Společnost Anthropic právě vydala nový návod na efektivní kontextové inženýrství pro AI agenty Podíval jsem se na to a podělil se s vámi o to, co jsem se dozvěděl: Jedním z nich je vyhnout se přílišné konkrétnosti ve výzvách, jako je například pevná kódovací složitá logika if-else, protože tato kompatibilita návrhových výzev je velmi špatná, téměř navržená pro velmi specifické scénáře. Strukturovaná organizace je dobrým postupem, jako je markdown nebo json. Při leštění se snažte začít nejprve od nejmenší scény a poté postupně rozšiřovat. Při použití volání nástroje musíte nechat nástroj vracet tzv. tokenovou efektivní informaci, například vám stačí {"temperature":28.2} pro vrácení aktuální teploty, místo "Dnešní počasí je slunečno, maximální teplota je 29, průměrná teplota je 28,2" a poté nechte AI data vyčistit. Pokud nevíte, jak to logicky popsat, tak uvádění příkladů je vlastně nejlepší způsob a uvedení několika dalších příkladů z různých úhlů je pro AI velmi efektivní. Kontextové vyhledávání by mělo co nejvíce využívat načítání v reálném čase, spíše než dlouhodobé ukládání do mezipaměti, a je třeba vzít v úvahu včasnost načítání obsahu. Adresa návodu: