本文聚焦于Agent开发中的核心技术问题:如何精确计算用户消息(prompt)占用的上下文窗口大小。作者提出在实际开发中,上下文窗口有限,需包含系统提示词、模型返回结果及工具调用等元素,因此需要有效估算工具以避免溢出。文章探讨了可视化工具和其他实用方法,帮助开发者优化Agent性能,提升资源利用效率。这一指南对AI开发者极具参考价值,尤其适用于大模型应用场景,能有效解决上下文管理难题,推动Agent技术落地。
原文链接:Linux.do
本文聚焦于Agent开发中的核心技术问题:如何精确计算用户消息(prompt)占用的上下文窗口大小。作者提出在实际开发中,上下文窗口有限,需包含系统提示词、模型返回结果及工具调用等元素,因此需要有效估算工具以避免溢出。文章探讨了可视化工具和其他实用方法,帮助开发者优化Agent性能,提升资源利用效率。这一指南对AI开发者极具参考价值,尤其适用于大模型应用场景,能有效解决上下文管理难题,推动Agent技术落地。
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最新评论
照片令人惊艳。万分感谢 温暖。
氛围绝佳。由衷感谢 感受。 你的博客让人一口气读完。敬意 真诚。
实用的 杂志! 越来越好!
又到年底了,真快!
研究你的文章, 我体会到美好的心情。
感谢激励。由衷感谢
好久没见过, 如此温暖又有信息量的博客。敬意。
很稀有, 这么鲜明的文字。谢谢。