企业官网建设流程全解析

显示网站正在建设中,sem seo什么意思,wordpress自定义json,3030wa网站开发学校简介 Agent业务落地的关键在于做减法而非盲目追求更大上下文、更多工具和复杂流程。通过精准检索、工具装载、上下文修剪等六种减法策略#xff0c;结合文件系统卸载长材料#xff0c;可有效避免上下文中毒、干扰、混淆等问题。从简单单体Agent起步#xff0c;逐步实施减法…简介Agent业务落地的关键在于做减法而非盲目追求更大上下文、更多工具和复杂流程。通过精准检索、工具装载、上下文修剪等六种减法策略结合文件系统卸载长材料可有效避免上下文中毒、干扰、混淆等问题。从简单单体Agent起步逐步实施减法策略能使Agent更稳定、高效、低成本更适合业务长期留存与复用。Less is more先做减法再谈进化。一句话结论不要沉迷“更大的上下文、更全的工具、更复杂的流程”。Agent 落地的核心是做减法——只保留完成当前任务“必要且充分”的信息、工具与步骤。核心挑战上下文工程视角“上下文工程是一种精妙的艺术与科学——在上下文窗口中填充恰到好处的信息以支持下一步。”“从这个视角看智能体的上下文工程可能以多种方式‘失效’”“如果智能体所需要的上下文不在其可用的总上下文中智能体就无法成功。”“如果智能体检索到的上下文并不包含所需的上下文智能体就无法正确作答。”“如果智能体检索到的上下文远大于所需的上下文那么它就是在浪费时间、tokens或两者。”“在尝试隔离合适的上下文时会出现一些具体挑战”“Token 过多检索到的上下文 ≫ 必要上下文”——“几次网页搜索就可能让会话历史膨胀到数万 token……账单上涨且性能下降。”“需要大量上下文必要上下文 支持的窗口”——“上下文很快增长到无法装入窗口。”“查找小众信息检索到的上下文 ≠ 必要上下文”——“信息埋在上百/上千个文件中。”“随时间学习可用总上下文 ≠ 必要上下文”——“是否有办法把交互中的关键信息加入到后续可用上下文”视觉总览上下文工程方法总览要点上下文不是越多越好目标是让“检索到的上下文”尽量贴近“真正需要的上下文”并尽可能小的超集。为什么必须做减法图解更长的上下文窗口、更多的工具定义、更多轮的推理链并不会自然带来更好的效果。常见失效模式上下文中毒早期的幻觉/错误被反复引用并固化。上下文干扰窗口够大也会“过度依赖历史”忽略训练知识策略更新变慢。上下文混淆给太多工具/资料模型会尝试“用上它们”导致跑偏。上下文冲突多来源信息自相矛盾平均性能明显下滑。参考图 1无关信息导致误用工具无关性干扰参考图 2分片对话引发冲突分片提示导致性能崩塌来自工程一线的证据也在支持“做减法”[Cursor] 语义搜索显著提升工程可用性。未启用语义搜索时不满意的后续用户请求增加约 2.2%启用后代码留存率整体 0.3%在 ≥1000 文件的大型代码库中提升至 2.6%。[Cursor] grep 语义搜索的混合检索在大型代码库效果最佳先精确定位grep再语义扩展embedding 检索。[LangChain] 文件系统是极佳的上下文“外部化”接口把中间结果、长文本、工作笔记写入磁盘主对话只携带必要摘要显著降低 token 与干扰成本。三个层面的“减法”原则速记卡信息做减法只取相关片段定期修剪与摘要把中间态卸载到对话之外。工具做减法只暴露与当前任务相关的少量工具限制说明长度避免描述重叠。流程做减法能单体就别多体多体要“隔离上下文、专注分工、最终汇总”。六个可落地的“减法动作”配图版[LangChain]RAG 精准检索信息选择做什么先界定检索范围再从向量库取少量、干净的片段。不要把“所有资料”塞进上下文。怎么控量k3~5 起步严格控制 chunk 长度与重叠必要时加 rerank。落地要点复杂查询可以接受 20k~25k token 的一次性成本但回答阶段要只用“被证实相关”的片段。RAG工具装载Tool Loadout工具选择做什么面向任务动态挑选少量工具再绑定给 Agent避免 30 工具并发污染上下文。参考做法用向量库索引“工具描述”先由小模型做“需要哪些能力”的草判再语义检索出 top-5~10 工具装载。经验阈值≤10 个通常最稳≥30 容易描述重叠与误用。Tool Loadout上下文隔离Context Quarantine流程解耦做什么把可并行的子任务丢到各自的“独立上下文线程”里最后再由 Supervisor 汇总。好处关注点分离、降低路径依赖实际案例表明多智能体并行可带来显著性能提升。注意非并行任务不必强上多体保持单体更稳定。Context Quarantine上下文修剪Context Pruning信息减重做什么定期把无关/过期/重复的片段从上下文里清掉保护核心指令与目标。工具建议轻量 reranker如小模型或专用 rerank 模型先过滤 80% 的冗余再交给主模型。指标RAG 阶段 25k → 修剪到 ~11k答案质量不降是理想上限。Context Pruning上下文摘要Context Summarization信息压缩做什么把“都相关但太长”的材料交给便宜模型做结构化摘要保留要点、数据、结论。策略先修剪后摘要摘要目标压缩 50%~70%。工程化把摘要做成独立节点便于离线评估与持续调优。