Anthropic 剛發了個新教程，面向 AI Agent 的有效上下文工程 我看了一下，給大家分享我學到的經驗： 一個是 prompt 避免過於具體，比如硬編碼複雜的 if-else 邏輯, 因為這樣設計 prompt 兼容性很差，幾乎就是為非常特定的場景設計了。 結構化組織是個好的實踐，比如 markdown 或者json。 打磨的時候儘量先從最小場景開始，然後逐步擴展，我這裡建議直接用git版本管理下，免得不知道改了哪裡突然炸了。 使用 tool call 的時候一定讓工具返回所謂的 token effective 信息，比如你讓 tool call 返回當前溫度，只需要 {"temperature":28.2}, 而不是 "今天的天氣是晴，最高氣溫29，平均氣溫28.2" 然後再讓AI清洗數據。 如果你不知道怎麼用邏輯描述，那麼舉例其實是最好的方式，多舉幾個不同角度的例子對AI很有效。 上下文檢索儘量使用實時檢索，而不要長時間緩存，需要考慮檢索內容的時效性。 教程地址：