schritt für Schritt zu konstruieren und zu optimieren Das Beispiel zeigt, wie Speicherblöcke für Artefakte ein umherirrendes Gespräch in eine saubere, strukturierte Bestellung verwandeln können - genau das, was Sie für Produktionsagenten benötigen, die reale Aufgaben bearbeiten. Sehen Sie sich den vollständigen Vortrag an: