Context Engineering」共找到 149 篇相关文章

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OpenAI分享了一份上下文工程实用指南。

OpenAI产品负责人Miquel联合Piotr发布Context Engineering深度指南。介绍了Context Engineering概念、6种核心上下文,指出RAG只是其中一环,还讲述信息检索的多种范式及上下文组装方法。

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Harness Engineering 时代的失败经验

作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验,指出虽Agent发展快且有成功案例,但实际应用有诸多问题,如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等,还给出解决思路,文章会持续更新。

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Anthropic说:Session Management 是最好用的 Harness Engineering

Anthropic指出管理Session、Context等在Claude Code上已落地。模型上下文并非越长越好,rewind比纠错好,compact要把握时机,subagent可隔离上下文,如今行业看重agent产品runtime。

探索AGI
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「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」?

本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事,包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况,以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS,还提及业界对LLM记忆力的改进方案。

机器之心
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工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座

现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。

阿里云开发者
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Harness Engineering 实践:Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层

文章探讨 Harness Engineering 实践中,Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时,判断任务完成是难题,介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。

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《动手写AI Agent》上下文工程:比 Prompt Engineering 更重要的事

文章围绕AI Agent的上下文工程展开,指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织,包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令,还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。

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深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践

本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程,探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统,还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容,文末分享了项目有趣彩蛋。

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蜂群Agent来了!openJiuwen社区发布JiuwenSwarm,引领Coordination Engineering新范式

华为支持的 openJiuwen 社区发布并开源 JiuwenSwarm,这是面向多智能体协作的蜂群智能体。它指向 Agent 工程新问题,将关注点从 Harness 引向 Coordination Engineering,还介绍了其设计理念、实战效果等。

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DeepSeek押注的Harness,被这篇最新综述彻底讲透了

这篇综述讲透了Agent Harness Engineering,CMU等联合提出ETCLOVG七层架构,证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场,介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。

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