「上下文记忆」共找到 1127 篇相关文章
斯坦福&SambaNova联手发布ACE框架:上下文即战力
文章介绍了斯坦福与SambaNova联手发布的ACE框架。它解决传统提示工程缺陷,将提示工程升级为智能体自我演化体系。通过“生成 - 反思 - 策展”闭环,实现上下文低成本、低延迟、高扩展演化,小模型搭配它能击败大模型+传统提示。
AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
所有AI工具共享持久私有记忆,OpenMemory MCP杀疯了~
本文介绍实用的MCP Server - OpenMemory MCP,它能为AI提供持久记忆、跨平台和跨会话功能,数据私有,隐私有保障。还演示了本地化部署步骤,且官方封装成MCP降低了使用门槛。
从记忆到自进化:Agent 走向 RSI 的关键一步
本文结合OpenAI、Anthropic的最新AI研发动向,指出RSI是Agent自进化的核心方向,记忆是RSI的关键基础,介绍了MemoraX的记忆驱动RSI体系与多场景实践成果。
提示词工程、RAG之后,LangChain:上下文工程开始火了!
AI时代,上下文工程正兴起。它是构建动态系统,为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加,提供完整结构化上下文比提示词更重要,正成AI工程师重要技能。
Anthropic刚刚宣布Claude Sonnet 4支持100万token上下文窗口
Anthropic官方公告,Claude Sonnet 4上下文窗口扩大到100万tokens,是之前5倍。能一次读懂大代码库或多篇论文,可用于代码分析、文档处理等。超20万tokens价格翻倍,现仅对Tier 4用户测试。
来自 Manus 的一手分享:如何构建 AI Agent 的上下文工程?
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择,给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则,助开发者少走弯路。
上下文工程(Context Engineering)综述:大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科,通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合,揭示LLMs理解强于生成的矛盾,为AI研究指明方向。
让 Coding Agent 开始「记住过去」:MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年,Coding Agent 改变开发者写代码方式,但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题,构建了本地与云端记忆,让关键信息能被识别召回,且在赛事中表现出色,还能沉淀工程经验。
Snowflake 落地中国两年:迈向智能体企业时代,关键在上下文
本文是Snowflake入华两周年之际,在首次中国站Snowflake World Tour发布企业智能体战略的深度报道,核心提出企业AI落地关键在业务上下文,给出可落地的智能体企业架构,分享多家企业落地实践。