神经认知上下文引擎:通过生物启发式记忆单元实现超个性化混合LLM架构的创新
第1部分:重新定义上下文工程——专用记忆架构的创新1.1 上下文工程:从提示管理到动态系统设计早期的上下文工程被定义为对输入大型语言模型(LLM)的文本信息进行精心设计与管理,以引导模型输出更可靠、可控且符合预期的结果。该方法在LLM发展的初期阶段成为性能优化的关键手段。然而,随着LLM的应用从单轮问答演变为持续交互、多步推理的智能代理系统,上下文工程的内涵也发生了根本性转变。现代上下文工程不再局限于静态提示的构建,而是转向一种动态系统级设计——其目标是确保LLM在任意时刻都能获取正确格式、及时更新、工具完备的上下文支撑,以可靠完成复杂任务。在复杂代理系统中,模型表现不稳定的根本原因,往...