标签: 上下文管理

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笔记(1)

Model Context Protocol (模型上下文协议) 是一套上下文管理规范,用于在机器学习工作流中传递和维护模型推理所需的上下文信息,实现状态保持、信息继承和资源复用。它面临分布式同步、序列化选型等挑战,并在对话系统和推荐系统等场景中得到应用。

Elliot Yang·
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Elliot Yang
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🧑🏻‍💻 你不知道的 Agent:原理、架构与工程实践

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今天这篇文章源于写完「你不知道的 Claude Code」之后,发现自己对 Agent 底层的理解还差一截,加上团队在 Agent 方向已经有不少业务落地,一直缺一份系统梳理,所以又把资料、开源实现和自己写的代码重新过了一遍。

刚开始我也觉得 Agent 效果不稳是模型能力不够,换更贵的模型就能解决。后来发现提升往往没有想象中那么大,反而是 Harness 搭得好不好、工具描述准不准、上下文有没有分层管理,才是决定成功率的真正变量。

这篇文章想和大伙聊清楚这几个点:Agent Loop 的控制流怎么运转、Harness 为什么比模型更关键、上下文工程为什么决定稳定性、工具设计的核心原则、记忆系统怎么分层、多 Agent如何协作组织,以及评测和追踪体系怎么搭。

频道:@NewlearnerChannel

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