研究表明，构建有效的AI代理比底层模型大小更依赖于“马具”或包装器。研究表明，代理“马具”的设计可能导致显著的性能差距，其中一篇论文指出差距可达六倍。马具工程的最佳实践包括挖掘过去的交互以寻找模式来创建规则，修剪无效或未经证实的规则，保持指令文件简洁，以及使用更少、更专业的工具。用可执行脚本而非仅用文字支持规则，并定期维护马具，对于代理的最佳性能至关重要，尤其是在软件开发环境中。 AI
影响 有效的马具工程可以显著提升AI代理的性能，减少代币使用和延迟，尤其是在编码和软件开发任务中。
排序理由 该项目讨论了通过分析关于AI代理马具工程的学术论文得出的研究结果和最佳实践。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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