Context Summarization上下文卸载Context Offloading信息外置做什么把长链路工具输出、思考草稿、会话记忆写入“文件系统/外部存储”主对话只带短提示与必要引用。推荐形态scratchpad草稿本记录推理/中间态不进入主上下文persistent store持久化跨会话的知识库与用户偏好。与文件系统结合以“单一接口”读/写/更新无限量上下文查询时只把命中的小片段回填进对话。Context Offload最小可行架构MVP图解把“做减法”的策略固化到一条轻量流水线里接收请求 → 解析“任务类型、所需能力、信息范围”。工具装载 → 语义检索出 ≤8 个相关工具再绑定。检索阶段 → 先精确grep/结构化索引再语义拓展embedding rerank。修剪阶段 → 基于原始问题做针对性过滤丢弃明显无关/重复片段。摘要阶段 → 把仍然很长的材料交给便宜模型做 50%~70% 压缩。生成阶段 → 主模型回答严格引用检索/摘要材料。卸载阶段 → 把中间结果、长文本、可复用知识写入文件系统保存最小“引用指纹”。注意以上 7 步并非每次全跑。默认只启用 1/2/3/6随着任务复杂度再“按需打开”4/5/7。文件系统如何帮到 Agent图解[LangChain]要点把工具调用结果、长文档、推理草稿落盘主上下文只保留必要摘要与引用指纹。检索时按需读回相关片段避免上下文泛滥。挑战→解法一览文件系统路径[LangChain]补充图解细分来看其分别想解决的点Token 过多retrieved context necessary context传统方式将工具调用结果、笔记全部存入对话历史导致令牌冗余如 10k token 的网页搜索结果全程占用对话资源。文件系统方案将大量工具结果写入文件系统仅在需要时通过 grep 搜索关键词、读取必要上下文本质是将文件系统作为“大型上下文草稿本”降低费用与干扰。需要大量上下文necessary context supported window存储长期任务计划通过复述操控注意力的计划写入文件后续随取随用。存储子智能体知识子体执行时将所学写入文件而非仅反馈主体减少“电话游戏”式失真。存储指令文件把大量操作指令放入文件而非系统提示避免提示臃肿。查找小众信息retrieved context ≠ necessary context借助 ls/glob/grep 进行结构化定位与全文检索精确命中相关片段。当前模型可理解文件系统遍历逻辑文件系统按目录结构化存储逻辑清晰。glob/grep 可定位特定文件、行、字符read_file 可按行范围读取。随时间学习total context ≠ necessary context将“指令/技能”视为可编辑的上下文存入文件系统并可更新。用户反馈后立即把关键信息如姓名、邮箱、偏好落盘供后续会话使用。渐进式落地路线从“能用”到“好用”看图做事Stage 0 基线单体 Agent 少量手选工具≤10。直接 RAG 检索 k3~5不做摘要/修剪对话内引用片段原文。Stage 1 做减法加入工具装载动态选择工具并限制描述长度。加入修剪把明显无关的检索结果剔除。tokens 与时延即刻下降稳定性提升。Stage 2 降本增效在长材料上引入摘要节点小模型压缩 50%~70%。引入文件系统卸载工具长输出与草稿本不进主上下文。Stage 3 并行加速可选可并行任务引入上下文隔离的多体结构Supervisor 汇总。严格控制每个子体工具/上下文规模做到“并行不并乱”。实证数据与量化指标图表[Cursor]实证图 1语义搜索与留存实证图 2不满意追问下降来源Cursor 语义搜索 A/B 实验与工程报告https://cursor.com/cn/blog/semsearch。指标与报警建议token 成本按阶段与会话维度统计设置软/硬阈值如 8k/16k。工具面板规模单次绑定工具数 ≤10超过报警并落盘分析。检索有效率被最终引用的片段占检索结果比例 ≥50%。语义搜索开关 A/B观察代码留存率、不满意请求率变化目标留存↑不满意↓。回答一致性跨多轮是否自洽无自我矛盾与目标漂移。常见反模式看到就删“窗口大一次性全塞”容易中毒、干扰、混淆、冲突并发作。“工具越多越聪明”≥30 个工具常引发描述重叠与误用。“链越长越强大”长链路更应把中间态卸载到外部主对话只带摘要。“全部在线推”摘要/修剪/重排可以异步或缓存别把延迟都放一条链里。结语做 Agent 不是“加法竞赛”而是“减法艺术”。把信息、工具、流程都减到“必要且充分”再用文件系统把“长材料与中间态”卸载到对话之外——你的 Agent 会更稳、更快、更省也更容易在真实业务里长期留存与复用。Less, but better. 先做减法再谈进化。开源项目索引[LangChain]DeepAgentshttps://github.com/langchain-ai/deepagentshow_to_fix_your_context实践 Notebook 合集https://github.com/langchain-ai/how_to_fix_your_contextDeepAgents 工具示意DeepAgents 工具示意如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】