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A engenharia de contexto não se trata apenas de lançar mais dados para o seu LLM - trata-se de dar o contexto certo no momento certo.
Nesta palestra para @OReillyMedia, nossa Engenheira de Relações com Desenvolvedores @tuanacelik explica como os blocos de memória ajudam a construir agentes que mantêm um contexto estruturado para tarefas complexas. Ela demonstra blocos de memória de artefato usando um bot de rastreamento de pedidos de restaurante - mostrando como destilar conversas inteiras em apenas as informações estruturadas essenciais (tipo de pizza, coberturas, endereço) em vez de processar todo o histórico de chat.
Conceitos-chave abordados:
· Diferentes tipos de blocos de memória (estáticos, extração de fatos, vetores, artefato)
· Gestão da proporção de contexto - equilibrando o histórico de chat vs prompts do sistema vs memória
· Usando fluxos de trabalho de agentes para construir e otimizar o contexto passo a passo
O exemplo mostra como os blocos de memória de artefato podem transformar uma conversa divagante em um pedido limpo e estruturado - exatamente o que você precisa para agentes de produção lidando com tarefas do mundo real.
Assista à palestra completa:

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