摘要 上下文工程是构建高效AI智能体的核心方法，旨在解决大模型的上下文衰减和注意力预算限制问题。关键策略包括：使用信息量高但token少的系统提示；通过即时上下文检索和工具动态加载数据；采用压缩、结构化笔记和子智能体架构管理长周期任务。这些方法帮助智能体在有限上下文窗口中保持高效运作，实现更强大的自主性和连贯性。随着模型能力提升，混合策略和自主检索将成为智能体设计的趋势。

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《上下文工程 2.0》论文系统梳理了AI交互的发展历程，提出上下文工程是弥合人机理解鸿沟的关键。文章将发展划分为四个时代：原始计算时代（人类适应机器）、智能体时代（对话式交互）、未来类人智能时代（自然协作）和超人智能时代（AI主导）。当前实践围绕三大支柱：上下文收集存储（多模态分布式）、管理（结构化处理）和使用（智能体协作）。尽管取得进展，仍面临收集瓶颈、长上下文处理等挑战。论文指出，上下文工程的

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摘要 本文介绍了如何使用LangGraph构建智能合同审核与风险分析系统。该系统采用Supervisor架构，通过中心Agent协调多个专业化子Agent（条款抽取、风险评估）协作完成任务。文章详细讲解了LangGraph的关键组件：状态管理（定义合同审核的共享数据结构）、工具定义（条款抽取、合规检查等函数）、记忆系统（短期记忆保存会话上下文，长期记忆存储用户偏好）。系统通过提示词工程指导各Age

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Dify知识库迎来重大升级，推出Knowledge Pipeline功能，为企业AI应用提供可视化、可编排的RAG数据处理基础设施。该升级解决了非结构化文件处理、数据处理黑盒问题，降低开发维护成本，并支持多种数据源接入。测试显示，新系统能有效解析图片PDF、表格等复杂文档信息，并支持多文档综合检索。用户可通过内置模板快速配置知识库流水线，选择适合的embedding和rerank模型，完成知识库部

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本文介绍了LangGraph框架的特性与应用价值。LangGraph是专为构建有状态AI应用设计的框架，通过状态图模型将应用流程可视化，节点代表处理步骤，边代表状态流转。相比传统if-else方式，LangGraph具有代码结构清晰、自动生成流程图、内置状态持久化等优势。文章以游戏开发为喻，解释了LangGraph的核心概念：状态（背包系统）、节点（任务点）、边（道路系统）和检查点（存档系统），并

Agent规划模块的实现逻辑与工程取舍 当前Agent系统的规划模块主要采用"人工预设+模型填充"的混合模式，而非完全依赖LLM自主规划。主流实现方式包括： 框架控制：通过Prompt模板（如ReAct的Thought-Action循环）或程序结构（如BabyAGI的任务分派机制）固定规划流程； 分层设计：将规划拆分为任务分解、优先级排序、执行监控等子模块，LLM仅负责具体内容