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高端品牌全屋定制,seo优化服务,wordpress企业网站开发,网站优化排名易下拉效率简介 文章阐述了文件系统对大模型智能体(Agent)的重要性#xff0c;从上下文工程视角分析了Agent面临的四大挑战#xff1a;Token过多、需大量上下文、寻找特定信息及持续学习问题。文件系统通过作为临时存储空间、提供信息抽象、支持智能搜索(ls/grep/glob)及存储更新指令等…简介文章阐述了文件系统对大模型智能体(Agent)的重要性从上下文工程视角分析了Agent面临的四大挑战Token过多、需大量上下文、寻找特定信息及持续学习问题。文件系统通过作为临时存储空间、提供信息抽象、支持智能搜索(ls/grep/glob)及存储更新指令等功能有效解决了这些问题提升了Agent性能。文件系统与上下文工程的结合是提升大模型智能体可靠性的关键方法。自主规划的智能体以下简称Agent的一个关键特性是它们可以访问一系列文件系统工具。Agent可以使用这些工具来读取、写入、编辑、列出和搜索文件系统中的文件。在这篇文章中我们将探讨为什么我们认为文件系统对Agent至关重要。为了理解文件系统的作用我们首先需要思考Agent目前可能存在的不足之处。它们失败的原因要么是a模型不够完善要么是b无法获取正确的上下文信息。上下文工程是一门“精妙的艺术和科学它旨在为下一步操作提供恰到好处的信息来填充上下文窗口”。理解上下文工程及其可能失效的原因对于构建可靠的Agent至关重要。上下文工程视角可以通过上下文工程的视角理解Agent工程师的工作。Agent通常可以访问大量上下文信息例如所有支持文档、所有代码文件等。为了回答用户提出的问题Agent需要一些重要的上下文信息其中包含回答问题所需的信息。在尝试回答问题的过程中Agent会检索一些上下文信息并将其导入到上下文窗口中。从这个角度来看上下文工程如果处理不当可能会导致Agent“失败”如果Agent所需的上下文信息不在完整的上下文中则Agent无法成功完成任务。例如客服Agent需要访问某个文档页面来回答问题但该页面尚未被索引。如果Agent检索到的上下文信息没有包含其所需的信息则Agent将无法正确回答问题。例如客服Agent需要访问某个文档页面来回答问题该页面存在且已被索引但Agent无法检索到该页面。如果Agent检索到的上下文信息远大于其所需信息则Agent会造成浪费浪费时间、令牌或两者兼而有之。例如客服Agent只需要一个特定的页面但Agent却检索到了 100 个页面。作为Agent工程师的工作是使上图中红色与绿色相匹配以确保Agent检索到的上下文尽可能小是所需信息的超集。在试图找出合适的上下文窗口时会遇到一些具体的问题。过多的Token检索到的上下文 必要的上下文某些工具例如网络搜索会返回大量Token。几次网络搜索就可能在你的对话历史记录中积累数万个Token。你最终可能会遇到 400 错误请求而且LLM 费用会飙升性能也会下降。需要大量上下文信息必要上下文信息 支持的上下文窗口。有时Agent可能需要大量信息才能回答问题。这些信息通常无法通过单次搜索查询返回因此许多人倾向于采用“Agentic Search”的概念——允许Agent重复调用搜索工具。但问题在于上下文信息量会迅速增长到上下文窗口无法容纳的程度。寻找特定信息检索到的上下文 ≠ 必要上下文Agent可能需要参考隐藏在成百上千个文件中的特定信息才能处理输入。Agent如何才能可靠地找到这些信息如果找不到那么检索到的上下文就不是回答问题所需的信息。除了语义搜索之外还有其他方法或补充方法吗随着时间推移不断学习总上下文 ≠ 必要上下文。有时Agent可能根本无法获取回答问题所需的必要上下文无论是在其工具还是指令中。最终用户通常会在与Agent的交互中隐式或显式地提供一些线索提示可能存在的上下文。Agent是否可以将这些信息添加到其上下文中以便在后续迭代中使用这些都是常见的问题但是不是全部可能每个人都会遇到不同的问题文件系统如何提升Agent的性能简单来说文件系统提供了一个单一的接口Agent可以通过该接口灵活地存储、检索和更新无限量的上下文。