Subiecte populare
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Google tocmai a publicat un ghid excelent despre ingineria eficientă a contextului pentru sisteme multi-agent.
Fiți atenți la asta, dezvoltatori AI! (îl adaugă la favorite)
Iată principalele mele concluzii:
Ferestrele de context nu sunt blocajul. Ingineria contextului este.
Pentru probleme mai complexe și pe termen lung, gestionarea contextului nu poate fi tratată ca o simplă problemă de "manipulare a șirurilor".
Abordarea implicită pentru gestionarea contextului în sistemele de agenți de astăzi rămâne să bage totul în prompt. Mai multă istorie, mai multe jetoane, mai multă confuzie. Majoritatea echipelor tratează contextul ca pe o problemă de concatenare a șirurilor.
Dar dump-urile de context brut creează trei eșecuri critice:
> explozie a costurilor din cauza informațiilor repetitive
> degradarea performanței cauzată de efectele "pierdute la mijloc"
> creșterea ratelor halucinațiilor atunci când agenții atribuie greșit acțiuni într-un sistem
Managementul contextului devine o preocupare arhitecturală alături de stocare și calcul. Aceasta înseamnă că transformările explicite înlocuiesc concatenarea ad-hoc a șirurilor. Agenții primesc implicit contextul minim necesar și solicită explicit informații suplimentare prin instrumente.
Se pare că Agent Development Kit-ul Google gândește cu adevărat în profunzime gestionarea contextului. Introduce o arhitectură pe niveluri care tratează contextul ca "o vedere compilată peste un sistem cu stare", mai degrabă decât ca o activitate de prompt-stuffing.
Cum arată asta?
1) Structură: Modelul pe Niveluri
Cadrul separă stocarea de prezentare pe patru straturi distincte:
1) Contextul de lucru gestionează vederi efemere pe fiecare invocație.
2) Session menține jurnalul durabil al evenimentelor, capturând fiecare mesaj, apel de unealtă și semnal de control....

Limită superioară
Clasament
Favorite

