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国外免费建站网站,福田区罗湖区宝安区龙华区,wordpress特效-页面加载动画圆圈,沈阳房产网简介 本文探讨了AI Agent的上下文管理问题#xff0c;批判了盲目扩大上下文窗口的做法。作者提出红绿圆圈悖论#xff1a;检索到的上下文与真正需要的上下文存在巨大鸿沟。通过分析LangChain的Deep Agent架构#xff0c;文章提出基于文件系统的上下文工程解决方…简介本文探讨了AI Agent的上下文管理问题批判了盲目扩大上下文窗口的做法。作者提出红绿圆圈悖论检索到的上下文与真正需要的上下文存在巨大鸿沟。通过分析LangChain的Deep Agent架构文章提出基于文件系统的上下文工程解决方案Write(卸载)-Filter(定位)-Read(加载)的闭环。这种方法通过将大量数据卸载到文件系统再精准加载所需内容有效解决噪声问题使Agent从无状态转变为拥有长期记忆的数字生命体。当你第100次看着你的Agent在几十万Token的上下文里“大海捞针”最后还是把那个关键的API参数搞错时有没有想过我们可能从根儿上就错了现在市面上都在吹“无限上下文”、“1M Context Window”。好像只要窗口够大把整个代码库、所有的文档、甚至你祖宗三代的族谱都塞进去AI就能立地成佛。别扯了。那不仅是在烧钱更是在制造噪声。你花大价钱塞进去的10k Token里99%是网页里的CSS垃圾、无关的广告和废话。真正的关键信息早就在这堆数据垃圾里窒息了。今天咱们不聊虚的聊点反共识的硬核干货。最近我扒了LangChain最新的Deep Agent架构发现了一个极具嘲讽意味的真相拯救AI记忆危机的不是什么炸裂的新型向量数据库而是计算机界最古老、最不起眼的东西——文件系统。上下文工程的“红绿圆圈”悖论不论是RAG还是长窗口本质上都在赌概率。我们现在的搞法就像是给了AI一个只有几百KB的CPU寄存器Context Window然后拼命往里塞东西。真正的架构师怎么看这个问题他们把Context Window看作昂贵且易失的CPU寄存器而把文件系统看作便宜、无限且持久的外挂显存External VRAM。这就引出了那个让无数开发者深夜痛哭的“红绿圆圈”悖论图注上下文工程的核心挑战——Retrieved抓取到的与Needed真正需要的往往并不重叠。看这张图扎不扎心•红色区域Retrieved Context你一股脑塞给AI的那些一大坨未经清洗的HTML、文档和日志。•绿色区域Needed Context解决当前bug真正需要的那一行报错代码。这两者之间的巨大鸿沟就是你的Agent总是“一本正经胡说八道”的原因。Context Engineering 的本质就是想尽办法让红圈和绿圈完美重合而不是无脑扩大红圈。真正的解药Write - Filter - Read 闭环为什么传统的 RAG检索增强生成在 Coding Agent 场景下经常翻车因为代码是逻辑结构不是语义结构。你问 RAG“用户认证在哪里”它可能会给你返回一段由“用户”和“认证”这两个词组成的注释而不是真正的AuthService类。基于文件系统的 Context Engineering 则构建了一个全新的“确定性”工作流图注Manus 的 Context Engineering 架构——利用文件系统作为中间层实现“读写分离”与“精准降噪”。这套逻辑的核心在于将 Context 的管理权交还给 Agent形成了Write (卸载) - Filter (定位) - Read (加载)的闭环。在这套逻辑里ls、grep、glob这些老古董比 Embedding 模型管用一万倍。代码实战Deep Agents 如何用代码实现“上下文清洗”我仔细研读了deepagents的filesystem.py源码。这不仅仅是文件操作库这是一套标准的Context Engineering 实施规范。让我们深入代码底层看看 Deep Agents 是如何一步步实现这个闭环的Step 1. Write将“红圈”卸载到窗口之外 (Offloading)当 Agent 抓取到大量信息如 20k Token 的 Web Search 结果时最愚蠢的做法是直接塞进 Chat History。Deep Agents 的做法是将其“卸载”到文件系统def write(self, file_path: str, content: str) - WriteResult: # ... # 关键逻辑数据落地但不返回给Context Window flags os.O_WRONLY | os.O_CREAT | os.O_TRUNC if hasattr(os, O_NOFOLLOW): flags | os.O_NOFOLLOW # 顺手还防了个Symlink攻击讲究 fd os.open(resolved_path, flags, 0o644) with os.fdopen(fd, w, encodingutf-8) as f: f.write(content) # 返回的是 WriteResult(path...), 而不是 file_content return WriteResult(pathfile_path, files_updateNone)Context Engineering 原理注意看这个函数执行完Context Window 里增加的仅仅是“文件已保存”这几个字而不是那 20k 的垃圾数据。这相当于把内存数据Swap到了硬盘上极大地释放了 Agent 的“注意力带宽”。Step 2. Filter用结构化搜索寻找“绿圈” (Indexing)数据在硬盘里了Agent 怎么找传统的 RAG 返回的是模糊的 Chunk而 Deep Agents 的grep返回的是精确坐标。源码中_ripgrep_search的实现极其硬核def _ripgrep_search(self, pattern: str, base_full: Path, include_glob: str | None) - dict: cmd [rg, --json] # 灵魂所在输出机器可读的元数据 if include_glob: cmd.extend([--glob, include_glob]) # ... # 结果被解析为{ filepath: [ (line_num, text), ... ] }Context Engineering 原理为什么要用--json因为 Agent 需要一张高信噪比的地图。通过grepAgent 获得了一个包含{file_path, line_number}的精简列表。这步操作是在成吨的“红圈”数据中通过逻辑规则而非概率语义筛选出了可能的“绿圈”候选集。Step 3. Read外科手术式的精准加载 (Surgical Extraction)找到了坐标比如第 42 行最后一步才是真正的“加载上下文”。如果直接 Read 整个文件前功尽弃。看看FilesystemBackend.read是怎么做 Token 预算管理的def read(self, file_path: str, offset: int 0, limit: int 2000) - str: # ... lines content.splitlines() # 核心逻辑滑动窗口 (Sliding Window) selected_lines lines[start_idx:end_idx] # 贴心细节自动打上行号方便后续 Edit 操作 return format_content_with_line_numbers(selected_lines, start_linestart_idx 1)Context Engineering 原理offset和limit参数本质上是Context Window 的预算控制器。Agent 像一位外科医生只将病灶周围的那 10 行代码切片加载到内存Window中。这让 Agent 具备了处理 GB 级日志文件的能力却只消耗几百 Token。从“无状态”到“数字生命”当我们把文件系统的读写权限赋予Agent的那一刻性质就变了。以前的Agent是“无状态”的聊完即忘。现在的Agent有了文件系统就有了长期记忆。• 它可以在skills.md里写下“上次用户骂我写的SQL没有加分号下次要注意。”In-Context Learning 的持久化• 它可以在plan.txt里记录“任务完成了30%下一步该去调优Redis配置。”长程规划的外部化当Agent开始在文件系统里写下自己的“配置文件”时它就不再是一个简单的问答机器而是一个真正拥有记忆、能够自我进化的“数字生命体”。基于文件系统的 Context Engineering或许正在为下一代 Deep Agent 提供一种比单纯扩大窗口更务实、更高效的解题思路。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】