Jak aplikujete efektivní kontextové inženýrství pro agenty AI? Přečtěte si toto, pokud jste vývojář umělé inteligence, který dnes vytváří agenty AI. Kontext je král! A musí být zkonstruována, ne jen vyzvána. Po přečtení úžasného nového průvodce kontextovým inženýrstvím od Anthropic jsem si napsal několik poznámek: Kontextové inženýrství vs. rychlé inženýrství - Prompt Engineering = psaní a organizace instrukcí - Kontextové inženýrství = kurátorství a údržba výzev, nástrojů, historie, a externí data - Kontextové inženýrství je iterativní a kontext je pravidelně kurátorován Proč je kontextové inženýrství důležité? - Omezený rozpočet na pozornost - K hnilobě kontextu dochází, pokud se kontext stane příliš velkým; Kontextové inženýrství pomáhá - Cíl: spravovat a udržovat minimální tokeny s vysokým signálem Anatomie efektivního kontextu - Systémové výzvy: jasná, správná výška (ne příliš konkrétní nebo příliš vágní) - Nástroje: udržujte nástroje minimální, používejte popisné parametry a zaměřte se na token-efektivita - Příklady několika snímků: poskytněte různorodé, kanonické příklady požadovaného chování - Historie zpráv: prořezávejte agresivně Strategie získávání kontextu...