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告别提示词工程,「上下文工程」才是 AI Agent 的核心竞争力

编者按: 什么样的技能才能真正决定 AI 智能体的成败?是更复杂的算法,还是更精妙的提示词?我们今天为大家带来的文章,作者的观点是:构建强大 AI 智能体的关键已从"提示词工程"转向"上下文工程"。 文章从"上下文"的广义定义出发,详细拆解了影响 AI 决策的七大关键要素,包括系统指令、用户输入、历史对话、长期记忆、外部检索信息、可用工具及输出结构。通过对比"廉价演示项目"与"神奇智能体"的案例,作者生动展现了上下文质量如何决定 AI 的表现 ------ 真正的差距不在于模型本身,而在于是否提供了恰当的上下文支持。作者进一步提出,上下文工程是一套动态流程,需跨领域协作,以结构化的方式整合业务需求与技术实现,确保 LLM 在正确的时间获得正确的信息与工具。 作者 | Philipp Schmid 编译 | 岳扬 上下文工程(Context Engineering)是一个在人工智能领域逐渐走红的新术语。行业内讨论的焦点正从"提示词工程"(prompt engineering)转向一个更广泛、更强大的概念:上下文工程(Context Engineering)。托比·卢克(Tobi Lutk...

美团开源OIBench与CoreCodeBench:揭示大模型编程能力的真实水平

Meituan-M17 团队联合上海交大等机构,分别推出了 OIBench(聚焦高区分度算法题评测)与 CoreCodeBench(聚焦多场景工程级代码基准)两大数据集,旨在揭示大模型编程能力真实水平,这两大数据集已分别在GitHub和Huggingface上进行开源。 当前,大语言模型(LLMs)在编程领域的能力宣称引人瞩目——DeepMind 的 AlphaCode 曾对标人类竞技编程选手,OpenAI 顶尖模型屡被报道通过谷歌面试、挑战 LeetCode 表现不俗。然而,当深入审视这些模型在真实、复杂场景下的表现时,现有评估体系的深层局限性便暴露无遗,形成了显著的“宣传与现实的认知鸿沟”。 一方面,在算法能力评估上,尽管模型在传统基准(如 HumanEval、MBPP)上通过率高达90%,但移植到更高难度的信息学奥赛或 Codeforces Div.2 C 级题目时,顶尖模型的通过率骤降至个位数或不足15%,远逊于人类选手(如ACM校队成员平均70%),动态规划等题型错误率甚至超80%。传统评测集已“饱和”且区分度不足,新引入的高难度题目又面临数据“泄漏”风险和人机对比(Elo)...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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