上下文工程：提升大型语言模型性能的关键技巧

上下文工程是构建大型语言模型（LLM）特别是稳健高效AI代理时至关重要的一步。它涉及到精心选取并提供正确的信息给LLM的“内容窗口”，确保模型在后续步骤中能够发挥最佳性能。 上下文工程的重要性 在上下文工程这一领域，Drew Breunig详述了几种常见的上下文问题及其对LLM性能的负面影响： 上下文中毒：当一个错误（如幻觉）渗入上下文中并被LLM反复引用时，会出现这种问题。随着时间的推移，这些错误会累积，导致策略不合理、行为重复，最终使代理偏离目标或目标无法实现。 上下文分心：当上下文过长时，LLM会变得“分心”。它可能会过于关注大量信息，而忽略了学习和发展新策略的机会，从而重复过去的行为。大模型（例如32K窗口大小的模型）更容易受到这种情况的影响。通过总结和事实检索策略可以有效解决这一问题。 上下文混淆：这是由于上下文中存在冗余、无关或冲突的内容导致的问题。模型会耗费大量精力处理这些无用信息，使得响应质量下降。多上下文处理（MCPs）时使用过多工具是常见的原因之一。 上下文冲突：当新加入的信息或工具与现有的内容直接冲突时，会产生内部矛盾，损害模型的推理能力。Salesforce和微软团队的研究显示，当完整提示和破碎信息一同出现在上下文窗口时，模型在后续尝试中的表现会变差，因为它会试图回答挑战而无法获得完整信息，这种情况下错误信息会持续存在于上下文窗口中，影响模型生成答案的质量。 解决方案与工具 为了解决这些问题，一些实用工具和技术正在兴起： LangGraph：这是一款能够让实施上述上下文工程模式变得极其简单的工具。它可以有效地管理和优化上下文信息，提高模型的表现。 LangSmith：这款工具提供了一种直观的方法来测试代理的性能，并精确跟踪其上下文使用情况。通过这种反馈循环，工程师们可以识别到最合适的上下文管理机会，无缝集成这些策略，测试其有效性，并不断优化代理，使其达到最佳性能。 总的来说，上下文工程已经成为所有代理构建者必须掌握的基本技能。有效地管理LLM的工作记忆对于构建稳健、高效和智能的AI代理至关重要。 业内人士评价 专家认为，上下文工程是未来AI代理开发的关键。Salesforce和Microsoft等公司的研究强调了上下文管理不当对模型性能的巨大影响。通过LangGraph和LangSmith这样的工具，工程师们能够更轻松地优化上下文，提高代理的表现。随着技术的不断发展，上下文工程的重要性将日益凸显。