让我们看看文件系统如何协助我们解决上述问题。Token过多检索到的上下文 必要的上下文Agent程序无需使用对话历史记录来保存所有工具调用结果和备注而是将这些信息写入文件系统并在需要时选择性地查找相关信息。Manus 是最早公开讨论这种方法的机构之一——下图来自他们的博客文章。我们以网页搜索工具为例。我运行一次网页搜索工具返回了 1 万条原始内容。其中大部分内容可能并非始终必要。如果我把这些内容都放到我的消息记录里这 1 万条内容就会一直留在那里贯穿整个对话过程增加我的LLM调用费用。但如果我把这些庞大的搜索结果存储到文件系统中Agent就可以智能地使用 grep 命令搜索特定的关键词然后只读取必要的上下文信息到我的对话中。在这个例子中Agent实际上是将文件系统用作大型上下文的临时存储空间。需要大量上下文信息必要上下文信息 支持的上下文窗口有时Agent需要大量上下文信息才能回答问题。文件系统提供了一种很好的抽象方式使LLM能够根据需要动态存储和提取更多信息。例如为了获得长期的解决方案Agent需要制定计划并执行。通过将计划写入文件系统Agent之后可以将这些信息提取到上下文窗口中以提醒自己应该做什么例如“通过复述来操纵注意力”为了梳理所有这些上下文信息主Agent可以启动子Agent。这些子Agent在执行任务和学习的过程中与其仅仅将学习成果反馈给主Agent不如将它们的知识写入文件系统例如最大限度地减少信息传递过程中的反复传递有些Agent需要大量的指令才能完成任务。与其将所有这些指令都塞进系统提示符导致上下文臃肿不如将它们存储为文件让Agent根据需要动态读取例如Anthropic Skills。寻找特定领域的信息检索到的上下文≠必要的上下文在LLM浪潮早期语义搜索RAG是获取上下文信息最流行的方法之一。它在某些应用场景下非常有效但根据文档类型例如技术API参考文档、代码文件由于文本中缺乏语义信息语义搜索的效果可能非常差。文件系统提供了一种替代方案允许Agent使用 ls、glob 和 grep 工具智能地搜索上下文。如果您最近使用过 Claude Code就会知道它严重依赖 glob 和 grep 搜索来找到所需的正确上下文。这种技术之所以成功关键在于以下几点。如今的模型都经过专门训练能够理解如何遍历文件系统信息通常已经按逻辑结构组织好目录glob 和 grep 命令不仅允许Agent程序隔离特定文件还允许隔离特定行和特定字符read_file工具允许Agent指定要从文件中读取哪些行。正因如此在某些情况下使用文件系统以及通过使用文件系统获得的搜索功能可以产生更好的结果。请注意语义搜索仍然非常有用而且可以与文件系统搜索结合使用。随着时间推移而学习全部背景≠必要背景Agent出错的一个主要原因是缺少相关的上下文信息。提升Agent性能的一个有效方法通常是确保它们能够访问正确的上下文信息。有时这可能意味着添加更多数据源或更新系统提示System Prompt。更新System Prompt的常见做法是添加一些样例few-shot example从相关领域的专家那里获取相关指导请根据指导更新Prompt。很多时候最终用户才是最好的领域专家。通过与客服人员的对话他们可能会提供或隐含或明确地关于正确操作说明的重要线索。因此考虑到这一点有没有办法自动执行上述第三步用这些说明更新Prompt我们认为Agent的指令集与它们可能想要处理的任何其他环境并无二致。文件系统可以作为Agent存储和更新自身指令的地方用户反馈发出后Agent可以立即将重要信息写入自身文件并记录下来。这对于快速记录一次性信息非常有用尤其适用于用户的个性化信息例如姓名、电子邮件或其他偏好设置。关于上下文工程与文件系统协作的问题尚未完全解决目前仍处于发展阶段但这是一种令人兴奋的新方式LLM 可以随着时间的推移不断提升自身的技能和知识水平确保在未来的迭代中能够获得必要的背景信息。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】