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上下文工程驱动智能体向 规则引擎与神经网络共生

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#神经网络#人工智能#深度学习
上下文工程驱动智能体向 离线推理与在线学习协同

服务器/存储 编辑:陶然 时间:2025-07-22 09:25:2425192  在大模型能力日益强大的今天,AI“会不会写代码”已不再是问题,真正决定其能否成为开发者得力助手的关键,在于它“能不能理解上下文”。  技术术语的更迭,不仅是语言表达的更替,更代表着思维范式的转变。上下文工程这一新术语,之所以能引起业内共鸣,折射的是智能体复杂性的演化和应对策略的转变,是对现实中算法和工程挑战的一种集

#学习#人工智能#大数据
上下文工程驱动智能体向 数据依赖与先验知识融合

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能#大数据
上下文工程驱动智能体向 数据依赖与先验知识融合

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

#人工智能#大数据
上下文工程驱动智能体向 专用化与通用化平衡

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#人工智能#大数据
上下文工程驱动智能体向 “黑箱”到“灰箱”的透明化

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#人工智能#大数据
智能体如何构建“时间-空间-情感”的立体思维网络

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#人工智能
多维度上下文交织

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#人工智能#大数据
上下文驱动的“联想记忆

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#人工智能#大数据
上下文工程如何让智能体学会“见机行事

例如在文章开头,我们举的产品经理和工程师之间的那一段对话,一个高质量智能体,不再只是让大模型回答用户的问题,而是通过上下文工程,帮助大模型在回答前获得更加结构化的输入,包括项目状态、需求文档、任务历史、甚至团队氛围,实现大模型更好的理解当前的任务规划、团队过往的沟通隐患、对方的工作状态与担忧、文档/知识库的实时状态等等。这和我们维护我们手机上内存很像,一开始所有应用和历史信息都保留,但当手机出现运

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