“上下文工程”的概念正作为一项关键技能在开发先进AI系统中崭露头角，将焦点从传统的提示工程转移开。这种方法强调在LLM有限的上下文窗口内动态地为其提供正确的信息和工具，以确保连贯性和准确性。Google DeepMind的Philipp Schmid等专家指出，大多数代理失败源于上下文问题而非模型限制，并提倡采用具有明确优化指标的实验性思维。诸如使用子代理等技术有助于管理复杂性，并提高AI组件的效率和可重用性。 AI
影响 这种关注点的转移可能通过解决上下文限制来带来更可靠、更高效的AI代理。
排序理由 该条目讨论的是AI开发中的概念性转变，而非特定的产品发布或研究突破。
- Antonio Gulli
- Context Engineering
- Google DeepMind
- Kimberly Milam
- Philipp Schmid
- prompt engineering
- Prompts Matter in Agentic Workflows
- Sessions & Memory
- The New Skill in AI is Not Prompting, It's Context Engineering
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