Anthropic har precis släppt en ny handledning om effektiv kontextuell teknik för AI-agenter Jag tog en titt och delade med mig av vad jag lärt mig: En är att undvika att vara för specifik i prompter, till exempel hårdkodning av komplex if-else-logik, eftersom den här designpromptkompatibiliteten är mycket dålig, nästan utformad för mycket specifika scenarier. Strukturerad organisation är en bra idé, till exempel markdown eller json. När du polerar, försök att börja med den minsta scenen först och sedan gradvis expandera. När du använder ett verktygsanrop måste du låta verktyget returnera den så kallade token effektiva informationen, till exempel behöver du bara {"temperature":28.2} för att returnera den aktuella temperaturen, istället för "Dagens väder är soligt, maxtemperaturen är 29, medeltemperaturen är 28.2" och sedan låta AI:n rensa datan. Om du inte vet hur du ska beskriva det logiskt så är det faktiskt det bästa sättet att ge exempel, och att ge några fler exempel från olika vinklar är mycket effektivt för AI. Kontextuell sökning bör använda hämtning i realtid så mycket som möjligt, snarare än långsiktig cachelagring, och aktualiteten för hämtningsinnehållet måste beaktas. Adress till handledningen: