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超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手

本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。

谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。

开发者分享开源项目Context Mode，它在Claude Code和工具输出间加中间层，采用沙箱隔离和精准检索策略，能节省98%上下文空间，与Cloudflare Code Mode互补，可提升AI从业者工作效率。

4月8日，加州理工学院等联合团队在arXiv发布论文，证明小型量子计算机处理部分机器学习任务时，可用指数级更少内存超越经典计算机。研究绕开QRAM，提出算法框架验证优势，但仍待真实硬件验证。

AI大神吴恩达总结2025热门AI趋势，包括模型推理成标配、Meta引发人才争夺战、数据中心火热、智能体编程重塑软件开发。还给出软件开发学习建议，如参加课程、动手实践、读论文。

在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。

MCP传统集成方式需在对话前加载所有工具定义，易使上下文溢出。开发者cs50victor基于mcp - cli构建mcpx，按需发现工具，大幅节省token，提升准确率，适合本地部署，虽有额外推理调用，但利大于弊。

文章结合Anthropic和Cloudflare关于MCP的文章，指出MCP上下文过长存在工具定义预加载和数据反复流经AI两个核心问题，提出让AI写代码调用工具的解决方案，包括按需加载工具和代码在沙箱执行。

Anthropic宣布Claude Sonnet 4支持100万Token上下文窗口，容量为之前5倍。该功能已在部分平台公测，将推给更多用户。它支持复杂任务，有新定价和成本优化方案，获早期用户高度评价。

LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声，称残差学习30年前已诞生，1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题，为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。