本文深入探讨AI Agent架构中的Skill、SubAgent和MCP设计理念。Skill通过Prompt组织能力,支持懒加载,适合复合程度不高的任务;SubAgent通过子任务委托解决上下文污染问题,适合耗时复杂的子任务。文章详细分析了上下文管理的重要性,对比了两种模式的优缺点,并介绍了结合两种模式的进阶技巧,如过程压缩和文件系统中转。这些洞察帮助开发者优化AI Agent性能,提升任务处理效率,避免上下文过载。
原文链接:Linux.do
本文深入探讨AI Agent架构中的Skill、SubAgent和MCP设计理念。Skill通过Prompt组织能力,支持懒加载,适合复合程度不高的任务;SubAgent通过子任务委托解决上下文污染问题,适合耗时复杂的子任务。文章详细分析了上下文管理的重要性,对比了两种模式的优缺点,并介绍了结合两种模式的进阶技巧,如过程压缩和文件系统中转。这些洞察帮助开发者优化AI Agent性能,提升任务处理效率,避免上下文过载。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。