本文详细介绍了上下文工程的第二大基础组件——"上下文处理"，探讨了其解决长上下文、多模态、关系型与结构化数据整合等问题的技术方法。从架构创新、位置插值、优化技术到自我适应机制，全面剖析了如何转换优化上下文信息以最大化大模型性能。文章为AI学习者提供了理解大模型如何高效处理复杂上下文的技术地图，是初学者入门大模型的重要参考资料。

本文详细介绍了上下文工程的第二大基础组件——"上下文处理"，探讨了其解决长上下文、多模态、关系型与结构化数据整合等问题的技术方法。从架构创新、位置插值、优化技术到自我适应机制，全面剖析了如何转换优化上下文信息以最大化大模型性能。文章为AI学习者提供了理解大模型如何高效处理复杂上下文的技术地图，是初学者入门大模型的重要参考资料。

文章系统解析了大模型Agent的架构设计，核心是从"基于Prompt的单次响应"升级为"基于Context的持续智能决策"。详细拆解了Prompt的三大角色与演进、Context的四大构成要素与动态演化机制，以及感知、Context管理、决策、工具调用、执行反馈五大模块的完整架构。同时分析了当前技术挑战与未来展望，为理解Agent的智能演化提供全景视角。

文章系统解析了大模型Agent的架构设计，核心是从"基于Prompt的单次响应"升级为"基于Context的持续智能决策"。详细拆解了Prompt的三大角色与演进、Context的四大构成要素与动态演化机制，以及感知、Context管理、决策、工具调用、执行反馈五大模块的完整架构。同时分析了当前技术挑战与未来展望，为理解Agent的智能演化提供全景视角。

本文详解五种大模型长期记忆框架：TiM通过记忆内思考避免重复推理；CoPS结合认知记忆机制实现个性化搜索；MaLP采用双过程增强记忆与参数高效微调提升医疗助手个性化；MemoryBank引入艾宾浩斯遗忘曲线实现动态记忆更新；HippoRAG受海马体启发，通过知识图谱整合知识。这些框架旨在解决大模型长期交互中的记忆衰退问题，推动AI实现自我进化与持续学习。

本文详解五种大模型长期记忆框架：TiM通过记忆内思考避免重复推理；CoPS结合认知记忆机制实现个性化搜索；MaLP采用双过程增强记忆与参数高效微调提升医疗助手个性化；MemoryBank引入艾宾浩斯遗忘曲线实现动态记忆更新；HippoRAG受海马体启发，通过知识图谱整合知识。这些框架旨在解决大模型长期交互中的记忆衰退问题，推动AI实现自我进化与持续学习。

提示词工程是引导大模型高效输出的关键方法论，通过精心设计指令序列来解锁AI潜力。文章系统介绍了提示词的四大要素(背景、指令、输入数据、输出指示器)和七项设计原则，并详解了思维链、ReAct等高级技巧。通过淘宝业务Agent和科研论文分析两大实战案例，展示了如何将AI从工具升级为智能协作者，帮助读者掌握让AI真正为己所用的核心方法论。

提示词工程是引导大模型高效输出的关键方法论，通过精心设计指令序列来解锁AI潜力。文章系统介绍了提示词的四大要素(背景、指令、输入数据、输出指示器)和七项设计原则，并详解了思维链、ReAct等高级技巧。通过淘宝业务Agent和科研论文分析两大实战案例，展示了如何将AI从工具升级为智能协作者，帮助读者掌握让AI真正为己所用的核心方法论。

本文详细解析了AI智能体的8种记忆管理策略，包括全量记忆、滑动窗口、相关性过滤、摘要压缩、向量数据库、知识图谱、分层记忆和类OS内存管理。每种策略分析了其原理、优缺点和适用场景，并提供基本实现代码。这些方法旨在解决LLM上下文限制带来的信息遗忘和资源消耗问题，帮助开发者根据应用场景选择最适合的记忆方案，构建具有长期记忆能力的AI系统。

本文详细解析了AI智能体的8种记忆管理策略，包括全量记忆、滑动窗口、相关性过滤、摘要压缩、向量数据库、知识图谱、分层记忆和类OS内存管理。每种策略分析了其原理、优缺点和适用场景，并提供基本实现代码。这些方法旨在解决LLM上下文限制带来的信息遗忘和资源消耗问题，帮助开发者根据应用场景选择最适合的记忆方案，构建具有长期记忆能力的AI系统。