主要观点总结
本文介绍了在构建AI Agent过程中所面临的挑战和解决方案，包括上下文工程的实践、KV缓存设计的重要性、动态动作空间管理的原则、文件系统作为最终上下文的必要性、通过背诵操纵注意力、保留错误的东西以及避免少样本干扰等方法。文章还强调了未来Agent的发展将更多地依赖于如何设计上下文。
关键观点总结
关键观点1: 上下文工程在AI Agent构建中的重要性
上下文工程是塑造AI Agent行为的关键，通过精心设计上下文，可以提高Agent的运行速度、恢复能力和扩展范围。
关键观点2: KV缓存设计对AI Agent的影响
KV缓存设计是提高AI Agent效率的关键指标之一，通过利用KV缓存，可以大大减少生成第一个token的时间和推理成本。
关键观点3: 动态动作空间管理的原则
在构建AI Agent时，需要避免在迭代过程中动态添加或移除工具，这会导致模型选择错误的行动或采取低效的路径。
关键观点4: 文件系统作为最终上下文的必要性
文件系统可以作为AI Agent的最终上下文，实现大小无限、本质上的持久性，并允许Agent直接操作。
关键观点5: 通过背诵操纵注意力对AI Agent的影响
通过不断重写待办事项列表，AI Agent可以将其目标背诵到上下文的末尾，避免迷失主题或忘记早期目标。
关键观点6: 错误恢复在改进Agent行为中的作用
保留错误的回合可以帮助AI Agent隐式地更新其内部信念，从而提前避开类似的动作，提高适应性和改进行为。
关键观点7: 避免少样本干扰的重要性
在构建AI Agent时，要避免陷入少样本困境，增加多样性和引入小噪声可以帮助打破模式并调整模型的注意力。
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