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Baruch Sadogursky
Baruch Sadogursky
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上下文工程：优化 AI 代理信息访问
上下文工程是一个新兴领域，专注于 AI 代理应该访问哪些信息，超越了传统的提示工程。这种方法旨在通过解决提示信息过多、检索工具不正确以及评估方法不足等问题来提高 AI 代理的性能。正在探索关键的架构见解以优化 AI 代理的行为和有效性。
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JCON2026 会议探讨 AI 辅助代码开发
Baruch Sadogursky 将在 JCON2026 上发表题为“永远不要相信猴子：鸿沟、技艺和 AI 辅助代码链”的演讲。本次演讲将探讨当前技术中的抽象飞跃，并与之前的进步（如编译器、云计算和容器）进行类比。可通过提供的 YouTube 链接观看本次会议。
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上下文工程的出现旨在指导 LLM 理解软件规范
基于 LLM 的推理代理在解释模糊人类语言方面的能力正在提高，使得软件规范成为一个更动态的事实来源。然而，LLM 的随机性需要约束，这导致了上下文工程的兴起。该学科专注于通过技能、规则、脚本、反馈循环和评估指标等结构化产物为 AI 模型提供清晰的意图和指令。