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上下文工程

这个标签下有 21 篇文章。按时间回看相关判断与实践记录。

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while 循环谁都会写，差距全在你喂给 LLM 的那串文字

作者：toy 先把两个词分清楚：Context 和 Context Window 不是一回事这两个词被混着用太久了，写代码的时候迟早会踩坑。上下文（Context），指的是 Agent 在执行任务时，实际拥有的所有信息。系统提示词、对话...

2026-05-1410 分钟阅读82 阅读

GitHub 上近日出现了备受关注的项目 GSD-2，这是一个强大的元提示词、上下文工程及规范驱动开发系统。该工具的核心价值在于解决当前 AI Agent 在执行长时间复杂任务时容易“跑题”或丢失上下文的痛点。通过精细化的上下文管理，GSD...

2026-04-261 分钟阅读170 阅读

本文通过消耗32亿Token的实战经验，尖锐指出当下流行的“多Agent角色分工”模式存在根本性缺陷。作者认为，模拟人类团队协作会导致意图在层层传递中严重衰减，且LLM缺乏人类沟通中的纠偏机制。相比之下，Anthropic等头部厂商采用的“...

2026-04-211 分钟阅读109 阅读

本文深入探讨了AI Agent文件系统检索的核心组件——Grep和Glob工具。作者对比了基于Node的glob库与Rust实现的ripgrep在检索速度、元数据获取及依赖管理上的差异，并提出了基于场景的选型建议。文章重点介绍了一套完整的工...

2026-04-191 分钟阅读178 阅读

过去一年，Agent 框架这条赛道热得离谱。几乎每隔几周，就会冒出一个新名字。有人强调多 Agent 编排，有人强调工作流可视化，有人强调类型安全，有人强调企业级治理。每个项目看起来都有道理，也都能跑出自己的 demo。可问题恰恰在这里：...

2026-04-0912 分钟阅读416 阅读

本文提出了一种新颖的 AI 个人知识库构建思路：无需依赖向量数据库或复杂的 RAG 管道，仅利用现有的文件系统和 Markdown 链接即可实现。作者认为文件系统本质上就是图数据库，文件即节点，链接即边。通过 AI Agent 自动抓取和整...

2026-04-081 分钟阅读103 阅读

本文深入探讨了AI编程中的“上下文工程”，将其视为继提示词工程后提升AI效率的关键。作者提出通过代码索引（解决“改哪里”）和分层项目记忆（解决“怎么改”）来构建上下文基座。基于此理论，文章分享了开源项目ContextAtlas，该工具集成了...

2026-04-051 分钟阅读80 阅读

本文详细阐述了在大模型应用开发中如何设计工具调度与权限验证模块。文章提出了一套完整的工具执行状态流转机制，涵盖从“验证中”到“执行成功”的全生命周期管理。核心设计包括分级权限模式（如自动批准、需人工审核等）和基于配置文件的精细化管理（all...

2026-04-021 分钟阅读133 阅读

本文针对 OpenAI 和 Anthropic 近期提出的“Harness Engineering”概念提出了全新的解读视角。作者反对将其简单意译为“驾驭工程”或“马具”，认为这种理解暗示了对 AI 模型的过度束缚。文章主张通过“上下文工程...

2026-03-301 分钟阅读172 阅读

本文深入对比了人类与AI的行为逻辑，指出人类基于意图、记忆与环境的循环思考，而AI基于上下文信息进行概率预测。文章提出一个核心洞察：两者在行为表征上并无本质差异，核心区别仅在于“上下文信息的丰富度”。未来的Agent和具身智能发展，本质上都...

2026-03-251 分钟阅读91 阅读