面向人工智能代理的高效上下文工程

《Context Engineering 101》——让AI代理在有限注意力下高效行动🔑 核心洞见AI代理不是靠“更好提示”变聪明,而是靠“更精炼上下文”活下去。LLM的注意力是有限资源(n²复杂度),不是无限记忆。上下文 ≠ 所有信息,而是“最值得看的那几行”。🔄 上下文工程 vs 提示工程维度提示工程上下文工程目标写好一条指令管理整个推理状态范围单次输入多轮+工具+历史+外部数据关键问题“该怎么说?”“该让AI看到什么?”✅ 上下文工程是提示工程的自然演进:当任务变长,提示不够了。⚠️ 为什么必须管好上下文?注意力衰减:上下文越长,模型越记不住关键信息(“context rot”)算...

前言:金融风控的本质是欺诈与信用的双面战场车贷风控是一场永不停歇的猫鼠游戏。欺诈者不断进化伪造技术,而信用不足的申请者可能隐藏真实的还款能力。传统规则引擎的僵化已难以应对动态风险。AI Agent的引入正是为了解决两个核心矛盾:如何在海量申请中实时捕捉欺诈信号,同时如何穿透...